生成模型架构大调查 生成模型的不可能三角
混合权重p(k)以及混合分量的均值??k和协方差Σk必须与流g(z)一起学习。为了减少可学习参数的数量,协方差通常限制为对角线。由此产生的变量变化公式为当数据实例具有自然标签(例如MNIST数字或ImageNet类别)时,GMM流特别有用。这允许对潜在结构进行监督学习:类k的实例仅影响相应的混合分量,...
【华泰金工林晓明团队】不同协方差估计方法对比分析(二)——华泰...
主要内容包括:1、综述条件协方差估计方法中两类协方差估计模型的原理;2、给出统一的评价体系,保证条件协方差估计方法实证结果的可比性;3、基于国内外七类资产组合的真实交易数据验证条件协方差估计方法相比于样本协方差的改善程度;4、总结分析各算法的优劣,并针对不同配置场景提供实操建议。指数移动平均反映近期变化趋...
如何在无限维空间中求导数?用变分法,推导出欧拉-拉格朗日方程
它们的协方差是c。我应该持有多少比例的每种证券以使投资组合的方差最小?假设投资组合中第一种证券的比例为w,那么投资第二种证券的比例为(1-w)。给定这些参数,两个证券投资组合的总方差可以写成:要解决这个问题,我们需要找到一个使这个方差最小化的w。方法在上述示例中,问题被建模为一个未知变量的函数。...
从数学到实现,全面回顾高斯过程中的函数最优化
为了从后验概率中采样实际函数,我们将再次简单地评估式(5)中的均值和协方差矩阵,这次是对我们所求采样函数的多个测试点进行。一旦我们有了这些测试点后验概率的均值和协方差矩阵,我们可以使用多元正态采样的外部库从(5)中抽取样本——为此,我们使用了python中的numpy。下面代码的最后一步执行这些步骤。
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
偏差:偏差是由于机器学习算法过于简化而在模型中引入的错误。它会导致不适应。当你在那个时候训练你的模型时,模型会简化假设,使目标函数更容易理解。低偏差机器学习算法有:决策树,k-NN和SVM,高偏差机器学习算法有:线性回归,逻辑回归方差:方差是由于复杂的机器学习算法在模型中引入的误差,模型会从训练数据集学习噪...
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
@AntZ:XGBoost使用了一阶和二阶偏导,二阶导数有利于梯度下降的更快更准.使用泰勒展开取得二阶倒数形式,可以在不选定损失函数具体形式的情况下用于算法优化分析.本质上也就把损失函数的选取和模型算法优化/参数选择分开了.这种去耦合增加了XGBoost的适用性(www.e993.com)2024年10月23日。
2014年心理学考研真题参考答案及解析
勤思解析B,用补偿教育或强制方式对个人实行与其原有的社会化过程不同的再教化过程。在某种情况下,青少年和成人通过再社会化,有意忘掉旧的价值观和行为模式,重新塑造出新的价值观和行为模式,是生命中具有转折意义的阶段。22.认为游戏是远古时代人类祖先生活特征在儿童身上重演的心理学家是...
略论投资组合管理的几个问题
从投资组合方差的数学展开式中可以看到投资组合的方差与各成分证券的方差、权重以及成分证券间的协方差有关,而协方差与任意两证券的相关系数成正比。相关系数越小,其协方差就越小,投资组合的总体风险也就越小。因此,选择不相关的证券应是构建投资组合的目标。另外,由投资组合方差的数学展开式可以得出:增加证券可以降低...
保监公告第48号 公告_中国经济网——国家经济门户
事件、样本空间、概率空间的含义典型概率类型的计算方法条件概率的计算方法运用全概率公式和贝叶斯公式求解概率问题统计独立性的含义事件的独立性及利用独立条件求解概率问题随机变量及分布函数随机变量数字特征(数学期望、方差、协方差,矩)随机变量特征函数阶性质能够利用特征函数求解随机变量的各阶矩常用的离...
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@AntZ:XGBoost使用了一阶和二阶偏导,二阶导数有利于梯度下降的更快更准.使用泰勒展开取得二阶倒数形式,可以在不选定损失函数具体形式的情况下用于算法优化分析.本质上也就把损失函数的选取和模型算法优化/参数选择分开了.这种去耦合增加了XGBoost的适用性。