本文[1]探讨了在 NLP 中使用嵌入技术来预测新闻类别，这是管理不断增长的海量新闻文章的一项关键任务。...NLP 是机器学习的一个专门领域，专注于计算机和人类语言之间的交互。它涉及以对计算机有意义且有用的方式理解、解释和操作人类语言。...应用嵌入进行新闻分类 问题定义：新闻分类的主要挑战是根据文章内容将文章准确分类为特定类别。由于新闻写作中存在不同的风格、背景和潜台词，这项任务变得复杂。...这些模型学习将嵌入中的特定模式与特定的新闻类别相关联。例如，模型可能会学习将与运动相关术语相对应的向量与“运动”类别相关联。 挑战和考虑因素 在这种背景下出现了一些挑战。...Code 使用嵌入技术创建用于预测新闻类别的完整 Python 代码涉及几个步骤，包括生成合成数据集、预处理文本数据、训练模型和可视化结果。
GS显然不现实，而PRS提供了这种思路，就可以利用已有的GWAS结果，通过一些质控，来预测候选群的表现（目标群体的风险得分）。...当然，这里的PRS，是多基因风险得分，是预测疾病的表现，而PGS（多基因得分）更中性一点。...（GS） 3，相对于MAS和GS，PRS模型，可以考虑位点的LD质控，特别是位点少的MAS，更准确 关于PRS系列文章中，上篇博客，介绍了PRSice软件计算二分类性状的PRS得分，本次介绍连续性状的PRS...得分计算方法。...，默认是使用所有的SNP进行PRS的计算 --fastscore，计算PRS得分 --binary-target F，是连续性状 --out BMI_socre_all，输出文件名。
在周二我给精算师上的5小时机器学习速成课结束时，皮埃尔问了我一个有趣问题，是关于不同技术的计算时间的。我一直在介绍各种算法的思想，却忘了提及计算时间。我想在数据集上尝试几种分类算法来阐述这些技术。...‘只是’之前的十倍。...注意到对于样条函数，计算时间也很相似 > library(splines) > system.time(fit<-glm(PRONO~bs(INSYS)+., + data=myocarde_large...在JRSS-A 计算精算科学(R语言)这本书的解读中，Andrey Kosteko注意到这个软件包甚至没有被提及，相关内容也是空白的。...现在我需要在更快的机器上运行相同的代码，来尝试更大的数据集......
这篇博客，用之前GWAS教程中的示例数据（快来领取 | 飞哥的GWAS分析教程），把数据分为Base数据和Target数据，通过plink运行二分类的logistic模型进行GWAS分析，然后通过PRSice...最终，选出最优SNP组合，并计算Target的PRS得分，主要结果如下： 最适合的SNP个数是133个，R2位0.232258，P值为0.014 $ head PRSice.summary Phenotype...例如，我们可以用它来预测在给定年龄、性别和行为方式等情形下某人患病的概率。...5. target计算PRS 这里，将target，分别提取性别和pca信息，表型数据，并将ped中的表型数据定义为-9（缺失）。...上面计算PRS时也可以加入协变量，这里不再展示。 5.
计算机网络.png 按通信距离分： 广域网、局域网、城域网 按信息交换方式分： 电路交换网、分组交换网、总和交换网 按网络拓扑结构分： 星型网、树型网、环型网、总线网 按通信介质分： 双绞线网、同轴电缆网
following channels: Technical issues and questions about the code General questions and comments 潜在的自然植被生物群落的全球预测类别...（基于使用BIOMES 6000数据集的 "当前生物群落 "类别的预测。...该数据集包含以下预测结果 (1) 基于BIOME 6000数据集（8057个基于花粉的现代遗址重建）的全球生物群落分布。...(2) 基于详细的发生记录（1,546,435次地面观测）的欧洲森林树种的分布，以及 (3) 全球每月吸收光合有效辐射的分数（FAPAR）值（30,301个随机抽样的点）。...类似共享 - 如果你重新混合、改造或建立在材料的基础上，你必须在与原始材料相同的许可下分发你的贡献。 没有额外的限制--你不得应用法律条款或技术措施，在法律上限制他人做许可证允许的任何事情。
