终于有人调查了小模型过拟合:三分之二都有数据污染,微软Phi-3...
由于这些模型是开源的,其训练数据也是已知的,因此正如Llema论文中所述,训练语料库中出现了几个GSM8k问题实例。不过,作者发现这几个实例并没有导致严重的过拟合。这些异常值的存在表明,GSM8k上的过拟合并非纯粹是由于数据污染造成的,而可能是通过其他间接方式造成的,例如模型构建者收集了与基准性质相似的数据作...
人均薪酬中位数微涨1.4% 170家公司2024Q2环比同比正增长 | 科创板...
原因有很多,这里举两个例子:1)我们选取的归母净利润同比增速本身就未必能准确代表公司实际业绩,很多公司存在非经常性损益,比如天能股份2024H1净利润11.94亿,同比增长9.32%,但非经常性损益4.43亿,扣除后增速下降到-17.3%,变成负增长。2)有些会计处理甚至不需要体现在非经常性损益。比如海光信息2024H1归母净利润8.53亿...
数据更多更好还是质量更高更好?这项研究能帮你做出选择
图4给出了拟合后的各种数据效用池的扩展曲线,其使用的数据效用指标是T-MARS分数。图4的第2列表明各个数据池的效用会随epoch增多而降低。下面是该团队给出的一些重要观察结果:1.网络数据是异构的,无法通过单一一组扩展参数进行建模。2.不同数据池有不同的数据多样性。3.具有重复现象的高质...
地方政府债券专辑丨地方债相对价值交易策略比较与研究
基于数据集,使用拟合算法和插值算法制作三类地区地方债的收益率曲线。同时,指定对应期限的债券久期如表2所示。3.策略实践及效果以2021年1月4日—2023年4月13日的收益率曲线数据作为训练集,计算PCA的分解矩阵、交易参数、组合权重;以2023年4月14日—2024年6月21日的数据作为测试集,计算收益并检验策略的有效性。...
...策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据
许多统计测试要求被测试的数据是平稳的。在非平稳数据集上使用某些统计数据可能会导致垃圾结果。作为一个例子,让我们通过我们的非平稳.htmlnp.meanplt.figureplt.plotplt.hlines计算的平均值将显示所有数据点的平均值,但对未来状态的任何预测都没有用。与任何特定时间相比,它毫无意义,因为它是不同时间的不...
千万IP创科普丨时间序列+预训练大模型
图2k={1,2,3}时的TSmix增强示例(www.e993.com)2024年9月10日。TSmix通过从不同数据集随机抽样的时间序列中取加权的组合来提高模式多样性4.2KernelSynth:使用高斯过程生成合成数据KernelSynth是一种用于生成合成时间序列的方法,它利用高斯过程生成合成时间序列,以增加模式多样性并弥补实际数据有限的情况下的不足。该方法通过随机组合高斯过程...
超详细讲解时间序列分析和预测(含实例代码)|二阶|差分|拟合|时序|...
数据平稳性与差分法:基本模型:自回归移动平均模型(ARMA(p,q))是时间序列中最为重要的模型之一。它主要由两部分组成:AR代表p阶自回归过程,MA代表q阶移动平均过程。平稳性要求经由时间序列所得到的的拟合曲线在未来一段时间内仍能顺着现有形态‘惯性’延续下去...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-图像识别是指计算机能够识别和分类图像中的物体或特征。手机相册中自动分类照片就是一个例子。13.无监督学习UnsupervisedLearning-无监督学习是ML中的一种方法,计算机在没有人工标注数据的情况下自我学习识别结构。例如,它可以用于客户细分。14.监督学习SupervisedLearning...
前沿综述:统一复杂性科学与机器学习
神经网络模型就是一个很好的例子,在这个模型中,神经元被编码为修正线性单元(ReLU),这些模型训练可以编码非常大的数据集,从而实现前所未有的“超休谟”(以休谟命名,他认为所有知识都是基于关联和名义上的因果机制)归纳性能。这使得我们能够发现在较小模型中不存在的规律。模型扩展和模型性能之间非连续性(模型性能并非...
“AI”科普丨AI术语不再神秘!一篇文章带你轻松搞懂那些听起来很牛...
24.拟合(Fitting)解释:在机器学习中,模型过度学习训练数据中的噪声和细节,导致对新数数据的泛化能力下降。在机器学习中,对预训练模型进行额外训练,以使其更好地过适应特定任务的过程大白话解释:想象你在准备考试,而你只有往年的试题来复习。如果你只是死记硬背这些试题的答案(相当于模型的过度拟合),那么在遇到...