方差与标准差
需要指出的是,从方差看,总体方差的分母为n,而样本方差的分母却为n-1(自由度),这是因为当我们用n-1为自由度的样本方差去估计总体方差时,它恰好是的无偏估计量。为什么样本标准差使用被称为自由度的n-1,而总体的标准差使用n呢?这是因为自由度是指一组数据中可以自由取值的个数,当样本数据的个数为n时...
数据变异性的度量 - 极差、IQR、方差和标准偏差
将样本n减少到n-1会使标准偏差人为地变大,从而提供对变异性的保守估计。虽然这不是无偏估计,但它是对标准差的偏少估计:高估而不是低估样本的可变性更好。标准差低-数据点往往接近平均值标准差高-数据点分布在大极差的值上什么是变异性的最佳衡量标准?可变性的最佳衡量标准取决于不同衡量标...
如何优化均值方差模型?Min-Max最优化方法探索——金融工程专题报告
均值方差优化模型对输入极为敏感,要达到更好的风险分散效果、提升模型的样本外表现,我们希望所选入的资产之间差异要尽量大,也就是说相关性要足够低。另一方面,我们希望所选基金的风格是相对稳定的,这样才能让历史的净值走势特征更有延续性,而一般的主动权益基金并不能满足这一要求。综合考虑,我们决定使用行业ETF基金...
【机器学习】深入探讨,为什么要做特征归一化/标准化?
除以长度相当于把长度归一化,把所有样本映射到单位球上,可以看成是某种长度无关操作,比如,词频特征要移除文章长度的影响,图像处理中某些特征要移除光照强度的影响,以及方便计算余弦距离或内积相似度等。稀疏数据、outliers相关的更多数据预处理内容可以参见scikitlearn-5.3.Preprocessingdata。从几何上观察上述方法的...
小样本学习及其在美团场景中的应用
3.不同领域之间的样本分布差异(图1右):在某个领域充分学习到标注信息之后,因样本空间有差异,无法直接用到其他领域,迁移学习旨在学习到一个领域的充分知识后,能够快速学习到其他领域的知识。图1小样本学习三种应用场景除了上面提到的三种场景,还有一种是,如何在有限的标注成本中选择更有针对性的样本进行人工标注...
为什么深度学习是非参数的?
Vapnik和Chervonenkis的结构风险最小化原理就是这么做的,尽管该原理没有使用偏差-方差分解,而是使用了预期损失(风险)与D上的观察损失(经验风险)的边界,和一个依赖于训练数据集大小N和函数集的大小或其VC维的项(www.e993.com)2024年10月24日。此处的典型情况是,一个人想要N≥VC-dim个样本,却可能有N≤20VC-dim个样本。但请注意,这里参数...
浅谈指标——标准差
计算了差值平方的总和,我们还要考虑一个问题:如果一只基金运行了1年,有12个月收益点位,另一只基金运行了10年,有120个点位,那它们各自的差值平方加总后,很难进行比较。这时需要排除不同样本数量的差异对加总结果的影响,所以最好用差值平方和除以样本数量,求一个平均值,把双方放回到可比的维度。
使用student’s T检验的未必是学生
如果两总体不具有方差齐性,需要加上参数equal_val并设定为False。结论:通过上面的运算我们可以得出,两个样本具有方差齐次性,推广前后两个样本的P-value=0.427,而alpha值对应为0.05,因此P-value>alpha,两个方案差异性不明显。专栏作家本文原创发布于人人都是产品经理,未经作者许可,禁止转载。
使用孤立森林进行无监督的离群检测
2、为什么要进行异常检测?我们之所以想要找出和深入研究异常,是因为这些数据点要么会浪费的时间和精力,要么可以让我们识别出有意义的东西。在简单线性回归的情况下,错误的异常值会增加模型的方差,并进一步降低模型对数据的把握能力。异常值导致回归模型(尤其是线性模型)学习对异常值的偏差理解。
200 道经典机器学习面试题总结|权值|算法|范数|贝叶斯_手机网易网
4、逻辑回归相对来说模型更简单,好理解,特别是大规模线性分类时比较方便。而SVM的理解和优化相对来说复杂一些,SVM转化为对偶问题后,分类只需要计算与少数几个支持向量的距离,这个在进行复杂核函数计算时优势很明显,能够大大简化模型和计算。5、Logic能做的SVM能做,但可能在准确率上有问题,SVM能做的Logic有的做...