一个复杂的事物,其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析是一种常用的数据分析方法,其目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素、各因素之间的交互作用及显著影响因素的最佳水平等。
免责声明 本人对金融理财一窍不通,本文纯属个人自娱自乐,如造成投资误导概不负责 另欢迎理财达人批评指正 前两天发现支付宝里面多了个轻定投的功能,作为一名缺钱缺的慌的小小助理工程师,只看了一眼简介就被吸引住了。 因为口袋里没多少钱,我决定按最小额,也就是10块钱,先投几个月试试,基金选择是推荐的唯一一个低风险基金:天弘丰利债券(lof)164208。 既然单笔数额定了,那么下一步要决定的就是投资间隔时间了,每日投?每周投?两周投?每月投?这几种哪种收益大,哪种风险大,下面我们将用Python来模拟一下,
回归作为数据分析中非常重要的一种方法,在量化中的应用也很多,从最简单的因子中性化到估计因子收益率,以及整个Barra框架,都是以回归为基础,本文总结各种回归方法以及python实现的代码。
最近,Jeff Leek 在 Simply Stats 上发表了一篇题为「如果你的数据量不够大就不要使用深度学习」(Don’t use deep learning your data isn’t that big)的文章(链接见文末),认为只有获得了谷歌、Facebook 这样规模的数据才有资格做深度学习。对于这点 Andrew L. Beam(本文作者)并不反对,他认为这使我们清楚地意识到深度学习并不是一种万能的灵药;但是,虽然 Beam 同意其核心观点,但是其还有很多不明确或不清晰的地方,并且 Be
选自Github 作者:Andrew L. Beam 机器之心编译 最近,Jeff Leek 在 Simply Stats 上发表了一篇题为「如果你的数据量不够大就不要使用深度学习」(Don't use deep learning your data isn't that big)的文章(链接见文末),认为只有获得了谷歌、Facebook 这样规模的数据才有资格做深度学习。对于这点 Andrew L. Beam(本文作者)并不反对,他认为这使我们清楚地意识到深度学习并不是一种万能的灵药;但是,虽然 Bea
item得分的计算通常用于召回并且配合用户兴趣画像一同使用。item得分计算的方式可以归为三类:
本文基于pycharm编译器,也可以使用Anaconda 里的编译器,将讲解一些python的一些基础语法知识。可以和我写的python数据分析——Python语言基础(语法基础)结合起来看,有些知识点可能在这篇文章写的不是很全面
对Sql比较了解的同学,应该都听过Sql中的窗口函数,感觉掌握了窗口函数就可以说自己精通Sql了,在Python中也有类似的窗口函数。
方差分析(Analysis of variance, ANOVA) :——又称“变异数分析” ①用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验 ②主要研究分类变量作为自变量时,对因变量的影响是否是显著
这只超可爱、超活跃家养小猎犬可能是有史以来拍照次数最多的狗。从8周大我们得到它的时候,到现在,不到3年的时间,我们已经收集了6000多张狗狗的照片。
人力资源的数据分析除了要掌握 人力资源的专业度以外,我们也需要了解一些数据和统计学的专业基础知识,特别是在薪酬的数据分析中,就会涉及到回归函数,相关性分析,指数函数等,在人力资源的数据分析中,有一个基础统计学的概念很多同学都会关注,就是离散度的分析,数据的离散度是来分析判断一组数据的稳定的关键指标,我们在人力资源的应用中,会用离散度里的方差,标准差等数据来分析员工的绩效稳定性,今天我们就来聊一聊数据的离散度。
今天的干货,不是一般的干,噎死人那种干。没下面这些准备的话直接退出吧,回去度娘啊谷哥啊弄懂是什么东西再回来。 知识储备必须有这些: BitMap知识。概率论二项分布。泰勒展开。函数求极限。求期望值。求方差、标准差。log对数变换。极大似然估计。 照例甩一波链接。 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(一)No.47 <- HashSet 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(二)No.50 <- BitMap 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(三)No.51
可能这就是所谓的举一反三吧,其实相机自动对焦的一种较为简单的实现就是,相对于目标物体,前后移动相机并检测当前图像的清晰(模糊)度,选择一个最清晰的位置。废话不多说了,看看文章是如何实现的吧。
目的:利用来自某总体的样本数据,推断该总体的均值是否能与制定的检验值之间存在显著的差异 要求:样本来自的总体服从正态分布 步骤: 1、提出原假设:总体均值与检验值之间不存在显著差异 备择假设:总体均值与检验值之间存在显著差异 2、选择检验统计量 3、P<0.05,拒绝原假设,总体均值与检验值之间存在差异 P>0.05,接受原假设,总体均值与检验值之间不存在显著差异
torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) torch.nn.BatchNorm3d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
上一篇数据文章中,我们介绍了Numpy里面的一些结构,那么这次我们来介绍一些更好玩的东西----Pandas。Pandas这个东西在数据的世界里用的还是很频繁的,主要是用起来会比较方便。相对Numpy而言的话,pandas属于那种青出于蓝而胜于蓝这样的一个角色。pandas是基于numpy的基础上进行开发的,所以安装pandas的时候会自带性的把numpy也安装上去。
参考链接: Python中的统计函数 2(方差度量) 转载自:博客园:寻自己 https://www.cnblogs.com/xunziji/p/6772227.html?utm_source=it
主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)是常用的降维方法,用较少的互不相关的新变量来反映原变量所表示的大部分信息,有效解决维度灾难问题。
作者:陈之炎 本文约5500字,建议阅读15分钟本文对利用MADlib项目来创建一个框架,以满足大规模数据量的需求。 随着数据规模的不断扩大,目前,许多现有的分析解决方案都无法胜任大规模数据量的计算任务。利用MADlib项目来创建一个框架,以满足大规模数据量的需求,该框架旨在利用现代计算能力,提供适应业务需求的强大解决方案。 概述 MADlib实现方案来自商业实践、学术研究和开源开发社区的多方面努力,它是一个基于SQL的数据库内置的可扩展的开源机器学习库,由Pivotal与UCBerkeley合作开发。MA
纵观这么多年,今年的技术面试是真的麻烦,不知道被哪家公司带坏了,所有的公司都开始考算法题。 我不排斥算法,它可以考察思维、考察编码习惯、考察基础能力;
对python的学习就从以下一段代码开始吧。我们可以把python当成一个计算器,来进行一些算数运算,如下:
元旦前,听闻我一朋友跳槽失败,近日喝酒顺便交流下,又提及旧闻,我答:HR拒绝你,一点没毛病。
所有滤波问题其实都是求感兴趣的状态的后验概率分布,只是由于针对特定条件的不同,可通过求解递推贝叶斯公式获得后验概率的解析解(KF、EKF、UKF),也可通过大数统计平均求期望的方法来获得后验概率(PF)。
之前做了很多因子测试的工作,但一直没有总结,感觉很凌乱,决定花时间把这部分东西写一写,温故知新,也为后续学习打基础。首先写一下单因子测试部分,分三篇,数据预处理一篇, 回归法一篇,分层测试法一篇。本篇首先说明多因子模型是什么,随后着重于单因子测试流程及数据预处理的细节,附代码。
daily 5% VaR as $1000: 有5%的概率一天的损失大于¥1000
近年来随着机器学习等技术的发展,人工智能在图像识别、语音处理等方面的能力不断增强、应用范围不断扩大,这极大的方便了人们的生活。然而随之带来的安全问题也变得越来越不可忽视。
长途电话通话时长 决定, 这5个指标是总量指标,说明一个城市的电信业务规模和电信通信业务发展水平
数据归约是在保证数据信息量的基础上,尽可能精简数据量。筛选和降维是数据归约的重要手段,尤其在数据量大且维度高的情况下,可以有效地节约存储空间和计算时间。反之,当数据量不多,或者现有存储和计算资源能满足分析和预测时不一定需要降维,因为任何的归约都会造成数据损失。
BERT-flow来自论文《On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language Models》[1],中了EMNLP 2020,主要是用flow模型校正了BERT出来的句向量的分布,从而使得计算出来的cos相似度更为合理一些。由于笔者定时刷Arixv的习惯,早在它放到Arxiv时笔者就看到了它,但并没有什么兴趣。想不到前段时间小火了一把,短时间内公众号、知乎等地出现了不少的解读,相信读者们多多少少都被它刷屏了一下。
除了np.mean函数,还有np.average函数也可以用来计算mean,不一样的地方时,np.average函数可以带一个weights参数:
我们前面讲过方差分析,方差分析的应用场景是什么样子的呢?不记得同学可以翻回去看看。当我们要比较两组或者多组均值有没有显著性差异的时候,我们可以用方差分析。请注意,这里面我们提到是两组或者多组之间的均值比较时,我们用方差分析,想一下什么类型的数据可以求均值呢?是不是只有数值类型的数据才可以求均值。也就是所谓的连续型变量。那如果我们要比较两组或者多组之间的分类型变量之间是否有显著性差异呢?这个时候就不可以使用方差分析了,就需要使用专门用于分类变量比较的卡方检验。
本次公开课AI科技大本营邀请到了阿里巴巴的高级算法专家张相於,他将从数据的概率分布开始介绍机器学习核心概念之间的有机关系,帮助大家建立知识脉络,做到知识的有机吸收。同时,讲解机器学习的元知识,介绍系统性持续学习的方法和技巧。最后介绍算法工程落地能力的入门和提高,避免只会算法不会落地的尴尬。当然,随手推荐一波独特有效的学习资料不在话下。
