数据科学在腾讯内容生态中的应用
②第二个性质是针对整个PowerLaw的,当参数k大于2,它才有finitemean;当参数k大于3,它才有finitevariance。这就存在一些潜在问题,如应用很广的理论centrallimittheorem,它要求随机变量的均值和方差都是定义良好的。但若PowerLaw存在,且variance不在有限的情况下,会导致centrallimit...
扩散模型DDPM:先前向加噪后反向去噪从而建立噪声估计模型
考虑到「两个独立正态分布的随机变量之和是正态的,其均值是两个均值之和,其方差是两个方差之和(即标准差的平方是标准差的平方),比如两个方差不同的高斯分布和相加等于一个新的高斯分布」,然后再通过重参数技巧可得对此,本文参考文献中的这篇《UnderstandingDiffusionModels:AUnifiedPerspective》也解释了这...
BIM智能装修平台
第二,一定要被规模化验证,今天老崔做的这个事情如果在实工地100个,但是扩到1000的时候这个系统马上不灵,因为在1000个施工工地和10000个施工工地面临的复杂程度是成数级上涨的,协同的难度是指数级增加的,系统马上崩溃了,所以我们不用过于说我的数据跟科技有多牛,一定把这个科技和BIM需要在一个合理的规模上达到协同,...
自动驾驶理论新突破登Nature子刊!清华、密歇根联合提出三条技术...
理论上分析,稀疏度灾难是指深度学习的梯度方差随着安全攸关事件的稀疏度增加而指数增加,导致深度学习所需数据和计算量相应指数增加。深度学习的关键在于获得神经网络的最优参数,梯度下降方法在每个训练步使用一批数据来估计损失函数的梯度,然而随着安全攸关事件稀疏度的增加,梯度估计的方差可能会呈指数增长,导致稀疏度灾难...
三个主要降维技术对比介绍:PCA, LCA,SVD
当特征以不同的单位度量时,对数据进行标准化。这需要减去平均值,然后除以每个特征的标准差。对具有不同尺度特征的数据进行标准化的失败可能导致误导性的成分。2、计算协方差矩阵如前面讨论的那样计算协方差矩阵3、计算特征向量和特征值确定协方差矩阵的特征向量和特征值。
8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
方法二:特征提取特征提取是通过数学变换将高维数据映射到低维空间的过程,同时尽可能保留原始数据中的信息,这种方法会改变数据的维度(www.e993.com)2024年8月5日。特征提取的目标是减少数据的复杂性,同时保持数据的主要结构和特征。由理论代入实践,我们来继续假设一些案例。假设我们有一个关于社交媒体平台用户生成内容的数据集,其中包含了用户...
如何用数学思维,理解商业世界的底层逻辑
2.笛卡尔坐标系3.指数和幂4.方差与标准差5.概率与统计6.博弈论希望这些数学知识,能为你带来洞察之眼、深思之心,让你看透商业的本质,在商业世界里走得更远,飞得更高。但是,我知道,我理解,我都懂。数学,可能也伤害过你。但请相信我,作为数学专业的毕业生,我可以很负责任地说,数学一点都...
药监局印发药品抽检探索性研究原则及程序
3.1.2.3渗透压。关注静脉注射用或椎管注射用小容量注射剂的渗透压范围,处方工艺的改变、添加剂的加入等方面。3.1.2.4添加剂。关注添加剂的品种、加入量、加入的必要性、合理性以及对药物稳定性的影响。3.1.2.5可见异物。关注与包材的关联性等。3.1.3无菌分装的注射用粉针...
运用债券利率周期四阶段模型进行“固收+”投资的实证分析
(二)基于利率周期模型的资产配置优化过程1.统计利率周期四个阶段各类资产的收益和协方差数据根据上述利率周期四阶段的划分,笔者以沪深300指数(3498.2827,22.04,0.63%)代表股票资产表现,以中债综合财富(总值)指数代表债券资产表现,统计在利率周期的四个阶段各类资产的期望收益率以及彼此之间的相关程度。在统计过程中,笔...