傅一航老师《大数据挖掘工具:SPSS Statistics入门与提高》培训

比如标准化??变量派生：根据旧变量生成新的变量??变量精简：降维，减少变量个数7、数据降维??常用降维方法??如何确定变量个数??特征选择：选择重要变量，剔除不重要的变量??从变量本身考虑??从输入变量与目标变量的相关性考虑??对输入变量进行合并??因子分析（主成分分析）...

R-AIF: 超越DreamerV3最强强化学习世界模型|算法|智能体|大模型|...

在训练演员πψ和价值网络fχ时,我们可以通过计算混合平均的底层高斯分布的熵与信息增益网络集合在想象空间中每个滚动步骤τ的所有高斯输出的平均熵之间的差异来计算信息增益。这也是使用一组模型而不是像[74,79]中那样使用单一模型的主要原因。给定高斯熵公式,我们以以下方式制定信息增益(或与模型参数相关...

【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法

2.2互信息和最大信息系数英文:Mutualinformationandmaximalinformationcoefficient(MIC)以上就是经典的互信息公式了。想把互信息直接用于特征选择其实不是太方便:1、它不属于度量方式,也没有办法归一化,在不同数据及上的结果无法做比较;2、对于连续变量的计算不是很方便(X和Y都是集合,x,y都是离散的取值)...

揭示人类对变化的潜在时间结构的敏感性:一种新颖的行为计算模型

重要的是,公式(2)以两种不同的方式起作用:(i)作为从信念到行动的映射,我们用它来模拟行为选择,以及(ii)作为选择可能性,我们用它来在将模型拟合到受试者的选择时反转模型,以推导出自由模型参数(,??,+,)的后验估计,每个受试者分别进行。模型反转过程的详细信息在“模型反转”部分中描述。模拟先前期望...

机器学习之决策树算法

J.R.Quinlan针对ID3算法的不足设计了C4.5算法,引入信息增益率的概念。它克服了ID3算法无法处理属性缺失和连续属性的问题,并且引入了优化决策树的剪枝方法,使算法更高效,适用性更强。处理问题类型:多分类结构:多叉树结构计算指标:信息增益特点:可以处理缺失值,连续值,可以剪枝,避免过拟合...

深度学习中常用损失函数介绍

直接在一个公式中处理logits,避免了单独使用sigmoid函数和交叉熵损失可能引入的额外计算开销(www.e993.com)2024年11月8日。适用于任何需要输出概率预测的二分类模型,尤其是在深度学习中,这种损失函数被广泛用于训练二分类神经网络。与BCELoss类似,使用BCEwithLogitsLoss时,标签yi需要严格为0或1...

金融时间序列预测方法合集:CNN、LSTM、数学建模科研适用

3、calctechnicalindicators计算常用的技术指标4、normalization数据归一化处理并分割数据集5、randomforestmodel随机森林模型并返回准确率和特征排名决策树：（1）ID3:基于信息增益大的数据特征划分层次（2）C4.5:基于信息增益比=信息增益/特征熵划分层次（3）CART:基于Gini划分层次基于Bagging集成学习算法...

多粒度输入信息不降低推理速度,腾讯看点提出高效预训练方法LICHEE

。公式如下:其中,j≤i≤k。注意,d等于单粒度PLM的原始嵌入维数,以证明性能增益是由于引入了多粒度信息,而不是修改了模型结构造成的。最后,将组合嵌入向量馈入PLM编码器,以构建最终的、借助多粒度信息增强的上下文表示。公式如下:实验结果...

处理效应异质性分析——机器学习方法带来的机遇与挑战

假设某个个体的取值为C1=0.6,C2=0.2,C5=0.3,C6=0.8,C7=0.2,则在第一棵树下,其Y的估计值为μ11,第二棵树下的估计值是μ21,第m棵树下的估计值是μm3。如果Y是一个连续型变量,我们就可以计算这m个估计值的平均值,从而得到对于Y的整体估计如果Y是一个分类变量,那么我们可以采用投票的方式(例如服从多数...

判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法

当然,朴素贝叶斯方法可以扩展到x和y都有多个离散值的情况。对于特征是连续值的情况,我们也可以采用分段的方法来将连续值转化为离散值。具体怎么转化能够最优,我们可以采用信息增益的度量方法来确定(参见Mitchell的《机器学习》决策树那一章)。比如房子大小可以如下划分成离散值:...