特别是，大语言模型（LLMs）在各种语言理解和生成任务上展示了卓越的性能，并且微调技术允许将预训练的LLMs适应于量化投资。 本文专注于使用财务新闻进行股票预测以进行选股。...传统使用财务新闻数据应用于选股方法涉及，如下图a所示，包括特征标注（例如，情感、主题、受欢迎程度等），提取特征（例如，训练财务情感分类模型），并通过统计分析或构建预测模型来验证提取特征的预测能力。...本文探索了通过微调LLMs使用新闻直接进行股票收益预测，如上图b所示： 1、我们设计了一个包含文本表示和预测模块的基于LLM的收益预测模型。...4、我们在真实的财务新闻和各种股票池上进行实验。除了评估预测误差外，我们还通过在样本外时期进行回测来评估基于收益预测构建的两种类型的投资组合。...这两种方法都旨在将LLMs生成的文本表示转化为能够用于预测股票回报的形式，但它们在如何整合序列信息方面采取了不同的策略。
路透社开发了一款“路透新闻追踪（Reuters News Tracer）”软件，能够自动启动突发新闻的调查进程。...该程序旨在监视Twitter，并寻找它认为具有群体影响力的新报道，然后将相关的推文汇总为事件，从而生成与事件相关的信息和元数据。...该软件可以识别哪些事件具有新闻价值、从相关观点结论中过滤出事实，并验证报道的真实性。根据路透社记者提供的历史数据集和见解，路透社实质上是在用记者的思维模式来训练这一算法。...路透社表示，该工具已经取得了很大的成效，它在2016年布鲁塞尔爆炸案事件中比其他媒体抢先了八分钟报道，并在2016年10月发生在纽约的切尔西爆炸案中提前了15分钟发出新闻警报。...该工具还扩展了路透社的能力。路透社编辑Reg Chua说：“我们不可能兼顾太多，这个工具有助于减轻记者们的现场采访压力，让他们有时间去做更多有价值的工作。”
系统分为四个模块：第一，数据采集处理；第二，信息可信判别以及情感倾向因素计算；第三，情感倾向因素预测模型的建立及预测；第四，基于研究算法的Android应用软件。...为保证数据的全面性而选取了百度新闻，同样需要分析页面源码的Xpath路径，为了剔除网页的标签，需要同上的路径分析。 最后可以通过用户提供的关键词获取新闻数据，效果如下图所示： ?...再根据情感程度匹配来计算文本的情感倾向得分：在情感词典这里采用了知网基础情感词、和自己通过语料和搜索引擎得到的领域情感词（详细描过程见源码）最终得到该品牌下的情感倾向因素得分如下图： ?...图中分别是积极消极得分和平均分以及方差。 基于情感因素预测模型 模型建立过程详细见论文描述，最后得到各个模型的实验系统如图所示： ?...基于研究算法Android应用软件 基于应用上述研究的算法对电子产品的价格作出预测后，在Android系统开发应用软件增加研究的实际意义展示效果如下： ? ? 单个商品的预测趋势如下图所示： ?
image 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。 就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务 ?...无人驾驶汽车 无人驾驶汽车 要点总结 机器学习：计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做 预测的任务。 作为一套数据驱动的方法，在互联网、生物、医疗、金融、能源、交 通等等领域有广泛应用。...基本术语与概念 分类问题（监督学习） 回归问题（监督学习）： 根据数据样本上抽取出的特征，预测连续值结果 《芳华》票房值 魔都房价具体值 刘德华和吴彦祖的具体颜值得分 ?...回归问题（监督学习） 聚类问题(无监督学习) 聚类问题(无监督学习)： 根据数据样本上抽取出的特征，挖掘数据的关联模式 相似用户挖掘/社区发现 新闻聚类 ?...聚类问题(无监督学习) 强化问题： 研究如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益 游戏(“吃鸡”)最高得分 机器人完成任务 强化问题 基本术语与概念 无监督学习 (unsupervised learning
而一家客户的数据平均都在100T以上，同时还在持续增加。如何利用不同的算法策略在同样的数据结构之上进行计算，而不是为了使用不同的算法需要修改和迁移海量的数据。需要我们采取一致性的数据结构。...同时，基于消费者个体画像和当前的“上下文”触发的个性化营销也是移动营销的主流需求。因此，这就需要服务器端在毫秒级别内给出个性化的预测结果。...目前针对复杂机器学习的“图计算”虽然可以支持“批处理”模式的迭代计算，比如著名的PageRank模型。但对于实时分析和预测，并不是最好的解决方法。...4、关联性：对于营销来说“预测性”分析不仅仅是发现营销的好坏，更重要的是发现为何好，以进行优化。比如“归因分析”和“相似人群”等预测性模型，都需要关联计算的支持。...四、结束语 图是一种抽象人类行为的方法，就像一句谚语所说“知道的越多，未知的就更多。对人类的行为的分析不是一个简单的“分类”问题，而是一种概率预测和排序问题。
