【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。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...
FVCOM水环境、污染物迁移、水交换、水质、潮流、温盐、波浪及泥沙...
14、(实操演练)利用ChatGPT4实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行15、案例演示与实操练习第八章ChatGPT4助力机器学习模型优化:变量降维与特征选择1、主成分分析(PCA)的基本原理2、偏最小二乘(PLS)的基本原理3、(实操演练)常见的特征选择方法(优化搜索、Filter和Wrapper等;前向...
AI经济学 | 第六章:产业AI化的双刃剑效应及应对分析
从训练数据量来看,支持向量机、决策树等传统机器学习、浅层神经网络、深度神经网络发挥性能优势的对应数据规模依次升高(图表6.9)。在有关AI模型的量化研究中,也发现了这种数据门槛现象。以深度神经网络为例,研究发现要充分发挥模型潜能所需投入的数据量需要达到7万条以上,当训练数据量小于5000条时深度神经网络模型相较...
2024 dreamcoder-arc:用于抽象和推理的ANN 代码|推理|神经网络|...
例如,Golubev等人解决了依赖于裁剪的任务,他们从网格中提取特征,并训练一个特定任务的决策树分类器来尝试预测任务测试示例的裁剪坐标(x,y,w,h)[24,25]。这种方法推广到解决了7%的私人测试集任务。在2021年,Alford等人[9,26]探索了将神经符号求解器DreamCoder[27]应用于ARC数据集的想法,这被认为比以前DreamCoder...
威胁建模的艺术: 3 个必学框架
STRIDE和LINDDUN的方法包括对系统进行建模(使用数据流图表)、识别威胁可能影响系统的位置以及确定可以在何处实施控制来减轻这些威胁。●安全决策树安全决策树是一种以攻击者为中心的威胁建模技术,允许团队使用树结构对攻击如何展开进行建模。攻击场景模拟了攻击者在攻击的每个阶段可能采取的动作以及系统可以采取哪些...
数据分析对于市场趋势的预测
2.1描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的基础(www.e993.com)2024年9月15日。通过计算关键统计指标如均值、中位数、标准差等,我们可以获得数据的基本特征。描述性统计还包括绘制直方图、散点图和箱线图等图表,以可视化数据的分布和关系。2.2时间序列分析时间序列分析是预测市场趋势常用的方法之一。时间序列数据是按时间顺序排列的数据集,...
公路养护行业市场调研的工具与技巧
数据应用方法。数据应用方法是指市场调研所采用的利用和运用市场信息的方法,一般包括决策支持、策略制定、方案评估、效果监测等。决策支持是指市场调研所采用的为市场决策提供依据和建议的方法,如决策树、决策矩阵、决策模型等。策略制定是指市场调研所采用的为市场策略制定目标和方案的方法,如SWOT分析、PEST分析、4P...
2024年南京信息工程大学硕士研究生招生管理工程学院考试大纲
掌握考试大纲中所涉及的基本概念和理论方法,并能将所学理论应用于实际问题的分析中。第二部分具体内容(一)金融学部分1.货币与货币制度●货币的职能与货币制度●国际货币体系2.利息和利率●利息●利率决定理论●利率的期限结构3.外汇与汇率...
AI究竟是帮助医生还是损害医生的诊断?华人学者顶刊论文表明,这...
结合用于生成建模和序列分析的新型架构,这些方法在过去几年里显著地革新了蛋白质设计领域,提高了识别新蛋白质序列和结构的准确性和能力。深度神经网络现在能够学习和提取蛋白质结构的基本特征,预测它们与其他生物分子的相互作用,并且有潜力创造用于治疗疾病的新有效药物。深度学习在蛋白质设计领域的前沿研究主要集中在蛋白...
2017年5月 软考中级系统集成项目管理工程师 综合知识真题
解析:结构化方法有决策树、数据流图及数据字典等方法的图形工具。快速原型是与结构化和面向对象并列的一种开发方法,不属于结构化中的工具。14.以下关于软件需求分析和软件设计的叙述中,不正确的是:(15)。A.需求分析可以检测和解决需求之间的冲突,并发现系统的边界B.软件设计是根据软件需求,产生一个软件内...