《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
回测过拟合难以根除,相对合理的解决方案是借助量化指标检验回测过拟合程度。Q56:如何预防过拟合?当模型过于复杂、参数数量过多、学习能力太强时,容易出现模型对于训练集以外的数据泛化能力差,表现为过拟合。由于大多数机器学习模型并不是专门为金融时间序列开发的,这些模型在量化建模中的应用需要适时调整。所以将机器...
智能汽车如何进行数据闭环?
数据闭环的主要流程包括数据采集、数据传输、数据存储、数据预处理、数据清洗、自动标注、模型训练、仿真测试、车端验证、数据回灌。数据采集是数据闭环的起点,可以依靠传感器技术,通过道路采集车、量产车、车主数据贡献等方式进行数据采集,此外多模态大模型技术也能够通过场景生成进行数据采集,丰富数据库的内容,解决Corner...
【华鑫固定收益|固收周报】极致的风格表现
最新更新的数据显示,9月实体部门负债增速录得9.2%,前值9.5%,符合预期,预计10月实体部门负债增速继续下行至9.0%附近,我们认为,12日召开的财政部新闻发布会透露的主要信息是化债和防风险,如果没有新增财政计划,年末实体部门负债增速将进一步下行至8.6%附近。无论是央行还是财政部的最新表态,都显示稳定宏观杠杆率的大方...
...应用与未来趋势|算法|神经网络|自然语言处理|人工智能模型...
不同的模型在不同的数据集上表现不同,因此需要进行模型评估和选择。3.过拟合与欠拟合(OverfittingandUnderfitting)过拟合是指模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现不佳。欠拟合则是指模型无法捕捉到数据中的模式。找到合适的模型复杂度是一个重要的挑战。4.计算资源(ComputationalResources)训练复...
田大伟:我眼中的A股量化20年
在实践中,可以使用Facebook公司开发的PyTorch这样的机器学习框架来完成整个模型的搭建。关键是模型的准确性。模型本身、数据和算力都很重要。如果不对机器学习基本原理,各类数据特点等有比较深入的理解,机器学习模型的结果是很难进一步提高,或者在使用时很容易出现“过拟合”等问题。
仅2小时!3D扫描助力大型水轮机蜗壳全尺寸检测
04数据分析报告:使用配套软件进行点云数据处理,拼接拟合后,生成完整的三维模型(www.e993.com)2024年10月23日。同时测量、分析和评估所需要的参数。将生成的三维模型与原始CAD模型导入软件中进行对齐,形成直观的色谱偏差报告。针对机加工部分,分析形位公差,确保关键部件的尺寸符合余量加工要求,并寻找最合适的加工基准,为后续的加工和装配提供数据参考...
数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用
应用:卡方分布主要用于分类数据的假设检验,如检验两个分类变量之间是否独立(卡方独立性检验)或一个观测频数分布是否符合期望频数分布(拟合优度测试)。线性回归时为什么要假设数据是正态分布的在线性回归分析中,假设数据符合正态分布主要是为了便于进行统计推断,特别是关于回归参数(如斜率和截距)的假设检验和置信区间的...
...4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期没有数据瓶颈
JohnSchulman认为模型能力的提升应该集中在如何处理连续任务上,今天的模型还只能解决人类5分钟左右完成的任务,而接下来AI在执行和管理复杂的长时间任务上的能力还会再提升,比如可以不依赖API接口直接读懂网站内容、进而完成任务。他还认为,数据瓶颈的问题有可能被夸大了,短期内看不到数据瓶颈。未来随着瓶颈的...
网易如何做到数据指标异常发现和诊断分析?
异常检测后处理三种异常结束之后,需要进行后处理的工作,其目的主要是减少不必要的报警,降低对业务的打扰。第一种是数据异常,这的数据异常不是指数据源出错了,因为数据源是在数仓层面,由数仓团队来保证。这里的数据异常指的是上周期的异常导致了本周期的波动异常,比如某个指标昨天上涨了100%,今天又下降了50%,这种...
4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
04另一方面,有观点认为端到端系统应该先做影子模式、冗余系统,等条件成熟之后再做主系统,如跨越式端到端方案。05除此之外,关注合成数据的使用能力对于提高端到端系统的性能至关重要,因为合成数据具有更强的泛化能力。以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考...