原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/641013454 整理: 青稞AI 大模型预训练需要从海量的文本数据中学习到充分的知识存储在其模型参数中。...预训练所用的数据可以分为两类。一类是网页数据（web data），这类数据的获取最为方便，各个数据相关的公司比如百度、谷歌等每天都会爬取大量的网页存储起来。...为了解决这些问题，在数据清理过程中，作者开发了一套处理流程，以提高语料库的质量。 以下是数据清理的具体步骤： • 在文本提取之前，会评估每个数据源的质量，并忽略文本密度低于70%的网页。...• 脏话、煽动性评论和其他非法内容等敏感信息会对建设和谐、积极的社会环境产生不利影响。排除包含上述内容的网页。...因此可以断定，大规模预训还没有到头，数据&模型只训练了1/20，算力只用了1/400。 但同时随着机器生成的内容越来越多，清洗也会越来越麻烦，因为太多的机器生成的文本需要仔细过滤。
相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。 例子：性别 让我们假设x对y的影响在男性和女性中是不同的。 对于男性y=10+5x+ey=10+5x+e 对于女性y=5+x+ey=5+x+e。...因此，在y和x的真实关系中，性别既影响截距又影响斜率。 首先，让我们生成我们需要的数据。...接下来，让我们尝试两个虚拟变量：性别和地点 性别和地点的虚拟变量 性别并不重要，但地点很重要 让我们获取一些数据，其中性别不重要，但地点会很重要。...---- 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松...Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic
p=22319 本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。...为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据。...使用移动窗口PLS（MWPLS）进行变量选择。 使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择 进行变量选择 建立PLS回归模型 这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。...regcoef_original：连接X和y的回归系数。 X_scores：X的得分。 VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个标准。 变量的重要性。 RMSEF：拟合的均方根误差。...概率：每个变量被包含在最终模型中的概率。越大越好。这是一个衡量变量重要性的有用指标。 ---- 本文摘选《Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择》
p=22319 最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘法（PLS）回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。...为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据 。...使用移动窗口PLS（MWPLS）进行变量选择。 使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择 进行变量选择 建立PLS回归模型 这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。...regcoef_original：连接X和y的回归系数。 X_scores：X的得分。 VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个标准。 变量的重要性。 RMSEF：拟合的均方根误差。...概率：每个变量被包含在最终模型中的概率。越大越好。这是一个衡量变量重要性的有用指标。 ----
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p=22319最近我们被客户要求撰写关于PLS的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。...为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据步骤建立PLS回归模型PLS的K-折交叉验证PLS的蒙特卡洛交叉验证...使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择进行变量选择建立PLS回归模型这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。...method='center'; % 用于建立PLS模型的X的内部预处理方法PLS(X,y,A,method); % 建立模型的命令pls.m函数返回一个包含成分列表的对象PLS。...regcoef_original：连接X和y的回归系数。X_scores：X的得分。VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个标准。变量的重要性。RMSEF：拟合的均方根误差。