类似地，BLIP共识得分，该得分通过BLIP生成的文本嵌入和原始文本的嵌入计算，，对于真实对较高，对于假对较低。...如图4 所示，作者计算 BLIP 模型的一致性得分 ，以及 CLIP 模型的一致性得分 对于所有 Token 样本。 使用标签 ，作者计算这些得分（对于真实和伪造样本）的平均值以获得这些阈值参数。...具体而言，真实类别的阈值参数计算为 ，（对于模型得分 的下标 省略，以便清晰起见）。类似地，作者计算假类别的参数。...学习 Token 数据：对于 Token 数据集，模型预测和真实标签之间的交叉熵损失被计算。令表示模型对第图像-描述符对的预测输出，为真实标签。...在第一行，这些图像-文本对来自真实类别，但在没有CoVLM的情况下被错误地预测为虚假新闻；在有CoVLM的情况下，它们被正确地预测为真实新闻。
首先计算某个用户 在某段时间周期 (比如按照一个月一个周期等)内的点击行为在上述类别上的分布，记为 公式1：用户u在时间周期t内的行为在新闻主题上的分布 这里， 代表用户 在时间周期 内点击主题类别...3.为用户做个性化推荐 为了对推荐候选集进行排序获得最终的推荐结果，该推荐算法计算出两个统计量：一个是 ，称之为信息过滤得分，另外一个是 ，即协同过滤得分(利用协同过滤算法预测的用户对新闻的得分，可以利用参考文献...其中 的计算过程是这样的，先获得该文章的类别 ，再基于上面的公式4得到用户对类别 的的偏好概率，该值作为 的值。我们将这两个得分相乘，最终利用如下的公式来计算用户对某个新闻的兴趣得分。...最终基于上述公式计算出该用户对所有新闻的得分，取得分最高的topN作为最终的推荐结果。该方法通过在Google news上验证，比单独采用协同过滤有更好的预测效果。...首先我们可以得到用户 所属的所有类别 ，对于每个类别 ，取出该类别中所有的用户对新闻 的点击次数之和(我们可以事先将每个类别中用户点击过的新闻及次数存储起来，方便查找)，再除以该类别所有点击之和，得到该类别对新闻
在云计算、开源和IT基础设施领域，变化是一个不变的事实。而用户态度、产品趋势，以及行业在社会中的角色变化如此之快，以至于预测2018年的主要趋势发展有点像大海捞针。...这是在2018年必然会持续下去的一种趋势，因此，企业高级管理人员将要求具备不同的技能组合。需要那些聪明和具有科技意识的管理者，但他们也必须以商业智能来解决技术挑战，同时了解如何适应更大的商业图景。...人们已经看到了这些企业的技术力量和数字影响力被肆无忌惮地滥用，有时甚至是有害的一些例子。在许多方面，2017年是充斥着“假新闻”的一年，2018年，这些行业巨头将继续努力应对这些挑战。...在单一平台上运行多个不同应用程序实现了可视化，云计算虚拟化网络存储，使用不同云计算应用程序的容器而不用担心事物如何连接和管理。无服务器是最终的抽象层，可以编写代码，定义功能，执行并获得回报。...除了许多企业正在采取IT指导以及在某些情况下提供现场支持的情况下提供规划、部署和管理基础架构之外，还有一些明显的挑战，包括应用程序的可移植性，服务的可预测性和故障责任。
在云计算预测的指南中，一些首席技术官(CTO)和云计算专家对于云计算发展提供了出色的预测。他们表示，“云计算的复杂性只会增加，这将使企业更难以获得商业价值。”...行业媒体Information Age最近发布了三个关于云计算和备份技术的CTO指南：云迁移最佳实践、如何管理云计算基础设施、云计算预测。 第一个指南侧重于云迁移措施和技巧。...而云计算预测是第三个指南，将更加注重前瞻性，了解云计算行业的变化，以及来自CTO和云计算专家的见解。...Cloud Gateway公司首席技术官Neil Briscoe在他的预测中回应了这一点：“未来将是多云的世界。” 他解释说：“很多企业意识到，多云可以让企业获得最佳服务，同时不会牺牲灵活性。...组织需要研究如何构建自身设施以评估战略价值，以更快、更敏捷的方式实施和部署技术。这对于企业能够更加努力地工作、更快地交付价值来说至关重要。” （来源：企业网D1Net
