上一篇文章跟大家分享了因子投资中的事实与误解，今天我们来讨论下“量化金融中机器学习的实验设计和常见陷阱”。...通过实现这些文章中概述的研究范式，投资经理可以避免在回测测试和建立量化模型时犯七个常见错误。 Arnott, Rob, Campbell R....通过仔细选择正确的应用程序并遵循严格的研究范式，投资者可以充分利用机器学习在金融领域的潜力。在这篇文章中，作者提出了一个研究框架，既适用于机器学习技术的应用，也适用于一般的量化金融。...第三篇文章讨论了定量建模中常见的七种偏差或”原罪”。计算能力的崛起和现成回测试软件的可用性，让量化投资看起来很容易。然而，投资者在进行回测和构建量化模型时往往会犯一些常见的错误。...我们还讨论了可用性不足对投资组合业绩的影响，并回答了投资组合中应该持有多少股票的问题。
在这项工作中，我们研究了嵌入在多大程度上可能以不同的方式对边缘化人群进行编码，以及这是如何导致偏见的持续存在和临床任务表现的恶化。...我们根据MIMIC-III 医院的数据集，对深度嵌入模型(BERT)进行预先训练，并用两种方法对潜在的差异进行量化。...首先，我们识别危险的潜在关系，所捕获的上下文词嵌入使用填补空白的方法，文字来自真实的临床记录和日志概率偏差评分量化。...最后，我们探讨了在上下文字嵌入中使用对抗性消偏来模糊子群信息的缺点，并推荐了这种深嵌入模型在临床应用中的最佳实践。...Lu 原文地址：https://arxiv.org/abs/2003.11515 伤害性词语 量化临床上下文词语嵌入中的偏见.pdf
作者：Mattia Segù,Antonio Loquercio,Davide Scaramuzza 摘要：最近，端到端学习成为解决自动驾驶问题的有前途的技术。...然而，现有的端到端方法通常会牺牲性能以保证安全性，阻碍它们向现实应用的扩散。例如，当面对与训练数据完全不同的输入时，端到端自动驾驶系统可能会失效，从而损害车辆的安全性。...为了检测这种失败案例，这项工作提出了一个不确定性估计的一般框架，它使得受到政策训练的端到端不仅可以预测行动命令，还可以预测其自身预测的可信度。...与以前的工作相比，我们的框架可以应用于任何现有的神经网络和任务，而无需改变网络的架构或损失，或培训网络。为此，我们通过使用贝叶斯推断的输入和模型不确定性的前向传播来生成置信水平。...我们在自动驾驶汽车的转向角回归任务上测试我们的框架，并将我们对现有方法的方法与真实数据集上的定性和定量结果进行比较。最后，我们展示了我们框架的一个有趣的副产品：抵御对抗性攻击的强大功能。
在看一个ADC的数据手册的时候读到了这样的一句话： SO？量化噪音是什么意思？ 在调制过程中，量化噪声作为一个高频成分，其频谱也会随着载波一起被搬移到更高的频率上。...这样做的目的是将量化噪声转移到信号频带之外，方便后续的数字滤波器进行滤除。 量化噪声是模拟信号转换为数字信号过程中不可避免的一种误差。...量化噪声的影响： 信号失真： 量化噪声会导致信号的失真，特别是在信号幅度较小或变化较快的地方。 信噪比降低： 量化噪声是信号中的噪声成分，会降低信号的信噪比。...过采样： 通过增加采样频率，可以将量化噪声的频谱分散到更高的频段，从而减小低频信号的量化噪声。 怎么测量？ 频谱分析仪法： 将待测信号输入到ADC中，然后用频谱分析仪观察输出信号的频谱。...这个ADC的方案也挺好的，总结一下: 通过将量化噪声转移到高频段，并利用数字滤波器将其滤除，可以有效地提高信号质量。 量化噪声产生： 模拟信号在数字化过程中，由于量化精度有限，产生量化噪声。
实验研究与观察研究 对于量化投资来说，进行科学的研究的一个重要方面是实验研究和观察研究啊之间的区别。实验可以多次重复，以生成可比较结果的大数据集。...在这种观测研究的方法中，天文学家必须接受他们所发现的宇宙，试图纠正他们数据中的偏差，并从现有的信息中得出结论。 然而，实验研究和观察研究并不是一个严格的二分法，而是在连续尺度上的两个方向。...因此，实验研究和观察研究代表了两种不同的量化投资方法。实验研究包括寻找具有更高夏普比的更快的策略。单独来看，这些策略的交易能力有限，因为它们相对频繁的交易会产生交易成本。...我们总结了下表中的一些主要差异，以了解不同的量化投资经理所使用的方法： 尽管Winton在过去几年里在实验研究方面做了更多的工作，但从历史上看，我们的方法更多的是观察研究。...最近的一篇文章在机器学习在量化金融中的应用的背景下讨论了在组织层面解决这个问题的必要性。 Winton减轻选择偏差的关键结构是“想法（或假设）登记制”的思想。
