【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法
可以看出,L2正则化对于特征选择来说一种稳定的模型,不像L1正则化那样,系数会因为细微的数据变化而波动。所以L2正则化和L1正则化提供的价值是不同的,L2正则化对于特征理解来说更加有用:表示能力强的特征对应的系数是非零。回过头来看看3个互相关联的特征的例子,分别以10个不同的种子随机初始化运行10次,来观察L1...
零样本即可时空预测!港大、华南理工等发布时空大模型UrbanGPT |...
我们根据特定时间段内数值变化的幅度(如出租车流量)对区域进行区分。较小的方差通常意味着区域具有稳定的时间模式,而较大的方差则暗示着区域的时空模式更为多样化,常见于商业活跃区或人口密集区。如图6所示,多数模型在方差较低的区域表现出色,因为这些区域的时空模式较为一致和可预测。然而,基线模型在方差较高的区域...
血清(浆)类固醇激素液相色谱-串联质谱检测质量保证专家共识发布
1.数据存储:实验室应保存血清(浆)类固醇激素LC-MS/MS分析产生的完整原始数据和处理数据,包括测量程序使用的色谱和质谱参数设置、每个离子对的色谱和质谱数据等,必要时使用独立系统备份数据。2.参考范围:由于抗原抗体非特异性反应及与LC-MS/MS测量结果的偏差,采用免疫法建立的类固醇激素参考范围一般不适用于LC-MS/MS...
VWAP 订单的最佳执行方法:随机控制法
第一个检验使用样本平均值近似正态分布,平均值为α(t)/(α(t)+β(t)),方差由中心极限定理确定。执行z检验会得到如图6所示的p值。第二个检验(也显示在图6中)是众所周知的KolmogorovSmirnov检验,它评估样本是从Beta(α(t),β(t))分布中抽取的原假设。观察到我们现在考虑整个经验累积...
药监局印发药品抽检探索性研究原则及程序
2.4探索性研究应针对药品的不同特性开展,承检机构应结合临床应用及药物性质,以实际研究结果和数据积累为基础,选择恰当的统计学分析方法开展处方、生产工艺与稳定性、有效性、安全性等方面的关联性评价,建立多元化的药品质量评价体系,采用的评价分析方法须保证科学性和合理性。
计算神经科学读书会启动:从复杂神经动力学到类脑人工智能
人类大脑是一个由数以百亿计的神经元相互连接所构成的复杂系统,被认为是「已知宇宙中最复杂的物体」(www.e993.com)2024年8月6日。本着促进来自神经科学、系统科学、信息科学、物理学、数学以及计算机科学等不同领域,对脑科学、类脑智能与计算、人工智能感兴趣的学术工作者的交流与合作,集智俱乐部联合国内外多所知名高校的专家学者发起神经、认知...
探索使用“狂犬病毒载体”的埃博拉病毒疫苗(FILORAB1):佐剂如何...
h免疫后2~7周,IgG2c/IgG1EBOV-gp特异性EC50滴度随时间变化的比率,每组代表一个佐剂组,每组每列每周从2到7。误差条代表平均值中的SD。统计学采用单因素方差分析和后对数变换EC50滴度的Tukey检验。p>0.1234(ns),p<0.0332(*),p<0.0021(**),p<0.0002(***),p<0.0001(**...
解析R848结合流感疫苗的偶联剂依赖效应:对APC激活及体内免疫原性...
用不同浓度的可溶性R848(10、25、60??M)刺激人MODC,检测肿瘤坏死因子α+CD11c+细胞(I)和IL-??12p70+CD11c+(J)的百分率和MFI值。这些数据代表了3-4个供者的平均值。图表上的符号代表个人捐赠者。所有疫苗刺激(不包括R848)的统计学意义采用单因素方差分析和后Fisher‘sLSD多重比较分析进行评估。*p=<...
四万字详解AI对齐:北大联合多高校团队发布对齐全面性综述
特别地,作为一种利用已有数据推断奖励函数的范式,逆强化学习还将引入推断奖励函数这一任务本身所带来的挑战和开销。Proxy:随着LLM这样能力强大的AI系统的出现,两个问题显得更加迫切:1.如何为非常复杂的行为定义目标?2.如何为AI系统提供关于人类价值观的信号和目标?
反态度信息与平衡信息接触对舆论极化的影响——一项在线实验的...
高质量反态度信息能够缓和或改变个人态度,但对高议题卷入度的人来说,反态度信息反而抑制态度去极化;人们同样会以处理片面信息的确认偏误方式理解平衡信息,但那些无明确立场、低说服意图的平衡信息具备态度修正潜力。因此,在考虑信息质量以及投放信息人群的议题卷入度的前提下,偶然信息投放能够有效缓解舆论极化问题。作...