因为公号迁移的原因,之前很多的文章都找不到了,就有小伙伴建议我把之前写过关于机器学习的文章再重新发一遍。于是我又花了点时间,重新整理了一下之前的文稿。
用variance-covariance matrices计算了土壤性质的空间变化。最近有读者问,我搜了一下。
作者:陈迪豪,就职于小米,负责企业深度学习平台搭建,参与过HBase、Docker、OpenStack等开源项目,目前专注于TensorFlow和Kubernetes社区。 原文:TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用,作者授权CSDN转载。 欢迎技术投稿、约稿、给文章纠错,请发送邮件至heyc@csdn.net 交叉熵介绍 交叉熵(Cross Entropy)是Loss函数的一种(也称为损失函数或代价函数),用于描述模型预测值与真实值的差距大小,常见的Loss函数就是均方
在机器学习中,经常需要使用距离和相似性计算的公式,在做分类时,常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),计算这个度量,我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时,判断个体所属的类别,就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离,利用kNN进行分类时,也是计算个体与已知类别之间的相似性,从而判断个体的所属类别。
如有一组数组数据m个n维列向量Anxm 想要降维,随意丢弃数据显然不可取,降维可以降低程序计算复杂度,代价是丢弃了原始数据一些信息,那么降维的同时,又保留数据最多信息呢。 我们希望投影后投影值尽可能分
吴恩达 (之后称大神) 在 2018 年 5 月 23 日北京时间早上 6 点 15 分将《Machine Learning Yearning》一书更新到第 32 章 (总共有 55 章)。
3),给定x, 残差e_i要服从正态分布(Normal Distribution);
隐马尔可夫模型包含观测,状态和相应的转移,具体的记号不在给出。只给出其性质:其中i是状态而o是观测:
训练和评估部分主要目的是生成用于测试用的pb文件,其保存了利用TensorFlow python API构建训练后的网络拓扑结构和参数信息,实现方式有很多种,除了cnn外还可以使用rnn,fcnn等。 其中基于cnn的函数也有两套,分别为tf.layers.conv2d和tf.nn.conv2d, tf.layers.conv2d使用tf.nn.conv2d作为后端处理,参数上filters是整数,filter是4维张量。原型如下:
来源:PaperWeekly本文约1500字,建议阅读5分钟本文简单介绍有关于 random matrix 的算法。 本文介绍一下我硕士论文中用到的关于随机矩阵 GUE 的算法,真的超级好使,谁用谁知道!关于 GUE 的简单介绍,可以看下: https://zhuanlan.zhihu.com/p/161375201 这篇文章的主要参考文献是 [1][2][3] 。所有代码都是使用 Matlab 编写。 那我们首先来回顾一下,GUE 的定义: DEFINITION 1.1(Gaussian unitary
BN 需要用到足够大的批大小(例如,每个工作站采用 32 的批量大小)。一个小批量会导致估算批统计不准确,减小 BN 的批大小会极大地增加模型错误率。加大批大小又会导致内存不够用。
每位数据科学家的项目都是从处理数据开始的,而互联网则是最大、最丰富、最易访问的数据库。但可惜的是,数据科学家除了能通过pd.read_html函数来获取数据外,一旦涉及从那些数据结构复杂的网站上抓取数据时,他们大多都会毫无头绪。Web爬虫常用于分析网站结构和存储提取信息,但相较于重新构建网页爬虫,Scrapy使这个过程变得更加容易。
我也是偶然在知乎的一个问题下看到这个问题,大概就是说在使用apex的LayerNorm/RMSNorm的时候可以打开这个api的memory_efficient开关,这个开关可以在速度和精度无损的情况下节省网络训练的显存占用。感觉比较有趣,我就研究了一下,因此也就有了这篇文章。
主要用在线性回归的时候来估计b1 unbiasedness: 估计的残差是随机的 efficiency:对比其他估计样本残差最小 consistency:样本增大残差方差降低 linearity:是样本的线形函数
一是 集中程度,反映一组数据的普遍性,通常采用的统计量有平均数、中序数、中位数、众数等;
然后剩下的层数才是神经网络的深度。参数的上标,在神经网络中若为方括号,如[1],说明这来自神经网络的第一层,或与第一层相关。这主要是与圆括号表示样本序号区分的。参数的下标就是这一层的第几个参数。
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