明汯投资:量化模型开发和调校需尽量避免过拟合

明汯投资指出,在模型调试过程中,需要综合考虑数据规模、模型复杂度、数据质量、过度训练等因素,以避免过拟合现象的产生。同时,明汯投资可采用交叉验证等评估方法,及时发现和调整过拟合现象。构建量化投资模型的目的在于对未来市场进行预测和决策,帮助投资者优化投资组合,提供有价值的投资建议。从金融数据的基本特征出发,明...

华大九天取得射频仿真专利,用较少的训练样本克服过拟合现象,节约...

根据本发明实施例的射频仿真方法及装置、计算装置和存储介质,用较少的训练样本克服过拟合现象,节约运算资源。本文源自:金融界

理论应用 | 大模型对统计学发展的影响

正如前文所说,传统统计学家在进行模型选择时,常常在偏差与方差之间进行权衡,通过降低模型复杂度来减少过拟合的风险。然而,大模型的成功应用表明,在处理大数据时,模型的复杂度可以显著提高,这使得统计学家可以捕捉到更多的数据特征,从而提高预测的准确性和泛化能力。同时,大模型的应用也改变了统计学的研究范式。统计学...

【智库声音】上海统计 | 马博然:大模型对统计学发展的影响

维数灾难会导致模型过拟合,影响其泛化能力。所以传统统计学的一个重要原则是模型应尽量简约(即“保持模型简约”),以减少过拟合的风险并确保模型可解释性。然而,大模型的出现对这一原则形成发展。大模型“规模至上”方法论表明,随着模型复杂度的增加,模型预测精度并非总是先升后降的简单U型曲线。在某些情况下,预测误...

“维度诅咒”背后的数学,深入理解高维中惊人现象背后的数学原理

奥卡姆剃刀原理建议,相较于复杂模型,简单模型通常更优,因为它们不太可能发生过拟合。这一原理在高维环境(维数诅咒发挥作用的地方)尤为相关,因为它鼓励降低模型复杂度。在高维场景中应用奥卡姆剃刀原理可能意味着通过降维(如通过PCA、特征选择等方法),从而减轻维数诅咒的某些影响。简化模型结构或特征空间有助于管理稀疏数...

人工智能基础:第八话 “特征”、“过拟合”、“泛化”

不过在学习过程中,有时太过认真地认识已有的草莓,会造成无法判断其他草莓甜不甜的状况,这种情况被称为“过拟合”(Overfitting)(www.e993.com)2024年11月20日。*过拟合(Overfitting)是机器学习中的一种现象,是指模型对训练数据学得太好,以至于捕捉到了训练数据中的噪声和偶然性,但这些噪声和偶然性其实并不是真实的潜在规律,从而导致模型在新的...

阻止他,就能把终结者扼杀在摇篮!2024诺贝尔物理学奖解读

04玻尔兹曼机模型引入了物理学中的玻尔兹曼分布,有助于避免过拟合现象。05由于霍普菲尔德和辛顿的工作,神经网络为人工智能领域的发展引入了新思想和模式。以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考未来的某一天,人工智能“天网”觉醒,它制造出可怕的机器人,代号“终结者”,企图消灭所有人类,但人类在约翰·康纳的带领下...

大模型对统计学发展的影响

在某些情况下,预测误差会在模型复杂度极高时再次下降,这被称为“双降”现象。该现象颠覆了传统统计学关于模型复杂度与预测精度之间权衡的观点,提示统计学工作者在大数据环境下可以尝试使用更为复杂的模型进行预测,以追求更高的精度。事实上,大模型训练数据是几乎覆盖整个互联网的文本数据,这在一定程度上避免或减缓了...

ICML 2024 | 维度坍塌视角下的大规模推荐系统

我们试图去对变换矩阵做一些限制,使其接近单位矩阵,以避免变换矩阵导致的维度坍塌。具体地,我们在模型的损失函数中增加了一个正则损失,使得变换矩阵近似于单位矩阵。但是,我们发现,虽然所有特征embedding的维度坍塌得到了很大程度的缓解(图3(a)),但是模型发生了严重的过拟合,亦即训练时的损失函数大幅降低(图3(c)),...

奥卡姆剃刀的“谎言”

这个原则强调的是,当我们构建理论或解释现象时,应该避免不必要的假设。例如,如果两个理论都能够解释同一个观察到的现象,但其中一个理论需要更多的假设,那么奥卡姆剃刀原则建议我们选择假设较少的那个理论。例子A:外星人来过的痕迹情境:假设你有一天早上发现自家的花园里有一块草地被压得扁扁的,图案很特别,就像有...