量子计算：揭示气候预测的未来随着气候变化问题的日益严峻，科学家们一直在努力寻找更准确的方法来预测未来的气候变化趋势。传统的计算方法虽然在一定程度上能够提供气候预测，但其计算速度和精度常常受到限制。...量子计算作为一种新兴的计算技术，有望彻底改变气候预测领域。本文将深入探讨量子计算在气候预测中的应用及其带来的变革。...传统计算方法难以高效处理如此庞大的数据集，而量子计算的出现为解决这一难题带来了希望。量子计算在气候预测中的应用加速气候模型计算：量子计算能够显著加速气候模型的计算过程。...通过量子随机数生成和量子模拟，量子计算可以更好地捕捉极端天气事件的随机性，从而提高预测精度。量子计算的挑战与前景尽管量子计算在气候预测中展现了巨大的潜力，但其应用仍面临一些挑战。...总结量子计算作为一种革命性的计算技术，有望在气候预测领域带来重大变革。通过加速气候模型计算、优化模型参数和预测极端天气事件，量子计算为科学家们提供了强大的工具，帮助他们更准确地预测未来的气候变化。
然而，这里面究竟多少喜、又有多少忧，还是来看《纽约时报》是如何评论的吧： Facebook影响巨大 这篇文章的很多读者之所以会阅读本文，是因为26岁的Facebook工程师格雷格·马拉(GregMarra...)通过计算认定，这或许很符合他们的偏好。...皮尤研究中心的报告显示，美国约有30%的成年人通过Facebook获取信息。简而言之，一家新闻网站的命运如何，取决于它在FacebookNews Feed中的表现。...多数读者现在不再借助印刷版和网页版的报刊杂志获取资讯，而是转而投靠社交媒体和搜索引擎——这些服务所采用的算法可以预测人们的阅读需求。...考特里尔说，“我们确实站到了计算机算法的对立面。” 他表示，人工智能最终可能会在内容挑选方面实现不俗的效果。但现在来看，电脑只能通过网络搜集信息，相对于人类而言，这种数据“太过贫瘠”。
考虑到这个项目的目的，作者决定分析严格经过认证的推特网络，因为有一种自然的倾向：用户更加信任被推特官方认证的信息源。 训练数据的问题：如何确定哪个节点代表假新闻的源头？...在项目开端面临的最大问题可能就是如何确定哪个推特账户被归类为用作训练数据的虚假新闻来源。目前并没有一致的方式来确定某条新闻是不是假新闻，如果有的话，这也不会是一个首要问题了。...它最大化了每个社区的模块化得分，其中模块化通过评估它们在随机网络中的连接程度来量化节点到社区的分配质量。 作者决定在其网络数据上运行这个算法来看看虚假信息源是否被放在了同一类别。...由于严重的类别不均衡（不到 4％的节点是虚假源），其算法总是预测所有信息源都是真实的。因此他需要一些其他差异化功能来帮助这些分类算法。...他决定将搜索聚焦于高召回率和高精度的模型上，因为其类别非常不均衡（将所有的样本预测为「真实新闻」也会得到高达 95.6% 的准确率）。
摘要 美国证券交易委员会（SEC）的文件长期以来一直被用作出投资决策的宝贵信息来源。一些论文和项目已经演示了如何使用自然语言处理技术从SEC文件和新闻中提取信息，以预测股票波动。...全部代码文末下载 介绍 在金融服务和银行业，大量的资源致力于倾注、分析和试图量化新闻和SEC授权报告中的定性数据。随着新闻周期的缩短和对上市公司的报告要求变得更加繁重，这个问题也不断加剧。...所有窗口均指纽约证交所和纳斯达克实际营业的日期（非假日工作日）。 表1. 计算历史滑动价格的滑动平均窗口 ? 目标特征计算为文件发布前后的股权价格变化，使用标准普尔500指数将其标准化。...为了纠正这一点，我们使用了训练数据的过采样，在每一个类别中随机选择的样本进行了重复，以使三个类别中每个类别的样本数相等。...表3. 10次训练后验证集上的评价 ? RNN和CNN-RNN网络在验证数据集上获得了最高的准确性和AUC ROC得分。然而，CNN-RNN模型需要RNN模型一半的训练时间。
朴素贝叶斯==基于样本特征来预测样本属于的类别y 朴素贝叶斯算法的基本概念与核心思想 首先我们来讨论一下朴素贝叶斯算法里面涉及到的几个核心概念：先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式。...想象这样一个场景，在一个炎热夏天的午后，我们想整个又大又甜的西瓜来清爽一下。于是我们一路小跑的来到超市，到超市以后我们需要选一个又大又甜的西瓜。...假设两个特征维度之间是相互独立的 辛苦/情书=0导致误差 拉普拉斯平滑=增加出现次数=保证0不出现 基于样本特征来预测样本属于的类别y 什么是拉普拉斯平滑 拉普拉斯平滑是朴素贝叶斯分类器中一种常用的平滑方法...，它通过为每个特征的计算增加一个正数值来避免出现概率为0的情况，从而提高了分类器的准确性和可靠性。...一般情况下，在朴素贝叶斯分类器中，计算某个特征的条件概率值时，都会遇到特征值在训练集中未出现的情况，此时，如果直接根据频数统计，则估计值将为0，这一现象我们称之为“零概率问题”。
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