如何检测时间序列中的异方差(Heteroskedasticity)
解决时间序列异方差问题的一个常用方法是对数据进行变换。对时间序列取对数有助于稳定其可变性。下面是与之前相同的时间序列,但对其进行了对数缩放:序列看起来很稳定。我们对新的序列重新进行检验importnumpyasnptest_results=Heteroskedasticity.run_all_tests(np.log(series))#{'Breusch-Pagan':0.03...
学界| 如何通过方差偏移理解批归一化与Dropout之间的冲突
试想若有图一中的神经响应X,当网络从训练转为测试时,Dropout可以通过其随机失活保留率(即p)来缩放响应,并在学习中改变神经元的方差,而BN仍然维持X的统计滑动方差。这种方差不匹配可能导致数值不稳定(见图1中的红色曲线)。而随着网络越来越深,最终预测的数值偏差可能会累计,从而降低系统的性能。简单...
教程| 从特征分解到协方差矩阵:详细剖析和实现PCA算法
n个样本的方差却只除以n-1是因为样本只是真实分布的估计量,样本方差也只是真实方差的估计量。在大学课本概率论和数理统计中有证明,如果除以n(2阶中心矩),那么样本方差是真实方差的一致性估计,但并不是无偏估计,也就是样本方差存在系统偏差。因此我们需要对2阶中心矩进行调整以消除系统偏差。如下所示,样...
一文盘点NeurIPS'22杰出论文亮点!英伟达大佬一句话总结每篇重点
一句话总结:提出一个700亿规模的新语言模型“Chinchilla”,效果比千亿级别GPT-3、Gopher更强。Jim表示,通过这个模型,研究人员证明了想要实现“计算最优”,模型大小和训练数据规模必须同等缩放。这意味着,目前大多数大语言模型的训练数据是不够的。再考虑到新的缩放定律,即使将模型参数扩大到千万亿级,效果恐怕也不...
使用Python 进行数据预处理的标准化|python|方差|算法|array|示例...
数据的基本缩放是使其成为标准,以便所有值都在共同范围内。在标准化中,数据的均值和方差分别为零和一。它总是试图使数据呈正态分布。标准化公式如下所示:z=(列的值-平均值)/标准偏差机器学习中的一些算法试图让数据具有正态分布。但是,如果一个特征有更多的方差,而其他特征有低或单位方差,那么模型的...
分形数学——预测股票价格的变化,揭示股市最本质的特征
长相关性和缩放范围1971年,曼德尔布罗特注意到股票收益长期异常行为的存在(www.e993.com)2024年8月5日。曼德尔布罗特是分形几何领域的创始人之一。为了检验这种长期依赖性,曼德尔布罗特使用了R/S检验统计量。R/S统计量是一个序列偏离其均值的部分和的范围,用标准偏差重新调整。曼德尔布罗特的研究表明,与自相关分析、方差比和谱分解等其他方法相比,...
简述多种降维算法
2.计算输入的协方差矩阵3.对协方差矩阵C做特征值分解4.取最大的前d个特征值对应的特征向量此外,PCA还有很多变种kernelPCA,probabilisticPCA等等,本文暂时只考虑最简单的PCA版本。3.2多维缩放(MDS)MDS的目标是在降维的过程中将数据的dissimilarity(差异性)保持下来,也可以理解降维让高维空间中的距离关系与...
一文概览深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略
在《深度学习》一书中,参数范数惩罚L2正则化能让深度学习算法「感知」到具有较高方差的输入x,因此与输出目标的协方差较小(相对增加方差)的特征权重将会收缩。而L1正则化会因为在方向i上J(w;X,y)对J(w;X,y)hat的贡献被抵消而使w_i的值变为0(J(w;X,y)hat为J(w...
基于计算机视觉的视频防抖:来自CEVA专家的建议和见解
平滑处理阶段的准确性严重依赖卡尔曼滤波器根据预测的噪点特性和优选平滑路径而采用的配置。要调整的三个主要参数是状态变换模型、过程噪点的协方差和观测噪声的协方差。对于第一个参数,我们使用匀速直线模型:每个分量(X、Y、缩放和旋转)的状态包括位置和速度值。每一步仅使用之前的位置和速度来预测位置。我们针对特定...