三友医疗并购重组:评估预测数据的合理性高度存疑,业绩承诺覆盖率...

根据2021年6月交易所问询函回复相关数据显示,前次交易评估所预测标的公司2022年-2023年的营业收入分别为10,456.98、14,263.79万元,而其实际完成营业收入仅分别为7,383.87、9,268.77万元,其评估预测数据较实际高估分别达41.62%、53.89%。同时,虽然从表面上看所预测标的公司2022年-2023年净利润与实际完成情况相比,其高...

大模型「强崩溃」!Meta新作:合成数据有「剧毒」,1%即成LLM杀手

考虑从真实数据分布P_1采样得到的n_1个独立同分布样本_1={(x_i,y_i)∣1≤i≤n_1},以及从合成数据分布采样得到了n_2个独立同分布样本_2={(x_i,y_i)∣1≤i≤n_2},令n:=n_1+n_2为训练数据总量。这里,数据分布的特征可以在??^d×??上给出,即P_k=P_{Σ_k,w_k^??,σ_k^2}...

山石说AI|带你揭开大语言生成模型的神秘面纱

假设我们有一个简单的线性模型f(x)=ax+b,我们需要根据已有的数据点来训练这个模型。我们有两个数据点:(2,6)和(3,7)。1.使用第一个数据点(2,6):f(2)=a*2+b=62.使用第二个数据点(3,7):f(3)=a*3+b=7训练后,我们得到a=1和b=4...

数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用

但你需要确保人群中的数据遵循正态分布。形态:正态分布是一种连续分布,其图形呈现为著名的钟形曲线,对称且单峰,中心位于平均值(均值)。参数:由两个参数决定——均值(μ)和标准差(σ),均值决定分布的中心位置,标准差决定分布的宽度即数据的波动范围。应用:正态分布在自然和社会科学中极为常见,用于描述误差、...

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...

)。研究者通过测量模型从GSM8k测试集中生成样本的概率,并将其与GSM8k和GSM1k相比的过拟合程度进行比较,来验证数据污染是造成过拟合的原因这一假设。研究者表示,数据污染可能并不是全部原因。他们通过几个异常值观察到了这一点。仔细研究这些异常值可以发现,每个字符对数似然值最低的模型(Mixtral-8x22b)和...

t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)

1.定义概率分布：在高维空间中，t-SNE为每个数据点定义一个高斯分布，该分布的方差与数据点的局部密度有关(www.e993.com)2024年11月21日。在低维空间中，每个映射点则由t分布定义，其中t分布的尾部比高斯分布更厚，有助于在降维后的空间中实现更均匀的点分布。2.计算相似度：t-SNE通过计算高维空间中每个点对的相似度来表征它们之间的...

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

为了根据数据集的可压缩率预测Scalinglaw参数,可在每个数据集的拟合Scalinglaw参数上进行简单的线性回归拟合。之前我们提到,针对数据集D,计算可压缩率H的方法是:先计算每个元素d压缩后比特量与原始比特量的比值,然后再计算所有元素的平均值。

人工智能教程(六):Keras 和第一个数据集 | Linux 中国

图5:概率分布的图像现在,让我们学习线性回归。使用线性回归分析可以根据一个变量来预测一个变量的值。线性回归的一个重要应用是数据拟合。线性回归非常重要,因为它很简单。机器学习中的监督学习范式实际上就是回归建模。因此,线性回归可以被认为是一种重要的机器学习策略。这种学习范式通常被统计学家称为统计学习。线性...

市场调研的流程和步骤:如何规划和组织市场调研

定量信息收集方法是指通过向目标市场的网购用户发送和回收问卷的方式，收集数值型的信息，如网购用户的数量、分布、年龄、性别、收入、教育、职业等。定性信息收集方法是指通过与目标市场的网购用户进行访谈和观察的方式，收集非数值型的信息，如网购用户的兴趣、动机、偏好、满意度、忠诚度、行为、意见等。信息处理方法...

OpenCV分享:计算机视觉研究不同阶段,如何发表研究成果

类分布分析:EDA对于理解类分布的不平衡非常重要。这是分类任务的关键,不平衡的数据可能导致有偏差的模型。一旦确定了不平衡,我们就可以在模型训练期间采用像对多数类过采样或对少数类过采样这样的技术。几何分析:了解边缘、形状和纹理等图像中的几何属性,这可以帮助你了解当前问题的重要特征。我们可以在选择网络架...