钉钉杯大数据竞赛中那些数据集到底有什么用?
(1)特征量过少;(2)模型复杂度过低。怎么解决欠拟合?(1)增加新特征,可以考虑加入进特征组合、高次特征,来增大假设空间;(2)添加多项式特征,这个在机器学习算法里面用的很普遍,例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强;(3)减少正则化参数,正则化的目的是用来防止过拟合的,但是模型出现了...
对话交易员Jackson:如何真正通过AI+数据捕获Alpha?
可以的,这个非常FC邀请我加入这次这个活动,之前的几期我也都听了,大家都是非常专业的交易员,相比于他们来说,我可能并不是非常专业背景的交易员,但是确实已经入行差不多有7年的时间了,在2年之前的时候做了0xScope这家公司,基本你可以理解为它是一个数据公司,我们覆盖的数据类的产品线还是很多的,不只有给机构端...
如何理解金融数据的复杂性及数据处理的重要性?
数据清洗和预处理的步骤一般包括:缺失值处理、重复值处理、数据去极值、数据中性化(指消除数据中的某些因素对投资策略的影响,从而使策略更具普适性和可靠性。常见的中性化包括市值中性化、行业中性化、风格中性化等)、数据标准化(如日期可能需要被转换为特定的格式)等。1、金融数据的复杂性:低信噪比金融数据...
自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”
在后者看来,合成数据的使命和愿景并不是要去顶替真实数据,而是要做真实数据的“放大器”,帮助主机厂或自动驾驶公司提高真实数据的使用效率。下面,我们将以1.1万字的篇幅来盘点一下“合成数据究竟能解决真实数据的哪些痛点”。一、兼顾隐私保护与数据的可用性在真实场景中,自动驾驶车辆的传感器采集到的信息经常包括...
2023:当我们都活成了“大模型”|大模型|宇宙|拟合|机器人|神经...
通过观察世间万物的行为来收集数据,然后把数据扔进脑袋瓜的神经网络里,用计算力输出决策,再付诸行动,让自己活下去,争取活得好;当然,你在桥上看风景,也有人在楼上看你。你的行为也会成为他人决策的重要数据。数据、神经网络、计算力,怎么这么耳熟??
机器学习面试的 12 个基础问题|算法|导数|神经网络_网易订阅
批归一化可帮助我们避免x的值在经过非线性激活函数之后陷入饱和的现象(www.e993.com)2024年7月13日。也就是说,批归一化能够确保激活都不会过高或过低。这有助于权重学习——如果不使用这一方案,某些权重可能永远不会学习。这还能帮助我们降低对参数的初始值的依赖。批归一化也可用作正则化(regularization)的一种形式,有助于实现过拟合的最...
奥卡姆剃刀的“谎言”
而过多的假设,正是奥卡姆剃刀所要砍掉的东西。美国化学家霍夫曼说:好的理论,就要尽可能地简单,你把它一减再减,直到再减就什么都剩不下为止。因为剩下的每一条都是本质性的。人生亦如是。一、少做假设,而非尽量简单大多数人对“奥卡姆剃刀”的理解是错的。
一文了解 LightGBM 训练和预测|算法|直方图|分类器_网易订阅
叶子导向的树生长是CART算法的一种修改,其中在执行分割之前会测试所有可用的叶子节点,并且分割只会在具有最大误差增量的节点上执行。这往往会创建出非常深入、不对称的树,很容易对数据进行过拟合。对缺失值的固有处理使得理论上不需要进行填充。这里的一般思想是值不是随机生成的,因此缺失值包含一些固有的信息,因...
没有足够多的数据怎么办?计算机视觉数据增强方法总结
Regularizationtechnique:如dropout、batchnormalization等等正则化方法也能够缓解数据量过少带来的过拟合现象。DataAugmentation:数据增强是根据已有的数据生成新的数据。与上述技术相反,数据增强从问题的根源(训练数据集)着手解决问题。使用数据增强方法扩展数据集不仅有助于利用有限的数据,还可以增加训练集的多样性...
不均衡数据怎么破?对付它的七种武器!
欠抽样通过删减大比例类的样本量来平衡数据集。这方法适用于数据量充足的情况。通过保留所有的小比例类数据样本并从大比例类数据中随机选取同等数量的样本,产生一个新的可用于后续模型的均衡数据集。2.2.过抽样反之,当数据量不足时则采用过抽样方法。通过增加小比例类的样本量来平衡数据集。不再是去掉冗余样本,通...