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...
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...
解密机器学习中的欠拟合与过拟合:探索泛化能力的边界
欠拟合主要是由于模型过于简单,无法很好地拟合训练数据,可以通过增加模型复杂度、增加特征数量和增加样本数量等方法来解决。过拟合主要是由于模型过于复杂,过度拟合了训练数据中的噪声和异常值,可以通过正则化、交叉验证、特征选择和降维以及数据增强等方法来解决。在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的方法来解决欠拟合...
...策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据
有许多不同的方法可以处理像验证这样的过拟合,例如卡尔曼滤波器和其他统计方法。3.调整交易信号我们的交易算法没有考虑到相互重叠和交叉的股票价格。考虑到该代码仅根据其比率要求买入或卖出,它并未考虑实际上哪个股票更高或更低。4.更高级的方法这只是算法对交易的冰山一角。这很简单,因为它只处理移动平均...
自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”
受这一政策冲击较少的公司,应该就是那些率先开始拥抱合成数据的公司。三、高效生成在真实场景中很难获取的CornerCase大家都清楚,自动驾驶系统很难彻底取代人,最关键的原因是对各种cornercase的应对能力不足,而应对能力的不足又源于数据量不够。这正是合成数据大有可为的地方。
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(www.e993.com)2024年8月5日。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??
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。
详解XGBoost 2.0重大更新!|算法|基尼|拟合|残差_网易订阅
过拟合和修剪决策树也会过度拟合,尤其是当它们很深的时候,会捕获数据中的噪声。有两个主要策略可以解决这个问题:分割:随着树的增长,持续监控它在验证数据集上的性能。如果性能开始下降,这是停止生长树的信号。后修剪:在树完全生长后,修剪不能提供太多预测能力的节点。这通常是通过删除节点并检查它是否会降低验证...
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...
用更少GPU完成更多计算量,中文巨量模型源1.0比GPT-3强在哪里?
通过这种空文本替换的方式,源1.0能够避免在固定句式表达学习上出现过拟合现象,实现小样本学习效果。另一方面,在零样本或小样本设置下,标签在语料中出现的频率差异会对模型预测结果产生影响。理想状态下,所有标签在词表中的位置,即在语料中的出现频率,应该大致相同,但手动选择符合条件的标签非常困难。源1.0使用了...