随机梯度下降的演化力学分析:灾难遗忘与涡旋容量
在随机梯度下降(SGD)的更新过程中,小批量梯度的方差也(与SGD噪声的方差)成正比。这种关系至少在固定点附近是成立的。它是一个常数但具有高度各向异性的矩阵。在计算该矩阵时,我们采用了[4]中的定义(参见下文)。首先,我们对一组质心权重参数的时间序列权重矩阵进行平均。将这组参数导入到一个已经训练好的神经网络中...
华泰金工 | SAM:提升AI量化模型的泛化性能
本节选取相同种子点、相同数据集下的基线模型与SAM模型,对比训练过程中两者在验证集上IC、IR等指标的变化趋势。结果表明,基线模型与SAM模型在验证集上IC、IR指标变化趋势均为先上升后下降,但相较而言,SAM模型下降幅度较缓,且训练过程中指标最大值均高于基线模型,证明SAM优化器有效抑制了过拟合,提升了模型的泛化性...
【东吴金工 金工专题】提升技术分析的品格
GARCH模型可用于解决收益率序列条件异方差的现象,具体公式如下:4.2.ARMA-GARCH模型构建首先,将数据划分为训练集和测试集。训练集用于确定模型参数,测试集则用于后续回测和准确率验证。训练集的样本区间为2005年1月4日至2011年12月31日,测试集的样本区间为2012年1月1日至2024年8月30日。一般来说,可以通过...
快来Charls数据库抄作业!中国学者新指标,发文一区(IF=9.3)
首先,在血糖状态正常的参与者中重复分析;其次,根据高血压(130/80mmHg)重新定义了eGDR;最后,在非糖尿病参与者中检查eGDR与CVD的关联的结果。原文PDF获取方式:在“医学论文与统计分析”vx公主号回复“沙龙”即可获得R语言代码,PPT,数据等资料。后记好的选题非常关键,这个Charls数据库的新指标...
深入解析高斯过程:数学理论、重要概念和直观可视化全解
新数据点的分布也遵循高斯分布,因此我们可以将其描述为:还记得最前面的公式(2),条件多元高斯分布的参数。将此公式代入式(11),得到的参数为:这是高斯过程回归模型的更新公式。当我们想要从中采样时,我们使用由Cholesky分解导出的下三角矩阵。以上就是所有高斯过程的数学推导。但是在实际使用时不需要从头开始实现...
太全了!14 种数据异常检测方法总结!
1、只能检测单维度数据2、无法精确的输出正常区间3、它的判断机制是“逐一剔除”,所以每个异常值都要单独计算整个步骤,数据量大吃不消(www.e993.com)2024年10月23日。4、需假定数据服从正态分布或近正态分布二、基于距离的方法1.KNN资料来源:[3]异常检测算法之(KNN)-KNearestNeighbors-小伍哥聊风控,知乎:httpszhuanlan....
归一化技术演变:深入解析六个关键的PyTorch归一化层
归一化:使用计算出的均值和方差对小批量数据中的每个特征进行归一化处理,确保输出的均值接近0,方差接近1。缩放与偏移:归一化后的数据会通过可学习的参数进行缩放和偏移,这两个参数是在训练过程中学习得到的,允许模型恢复可能被归一化操作去除的有用特征。
深入理解双变量(二元)正态投影:理论基础、直观解释与应用实例
投影公式现在是给定X=x时Y的期望,可以通过积分投影密度函数来计算。指数内的二次项可以解释为随机变量减去其均值。在这种情况下,均值是mu_Y偏移了依赖于x的项。在上面绘制分布时也看到了这种效果。方差由1-ρ??缩放。分布的期望值这就是二元投影的全部退大过程。
多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA
现在,让我们将话题扩展到VMA(q)过程。m维VMA(q)过程由以下公式给出:a??是m维高斯白噪声过程VWN(0,Σ)的序列。VMA(q)过程具有以下性质。VMA(q)过程的均值始终为??,因为VMA(q)由均值为0的VWN过程组成。我们还可以计算VMA(q)过程的协方差矩阵函数如下。
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
采用均方根误差(RMSE)来检验线性回归模型的性能。它评估在最佳拟合线上分布了多少数据。它的公式是f_i是预测值Y_i是输出变量的实际值。N是数据点的个数均方误差(MSE)表示直线与实际数据的接近程度。取直线与数据点的差值并平方。对于一个好的模型,MSE值应该很低。这意味着实际输出值和预测输出值之间的误...