【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
异常值可能是由于测量误差、数据录入错误或真实的极端观测所引起的,它们可以显著影响线性回归模型的拟合结果和假设检验的准确性。强影响点不仅具有高杠杆,还会对回归模型的拟合直线造成显著的“拖曳”效果。这些点可能是由于极端观测值、样本数量少或数据结构异常等因素所引起的。对于异常值和强影响点,可以使用统计方法...
R语言风险价值:ARIMA,GARCH模型,Delta-normal法滚动估计,预测VaR
1.R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证研究2.R语言时变参数VAR随机模型3.R语言估计时变VAR模型时间序列的实证研究4.R语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测5.GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较6.R语言用向量自回归(VAR)进行经济数据脉冲响应7.R语言实现向量自动回归VAR模型8.R语言随机搜...
AI产品经理常用的模型评估指标介绍
对于回归问题,常用的模型评估性能指标:均方误差(MeanSquaredError,MSE)、均方根误差(RootMeanSquaredError,RMSE)、MAE(平均绝对误差)、R??系数。2.稳定性指标模型的稳定性是指模型在不同的数据集(如训练集、验证集、测试集)、不同的环境条件(如不同的硬件、软件平台)或者随着时间的推移,其性能表现...
斯坦福最新理论研究:RLHF中奖励过度优化现象也存在Scaling Laws
DAA算法的核心思想在于,其直接使用用户反馈来更新LLM策略,绕过单独的奖励函数拟合和RL阶段,极大地简化了RLHF的流程。在数学形式上,DAA首先基于RLHF目标的闭式解,并将带入奖励优化目标中得到DAA的目标函数:对DAA中过度优化的实证分析3.1过度优化现象评估为了清晰的展示直接对齐过程中过度优化的现象,作者评估了...
12个必须了解的AI模型评估指标|算法|基尼|拟合|方差|度量|ai模型...
这是我们可以使用R平方度量的地方。R平方的公式如下:MSE(模型):预测值与实际值的均方误差MSE(基线):平均预测与实际值的均方误差换句话说,与仅预测训练集中目标的平均值作为预测的非常简单的模型相比,我们的回归模型有多好?2.12调整R平方
释放比特自由——Wolfram的“一种新科学”介绍
N(r)~rd-1这里d是网络镶嵌空间的维度(www.e993.com)2024年10月23日。所谓的镶嵌空间,就是指能够把该网络不重叠的画在一个最小维度的空间之中。因此,三维的网络空间是不可能不重叠地画在二维空间之中的。进一步,我们可以把这个结论抽象为对网络的维度定义。即如果网络中任意一点邻居的个数随着距离的增大而呈现上式的关系的话,那么,我们就可...
模拟微观世界:从薛定谔方程到大原子模型
势函数E(R,Z)可以通过求解电子的不含时薛定谔方程获得。尽管量子化学领域取得了显著进展,但由于计算复杂度、计算精度、能否解析求导等原因,仍然很难将上述方法用于在分子动力学模拟中实时计算势函数及其梯度。在这种情况下,Kohn—Sham(KS)密度泛函理论(DFT)[15,16],由于其较好地平衡了效率和准确性,以及可以方便地计...
脑网络中的因果涌现理论应用:来自信息分解的启示|信息分解|信息论...
当我们将两组不同的数据输入NIS+训练完成对粗粒化策略的选取和动力学的拟合,对于NIS+来说,此处的核心目的是平衡最小化对微观数据的重构误差(避免学习到无意义的宏观动力学)和最大化每个尺度的有效信息(通过反向动力学的引入)。最后发现,对于人看电影的核磁共振数据,在宏观尺度为1的时候因果涌现效应最大,且通过归...
面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述
??和t分别代表头尾实体,r代表头尾实体间的关联关系.二元关系是目前知识图谱领域大规模应用的主要表示形式,其在数据集抽取与知识建模上使用更为广泛,在此基础上的研究也最为完善.二元关系虽然简单通用、使用方便,但也存在表现力不足、难以表示复杂知识的问题.复杂知识中包含多个关系和3个及以上的实体,...
吴凡团队-低温测试分析方法学揭示全固态电池限速机制
值得注意的是,如果拟合是基于直觉或经验预先进行的,而非识别弛豫时间后再进行,则单个EIS数据可能对应于多个等效电路。(6)根据各测试温度下量化得到的电阻,建立电阻-温度(R-T)关系。在这里,采用阿伦尼乌斯关系计算特定的动力学过程的活化能。(7)在分析了每个主导过程的活化能和电阻随温度变化的演变后,可以确定所有...