11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用
Holt-Winters指数平滑(HWES)模型,也称为三重指数平滑,是简单指数平滑的扩展,它可以处理具有趋势和季节性的时间序列数据。数学表示加法Holt-Winters模型的方程:其中,是水平项,是趋势项,是季节性项,m是季节周期,、和是平滑参数。优势可以处理具有趋势和季节性的数据对最近的观测值给予更高的权重适用于中短...
智能时代的机器学习:基础、应用与未来趋势
机器学习的应用范围非常广泛,以下是一些主要领域的实例:1.金融行业(Finance)在金融行业,机器学习被用于信用评分、欺诈检测和算法交易等领域。通过分析客户的历史交易数据,机器学习模型可以识别出潜在的欺诈行为,并帮助银行做出更明智的贷款决策。2.电子商务(E-commerce)在电子商务中,机器学习用于个性化推荐系统。...
如何评估铁矿石期货的盈利潜力?这种评估方法有哪些局限性?
3.量化模型量化模型利用数学和统计方法,构建复杂的预测模型。这些模型可以处理大量的历史数据,并识别出价格变动的规律和趋势。量化模型的优势在于其科学性和系统性,能够减少人为因素的干扰。然而,量化模型的局限性在于其对数据的依赖性。模型的有效性取决于数据的准确性和完整性。此外,市场环境的变化可能导致模型失效...
KAN专家混合模型在高性能时间序列预测中的应用:RMoK模型架构探析...
门控网络:负责为数据的不同部分激活适当的专家层。专家KAN层:包括Wav-KAN、JacobiKAN和TaylorKAN,每种专家层专注于捕捉时间序列数据的特定特征:Wav-KAN:专门学习频率和位置特征JacobiKAN:擅长捕捉长期变化TaylorKAN:专注于局部短期变化的学习门控网络的作用是动态地决定在处理数据的不同部分时应该激活哪些专家层。
逻辑学在金融领域的具体应用有哪些?
数据来源:风险识别的数据来源于多种渠道,包括市场调研、政策解读、专家访谈等。2.风险评估风险评估是对已识别风险进行量化分析的过程。逻辑学教会我们如何综合运用各种风险评估方法,如风险矩阵、蒙特卡洛模拟等,对风险进行量化评估。案例说明:以信用风险评估为例,投资者可以利用逻辑学的方法,结合历史违约数据、财务...
不同数据集有不同的Scaling law?而你可用一个压缩算法来预测它
为了确定数据集的Scalinglaw,该研究者在不同大小的数据子集(100K、1M、5M、20M、50M、100Mtoken)上训练了几个不同大小(参数量为4.2M、8.8M、20.3M、59.0M、275.3M、1.4B)的模型,表6给出了其架构详情;然后他在所得损失结果上进行幂律拟合(www.e993.com)2024年10月23日。大多数实验都是在4台有80GBVRAM的英伟达A100上...
...4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期没有数据瓶颈
JohnSchulman:在post-training阶段确实有一些很有意思的例子。大家都知道,即便模型所有finetune都用英语数据进行,模型也会自动迁移到其他语言场景,并且也表现得不错。比如你在英语数据上训练一个assistant,它也能用西班牙语和你交互。也许有时候在决定是用英语还是西班牙语回复的时候,它会出现混乱,但通常都是用...
运维数据治理是业务连续性的有效保障
运维数据治理与我们熟知的业务数据治理有一些明显的区别。所治理的数据上,业务数据治理主要聚焦业务的结果数据,例如交易结果、客户信息等等,而运维数据治理更多关注的是一些机器数据、指标监控、报文数据、配置信息等业务应用在运行过程中实时产生的运维数据。这些数据离散在各种各样的工具系统当中,其信息量很大,信息密度比较...
共同推进计量经济学科前沿理论研究及应用
SARFhurdle模型对数据有更好的拟合结果上海财经大学教授李龙飞指出,流量变量的结果数据通常由于预算约束或者地区距离等原因而存在较多零值,传统空间自回归Tobit模型由于只有一个潜在结果变量而限制了零值和正值的生成机制,现有SARF模型要求能观测起点和终点的所有相关特征,从而忽略了可能影响流量的个体效应。为克服上述局限...
20个实验数据创造AI蛋白质里程碑!上海交大联合上海AI Lab发布FSFP...
(learningtorank,LTR)和参数高效微调(parameter-efficientfine-tuning,PEFT),开发了一种能在数据极度匮乏的情况下,有效优化蛋白质语言模型的训练策略FSFP,可用于蛋白质适配性的小样本学习,在使用极少湿实验数据的情况下,极大地提高传统蛋白质预训练大模型在突变-性质预测的效果,在实际应用中也显示出了巨大...