对未来的预测,本质是一种"压缩算法" (compression algorithm). 但是必须承认复杂系统里面很多时候无法提前预测,无法压缩。 寻找压缩算法的诱惑是很大的,因为可以节省能量。 悲剧往往来自于在不能压缩的情...
(六)灰色预测模型法灰色预测模型法本质也是___,不一样是,经___。灰色预测模型法特点:___运用灰色系统进行预测算法比较复杂,需运用___
灰色预测模型法旳本质也是___,不一样旳是,经___。 灰色预测模型法特点: ___ 运用灰色系统进行预测旳算法比较复杂,需运用___。相关知识点: 试题来源: 解析 经济计量模型法 济计量模型法对数据旳完整性有很高旳规定,而灰色预测模型法能对既具有已知信息又具有未知或非确定信息旳系统进行预测 灰色过程中旳数据随...
机器学习之从零实现K近邻算法 在前面几节内容中,我们已经详细地介绍了KNN的基本思想与原理,以及kd树的构建过程和搜索原理等。但是对于KNN和kd树具体的实现细节并没有做过多的介绍。下面我们就开始正式介绍如何从零实现kd树以及完成整个KNN的代码实现。 根据第5.4.1节内容介绍,kd树本质上也就等同于二叉搜索树,因此,首...
例子:基于流行度或复杂度选择算法,而不是数据的实际需求和问题的本质。例如,对于简单的分类问题,使用过于复杂的深度学习模型,而不是更适合的简单模型,可能会导致不必要的计算负担和过拟合问题。 4️⃣过度解读 (Overinterpretation) 例子:对数据挖掘结果的过度解读,例如,将一个相关性解释为因果关系,或者对模型的预...
1.算法交易本质也是短周期的预测能力,根据交易量的趋势做分布预测,需要观察盘口研究市场单的逻辑、规则与技巧,将一笔大单拆成小单进行交易,向市场提供流动性。”,例如以每5分钟做一个切割的话,到底是在第几分钟第几秒钟下单完全取决于对这1-5分钟的预测能力,当然算法下单本质是下单执行策略,与高频不同,并非一个...
这和推荐算法的本质区别是,产品的形式服务和行业都会变化(技术参考auto gpt),以实现(受法律和公序良俗限制下的)用户需求为最终导向,这不是碾压了一大波应用产品吗?但是这可能会给工程和后端带来更大压力和技术难题,因为不同服务调用和数据并发更难预测,系统的稳定性和算力要求也更高。这也是大公司的优势所在,这...
数据挖掘与建模的本质是用一系列数据挖掘算法来创建模型,同时解释模型和业务目标的特点。数据和实践之间是有差距的,数据只是实践的一部分反映,关于实践的更多信息则需要我们通过问题领域的专业知识来弥补,只有将数据和专业知识充分融合,才能够更加全面完整地解释商业历史行为,更加准确有效地预测商业未来表现。详见知乎站内...
以pnc为例,依然奉行 apollo 为模板,甚至某些平均薪酬100w+的团队的算法依然如此。对于不确定性,高交互的场景没有本质上的处理方法。对于预测,奉行深度学习的pipeline,不考虑和规划的交互。主要是,这环境 end to end 的奉行者和 疯狂写 rule 的中学生从两头夹逼恶心人。