数据分析的常用方法有哪些?从基础到高级一文读懂
10.时间序列分析时间序列分析用于研究时间序列数据的变化规律,常用于预测未来趋势。近年来,许多新技术和方法相继出现,如TimesNet和ModernTCN等,提升了时间序列预测的准确性。最新方法例如,TimesNet结合了多种技术,在多个时间序列分析任务中实现了最先进的结果,显示了其在预测、分类和异常检测等方面的潜力。#CDA...
历史上放量大涨后的一些规律总结
4.第一波放量大涨时,一般会呈现普涨局面,相对的投资者偏好的行业是非银金融(券商)、电子、军工、有色、计算机。5.第一波放量大涨后,调整的时间非常不确定(1天~123天),平均调整幅度为10.6%。6.调整结束后还有一波主升浪,平均268个交易日(约一年),上涨幅度方差非常大(14%~482%),主升浪有明确的...
无数据不智能,数据闭环重塑高阶智驾未来
以往需要标注的数据主要是前视摄像头数据,2D标注框+3D位置就已经是标注的全部内容了;如今在BEV+Transformer方案下,所有相关的摄像头看到的所有障碍物、车道线、车辆的运动状态都需要对应的标注,并且还要统一在同一坐标系下,还有大量的语义信息也需要标注。多数公司在数据标注环节都会依靠“人海战术”,依靠人工一个个地...
【信达金工于明明团队】全领域深度报告合集
尤其是3月至4月市场大幅下跌,负基差程度大幅提升;第三阶段(2022年5月至2022年10月)市场大幅下跌后,作为博反弹工具的雪球扩容,基差随着雪球对冲盘的操作而变化:雪球
用机器识别涌现发生:Neural Information Squeezer|集智百科集智百科
5.4互信息随尺度的变化5.4.1如果模型训练良好,宏观动力学的互信息不会发生变化5.4.2信道越窄互信息越小6.数值实验6.1带测量噪声的弹簧振荡器6.2简单马尔可夫链6.3简单布尔网络7.有效信息的度量8.总结与展望8.1NIS的优点8.2NIS的缺点8.3未来展望:NIS+框架...
合规知识 | 数据分析在合规风险识别中的应用
5、难以追踪合规风险的演变和趋势:首先,传统的合规风险识别方法往往只关注静态的数据和单次的合规风险事件,难以对合规风险的演变和趋势进行持续的追踪和监测,无法准确把握合规风险的动态变化(www.e993.com)2024年10月23日。其次,传统的合规风险识别方法缺乏对历史数据的积累和分析,无法提供关于合规风险长期演变和趋势的深入洞察,这使得企业难以了解...
解决临床数据应用痛点的利器——神州医疗专病库
神州医疗专病库的首页提供患者相关和疾病相关两大类数据统计功能,例如患者总数、治疗方案分类、病理分型、肿瘤分期(TNM)等多维度的数据分布情况,以丰富的图形色块将数据统计结果呈现出来,体验犹如置身驾驶舱,聚焦院领导、临床医生最关注的核心指标,满足日常统计的多样化展示需求,帮助医生快速解读指标,洞察疾病变化规律,发现...
训练集、验证集、测试集和而不同,国内数据集又是怎样光景?
3.数据划分与比例不同通常情况下,数据集会通过随机抽样、分层抽样、时间序列抽样等方式,按照不同比例划分为训练集、验证集和测试集,三者之间不能有交集。训练集:占比约60%~80%训练集作为模型学习的主要来源,需要占据较大的比例,以确保模型有足够的数据来捕捉到数据中的模式和规律。
如何实现认知神经科学概念与理论的统一?
在解释结果时,我们可以将跨任务与数据类型普遍的模式与实验组件的特定变化联系起来,例如,通过计算每个组件在跨任务相似性矩阵中解释的方差量(见图b)。此外,考虑到更广泛的实验背景(例如,实验进行的时间),我们可以进一步区分组件的贡献和它们的交互作用,以及那些没有明确变化的因素。
对话Quant | 作为价量研究员的日常与心得
1)投研人员根据研究经验、研报或论文,从历史数据中观察规律,提炼出数据中的有效信息,并在因子平台上以代码的形式实现;2)进行因子测试,评估因子在历史行情中的表现。只有呈现强预测能力,且通过多维度指标测试的因子,才能最终入库;3)定期检查因子的有效性并更新因子库。