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比如，回归算法可以用于目标定位以及目标预测或者行为预判。 ? 决策矩阵算法 决策矩阵算法系统地分析、识别及评估信息本身和值之间的关系，这类算法主要用于作出决策。...模式识别算法（分类） 高级驾驶辅助系统（ADAS）的传感器获得的图像由各种环境数据组成，但确定对象类别须滤掉图像。所以我们需要滤除无关数据来实现。在分类对象之前，模式识别在数据集中是很重要的一步。...回归算法 该算法非常适用于对事件的预测。回归分析对两个或者两个以上变量之间的关系进行评估，并核对出变量在不同程度上产生的影响。...通常有以下三种指标： 回归曲线的样式 因变量的类型 自变量的数量 图像信号（摄像机或雷达）的启动和定位在高级辅助驾驶系统中起着重要的作用。...对于任何算法而言，最大的挑战在于开发基于图像特征选择及预测的模型。 给定物体在图像中的位置与该图像，回归算法可以利用环境的重复性创建出一个关系统计模型。
模式识别算法（分类模型） 在高级辅助驾驶系统（ADAS）中，利用感应器获取的图像包含各种各样的环境数据。对图像进行过滤变得十分必要，以剔除一些不相关的样本得到用于分类的实例数据。...回归分析评估两个或两个以上变量的关系，以及变量在不同尺度上的贡献，主要受三个指标影响： 1、 回归线的形状 2、非独立变量的类型 3、独立变量的数量 （摄像头或者雷达收集到的）图像在ADAS的驱动和定位上起了重要作用...对于任一算法，最大的挑战是利用基于图像的模型来做特征选择和预测。 环境的可重复性，对回归算法为图像和该图像中某物体位置之间的关系，构建统计模型起了杠杆作用。...利用采样图像的统计模型，可以快速在线识别和离线学习。这个模型可以进一步延伸到不需要大量人类建模的其他对象。算法返回的对象位置，作为在线阶段的输出和对象出现的概率。 回归算法能够用来短程预测和长程训练。...神经网络回归模型 神经网络可以用到回归、分类或者其他无监督学习上，来汇总没有标记的数据，分类这些数据，或者在监督学习后预测一个连续值。
例如，将数据存放在Excel工作表中，Word文档按需自动化提取其中的特定数据；或者使用Excel来分析数据，然后以Word文档来呈现分析结果，等等。...本专题先讲解了Word对象模型中常用的对象，让大家先熟悉VBA是如何操控Word文档的，有了一定的Word VBA基础知识后，再通过详细的示例演示Excel与Word交互的技术。...了解Word对象模型 与Excel一样，我们使用VBA来调用Word对象模型中的对象及其属性、方法和事件，从而实现对Word的控制。...Word对象模型似乎有点复杂，涵盖了整个Word应用程序、文档、文档内的段落、段落内的句子、句子中的词语、词语内的字符、表格内的单元格……等等。其中一些常用的对象如下图1所示。 ?...Templates对象 代表Word文档模板。 下图2展示了Word文档中的一些常用对象。 ? 图2：文档文本对应的常用对象示例 以上图2中所选择的段落为例，使用VBA代码来对其进行分析。
EstMdl.Switch 是估计的离散时间马尔可夫链模型（dtmc 对象）， EstMdl.Submodels 是估计的单变量VAR（0）模型（varm 对象）的向量。...考虑 估计马尔可夫转换动态回归模型中的数据，但假设关注期间为1960：Q1–2004：Q2。...使用与年率序列相关的日期来确定预采样和估计采样周期。由于转换应用了一阶差分，因此必须从原始样本中删除第一个观察日期。...为所有子模型指定相同的模型常数和滞后1 AR系数矩阵。对于每个模型，为一个外生变量指定不同的回归系数。...指定回归的外部数据。在EM算法的每次迭代中绘制对数似然。
决策树是一个用于分类和回归的机器学习模型。通过对输入对象数据特征进行一系列条件划分构建一个树状结构的决策模型。...然而，决策树容易过拟合、对于某些问题可能存在局部最优解，并且对于特征之间的关联关系不够敏感。为了减少过拟合，可以采用剪枝操作，即通过降低模型复杂度来提高泛化能力。常见的剪枝方法有预剪枝和后剪枝。...预剪枝在构建过程中进行模型评估，若划分不再有效则停止划分；后剪枝则先构建完整的决策树，然后通过剪去子树并比较泛化能力来判断是否进行剪枝操作。 ...C4.5算法：在生成决策树的过程中，改用信息增益比来选择特征。简单说是通过输入训练数据集、特征集A、阈值，从而输出：决策树T。...CART算法：由特征选择既可用于分类也可用于回归，通过构建树、修剪树、评估树来构建二叉树。当终结点是连续变量时，该树为回归树；当终结点是分类变量，该树为分类树。喜欢点赞收藏留言，下期再见。
预训练策略：论文提出了一种新的预训练策略，通过在大规模多领域数据集上进行自回归下一个时间点预测，来训练时间序列模型。...Timer采用了与大型语言模型相似的解码器结构，通过自回归生成进行预训练，这使得它在各种时间序列分析任务中展现出显著的泛化能力、可扩展性和适用性。...异质时间序列的预训练策略 首先在变量级别进行归一化和合并。每个变量序列表示将按照 9:1 的比例分为训练和验证部分进行预训练。应用训练分割的统计数据来标准化整个系列。...插补（Imputation）： 利用5%数据预训练的Timer在插补任务上的提升 在相同的数据集上进行了插补任务，以评估模型在处理缺失数据时的能力。...研究了在不同领域数据上进行预训练和微调的效果，以评估模型在领域迁移任务中的性能。
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