贝叶斯线性回归:概率与预测建模的融合
在多项式回归中,我们向模型添加额外的项,如β2x^2(对于二次回归)或β3x^3(对于三次回归)。这些项引入了曲率,使模型能够更灵活地拟合数据。打开网易新闻查看精彩图片图25:多项式回归与线性回归比较。样条样条是一种更加灵活的方法,用于将曲线函数拟合到数据。不同于线性回归使用直线或多项式回归使用固定的曲...
机器智能为什么会出现机器幻觉?|算法|拟合|大模型|神经网络_网易...
线性函数的形式通常为:z=w??x+b其中,w是权重,x是输入,b是偏置。线性函数的特点是其输出与输入之间存在线性关系,这使得网络能够对输入数据进行简单的线性变换。尽管线性函数在神经网络中起到基础作用,但其局限性也十分明显。线性函数无法捕捉复杂的数据分布和非线性关系,这可能导致模型在处理复杂任务时出现幻觉现象...
92页的llama 3.1技术报告,我替你们啃下来了
那就经验公式,实验+拟合呗。能拟合就是好方法好公式,拟合错了就不行。????结论:????拟合的是α取0.53,系数A取0.29。其中C是预算FLOPs。N*(C)是训练集token数量。比如他们的预算是3.8e25FLOPs,代入公式,就是需要10.4T的数据集。然后meta实际上用了16.55T的数据集。注1:这个误差有点大。但...
重磅:比较 NeSy和StarAI系统 的7个维度
逻辑运算符被转化为实值函数,这些函数在t-范数理论中有数学基础。t-范数是一个实值函数,它模型化了逻辑与运算,并且其他运算符可以从中推导出来。表2显示了常见的t-范数及其连接词对应的函数。模糊逻辑公式被映射为其输入原子的实值函数,如示例9所示。模糊逻辑将布尔逻辑推广到连续值。所有不同的t-范数在...
基于电流特征分析的电机故障诊断研究进展
自适应非参数时频分析法通过数据拟合或数据平滑提取信号中的每个调制成分。该技术无需事先构建任何基函数,完全由信号驱动,因此在MCSA中得到广泛应用。MCSA中广泛使用的方法包括模态分解、局部均值分解(MCSA-LMD)和广义解调。为了突出电机的故障特征,Ricardo等人使用基于MCSA的经验模态分解(MCSA-EMD)来分析电流...
【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型
2.考虑到因子单元动态加权使用的是决策树模型,相较于神经网络,决策树优点在于泛化能力较强,且适合处理分类数据,但其拟合能力相对神经网络较弱,且只能拟合局部线性函数,对于极度非线性部分的函数关系,神经网络可能更有优势(www.e993.com)2024年10月24日。基于此想法本文采用了知识蒸馏方法来对树模型和神经网络进行集成以捕捉alpha因子与未来收益率局部...
深入解析高斯过程:数学理论、重要概念和直观可视化全解
这里有一个陷阱,即线性回归模型在公式(4)中假设一个独立变量。因此当输入数据维度的数量增加时,参数的数量会呈指数级增长。如果我们增加基函数的数量,可以获得模型的灵活性,但计算量会不切实际地增加。这个问题被称为维度诅咒。有没有方法可以在不增加计算量的情况下提高模型的灵活性呢?可以应用高斯过程定理。下一...
数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!
拟合插值预测:基础简单、容易理解。拟合算法:matlab拟合工具箱、准确…插值算法:短期预测、完善补全数据、插值函数、拉格朗日插值法、三次样条插值法…评价类模型常用的评价模型:模糊综合评价法、层次分析法、聚类分析法、主成分分析评价法、灰色综合评价法、人工神经网络评价法等等。
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
我们的目标是找到一组回归系数β,使得模型预测值Y^=Xβ与实际观测值Y之间的误差平方和最小。即求解以下优化问题:通过数学推导(涉及对误差平方和关于β的偏导数并令其为0),我们可以得到回归系数的解析解:但需要注意的是,当XTX不可逆(即存在多重共线性或特征数多于样本数)时,上述公式不能直接应用。此时,我们可...
超详细讲解时间序列分析和预测(含实例代码)
p阶自回归过程公式:y=u+求和a*y(t-i)+ey是当前值,u是常数项,e是误差项(服从独立同分布)y(t-i)当前预测的值与前P天相关,a是自相关系数自回归模型限制用自身来预测平稳性自相关性判断自相关系数!!只适用于预测与自身前期相关的现象...