沈阳隆基智能申请基于线性回归结合随机配置网络专利,使矿石元素...
专利摘要显示,公开一种基于线性回归结合随机配置网络的矿石元素品位检测方法,包括:将获取的矿石中的待测元素的特征X射线强度值输入训练好的一元线性回归模型,得到待测元素的初始品位估计值;将待测元素的特征X射线强度值和筛选出的m种干扰元素的特征X射线强度值输入训练好的随机配置网络算法模型,得到待测元素的品位估计...
线性回归算法
一元线性回归只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示。而多元线性回归则包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系。二、原理与模型线性回归算法的核心是建立一个线性模型,该模型描述了自变量和因变量之间的线性关系。对于一元线性回归,其模型可以表示为:y=wx+b,其...
LIama 3+Mamba强强联手!蒸馏到线性RNN,推理速度提升1.6倍
第一阶段是基于伪标签的蒸馏——使用预训练的Transformer教师模型在无标签数据上生成伪标签,然后让Mamba学生模型在这些伪标签上训练。这一过程的损失函数结合了KL散度损失和交叉熵损失,分别用于模仿教师模型输出分布以及伪标签的拟合。第二阶段是在指令数据集上进行的监督微调,使用带标签的指令数据集(如OpenHermes2.5...
特征工程在营销组合建模中的应用:基于因果推断的机器学习方法优化...
如果我们在模型中忽略了混杂变量,就可能导致对营销渠道效果的错误估计。以"世界杯"为例:世界杯期间,电视广告支出和销售额都会增加;如果模型不包含"世界杯"变量,它可能会错误地将所有销售增长归因于电视广告,而实际上部分增长是由世界杯直接引起的。这种情况可以通过下图直观理解:图4:包含和不包含混杂变量的回归...
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
多元线性回归模型的基本假设线性关系:因变量与自变量之间的关系是线性的。独立性:各自变量之间是相互独立的。正态性:各变量(包括误差项)满足正态性。方差齐性:误差项的方差是恒定的,不随自变量变化。多元线性回归模型的优点简单易用:模型构建直观,易于理解和操作。
托普云农: 国泰君安证券股份有限公司关于公司首次公开发行股票并...
??????????????????????的非线性对应关系,实现????????????????????????????????????????????????????????????????????????????支撑(www.e993.com)2024年10月24日。??????????????????????叶片的病虫害侵染诊断。
何为模型及过拟合?如何在模型训练中预防过拟合
过拟合(overfitting)是统计学和机器学习领域的常用概念,可分为训练过拟合和回测过拟合两个层次。训练过拟合是机器学习语境下偏狭义色彩的过拟合,指“机器学习模型在训练集上表现良好,但在测试集或新数据上表现较差”。产生原因是模型超参数选择不当或模型过度训练,解决方案通常是采用合理的交叉验证方法选择模型超参数...
何恺明“被拒”缺席、语言模型大行其道,今年的 CVPR,彻底变了?
一个针对图像上生物学一般问题的通用模型迫在眉睫。为此,我们策划并发布了TreeOfLife-10M,这是目前最大的、生物学图像多样性最高的机器学习预处理数据集。随后,我们开发了BioCLIP,一个基于TreeOfLife-10M数据集开发的生命之树基础模型,利用了生物学的独特属性,即植物、动物和真菌图像的丰富性和多样性,及其丰富的...
深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略
??本文是深度学习揭秘系列报告第一篇,因此本文从基础的神经网络理论部分入手,介绍了神经元结构、Relu、Sigmoid等常用激活函数、反向传播算法,以及后文中用到的Adam优化器与Dropout层。??非线性模型更能挖掘量价因子的潜力。本文以开源Alpha158作为量价因子集,以及常见的估值、成长、质量、分析师一致预期等因子作为...
解锁生成式AI的秘密:神经网络与深度学习原理
而一个线性函数(直线、平面、…)是没法拟合/抽象现实问题的复杂度的。引入激活函数,主要是为了引入非线性函数,让模型可以拟合/抽象复杂现实问题。常见的激活函数有:其中,ReLU用于消除负值,Sigmoid用于增加弧度。深度学习过程拿上面的[网络1]举例。假设模型已按[网络1]创建,数据集已准备,分为训练集(training...