智能体仿真模拟:推进行动与结构互构研究
社会复杂系统的运行是一个多层次的“行动—结构”二元互构过程。当前理论研究提供了行动与结构二者关系的主观诠释,却往往得不到客观过程的证据支撑;定量研究能够客观揭示状态、趋势方面的变化,但难以收集行动与结构联动的直接数据。智能体仿真模拟(ABM)能够综合理论阐释的灵活性与定量研究的客观性,通过机制研究行动,通过涌...
机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理
P(A1):历史数据中,统计西瓜为“好瓜”的概率,比如70%P(A2):历史数据中,统计西瓜为“坏瓜”的概率,比如30%P(B1B2):历史数据中,统计西瓜同时具备“色泽青绿”和“敲击声沉闷”特征的概率,比如30%P(B1B2|A1):历史数据中,统计西瓜为“好瓜”时,同时具备“色泽青绿”和“敲击声沉闷”特征的概率,比如40...
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
它评估在最佳拟合线上分布了多少数据。它的公式是f_i是预测值Y_i是输出变量的实际值。N是数据点的个数均方误差(MSE)表示直线与实际数据的接近程度。取直线与数据点的差值并平方。对于一个好的模型,MSE值应该很低。这意味着实际输出值和预测输出值之间的误差应该很低。11、如何处理不平衡的二元分类?在...
你是合格的机器学习数据科学家吗?来挑战这40题(附解答)|163_手机...
C.1是ReLU,2是tanh,3是SIGMOID激活函数D.1是tanh,2是SIGMOID,3是ReLU激活函数答案为(D):因为SIGMOID函数的取值范围是[0,1],tanh函数的取值范围是[-1,1],RELU函数的取值范围是[0,infinity]。8.以下是目标变量在训练集上的8个实际值[0,0,0,1,1,1,1,1]...
分享丨吴恩达:机器学习的六个核心算法
拟合函数:逻辑回归将逻辑函数拟合到数据集,以便预测给定事件(例如,摄入士的宁)发生特定结果(例如,过早死亡)的概率。训练水平调整曲线的中心位置,垂直调整曲线的中间位置,以最大限度地减少函数输出与数据之间的误差。将中心调整到右侧或左侧意味着杀死普通人需要或多或少的毒药。陡峭的坡度意味着确定性:在中途点之前...
logistic回归模型(一)
上式就是二项逻辑回归的损失函数,是一个关于参数和的二元函数,也叫对数似然函数,现在问题转化为以对数似然函数为目标函数的最优化问题,其中为模型待求的参数,为了求参数,可以对目标函数求偏导数,记对求关于的偏导,主要是里面对数函数关于的偏导数求解...
基于copula的风光联合场景生成方法 同时生成考虑空间相关性
拟合过程中,程序使用了核密度估计方法来估计观测数据的累积分布函数(CDF),然后使用copulafit函数拟合Frank-Copula函数的参数。Frank-Copula是一种常用的Copula函数,在表达相关性的模型中具有良好的适应性。程序绘制了二元Frank-Copula的密度函数和分布函数图。这个图展示了风电和光伏之间的相关性。图中可以...
联邦学习最新研究趋势!
如何处理Non-IID数据呢?最一般的方法是修改现有的算法。对于一些应用程序,可以选择扩充数据,也可以用一些方法让跨客户端的数据更加相似。例如创建一个可以全局共享的小型数据集。另一个提高效率的方法是为联邦学习优化算法,在一些典型的联邦学习任务中,其优化目标是最小化“某些函数”。联合优化算法和标准分布式训练方...
一文概述深度学习中的正则化(含Python代码) - 信息化_CIO时代网...
L1和L2是最常见的正则化方法,它们的做法是在代价函数后面再加上一个正则化项。代价函数=损失(如二元交叉熵)+正则化项由于添加了这个正则化项,各权值被减小了,换句话说,就是神经网络的复杂度降低了,结合“网络有多复杂,过拟合就有多容易”的思想,从理论上来说,这样做等于直接防止过拟合(奥卡姆剃刀法则...