注意： json字符串的key需要和类字段的名字完全一样 不能解析复杂嵌套的json字符串 2....LitJson这个插件功能很强大可以完成更复杂的json字符串的解析。 但是也有个缺点就是：json字符串中的key也需要和类字段的名字完全一致，如果不对应的话会解析失败。...line 932: ...ssions": 329 }],[ { "m ---------------------^ Expecting 'EOF' 解决办法： 在JSON中,...即并列的集合外必须加大括号，将他们都括起来 每个并列的元素，必须是Key-Value格式。Key是string格式。 并列的子元素之间，要有逗号。...//data,你可以通过类似于读取字典的方式，在方扩号里填入标签名称，进而就可以得到相应便签中的字符串 JObject data = JObject.Parse
本文将深入研究深度学习中精简模型的技术：量化和蒸馏 深度学习模型，特别是那些具有大量参数的模型，在资源受限环境中的部署几乎是不可能的。...通过减少模型中权重和激活的位宽度，缩小模型大小，从而潜在地提高推理速度。 神经网络有相互连接的神经元，每个神经元都有在训练过程中调整的权重和偏差。...量化背后的数学理论: 上面公式提供了一种将实数转换为量化整数的简单且计算效率高的方法，使其成为许多量化方案中的流行选择。 如何量化机器学习模型?...当经验丰富的作者开发新的章节(更新教师模型)时，新作者也会编写他们的章节(更新学生模型)，并在此过程中向经验丰富的作者学习。这两本书同时写作，两个作者的作品相互启发。...在神经网络中，这种方法涉及单个网络学习和自我改进，使用其更高级的层或后期的训练来增强其较早的层或初始阶段，有效地教会自己变得更高效和准确。
不确定性量化（Uncertainty quantification，UQ）问题是自主药物设计中的重要问题。通过量化模型预测的置信水平，可以定量表示预测的可靠性，以帮助研究人员进行分子推理和实验设计。...本文总结了不确定性量化的最新方法，并强调了如何将其用于药物设计和发现项目。此外，还概述了不确定性量化在药物发现中的四个代表性应用场景。 前言 人工智能和其他数据驱动的方法正在重塑药物发现和设计流程。...在大多数药物发现项目中，训练数据的标签总是由具有固有变异性的实验测量来定义。因此，训练数据中的固有标签不确定性或噪声决定了模型的最大可实现精度（MAA）。...鉴于训练数据的标签不确定性与上述模型的MAA之间的密切关系，可将模型的MAA估计问题分为两个子问题：（1）如何估计当前可用数据中的标签不确定性，以及（2）如何量化标签不确定性与MAA之间的关系。...之后，他们分析了已发表的相同蛋白质配体系统Ki测量值之间的差异，以估计Ki数据中的实验误差。
鲁棒性和不确定性的高质量估计对于许多功能至关重要，尤其是深度学习。 为了解决这个问题并掌握机器学习模型的行为，谷歌的研究人员为每个感兴趣的任务引入了不确定性基线的概念。...集合中的每个基线都是一个独立的实验管道，具有可轻松重用和可扩展的成分。管道已在 TensorFlow、PyTorch 和 Jax 中执行，在框架外具有有限的依赖性。...每个基线的超参数都经过多次迭代训练，以提供超越结果的结果。 在这项研究中，不确定性基线提供了 83 条基线，其中包含 19 种方法，包括更多最新策略。...训练/评估管道包含在用于特定实验的独立 python 文件中，以确保不同基线之间的独立性。它可以在 TensorFlow、PyTorch 或 JAX 中的任何一个中开发。...使用 Abseil 定义的简单 python 标志用于管理超参数和其他实验配置值。 未来研究人员的目标是发布超参数调整结果和最终模型检查点，以实现基线的可重复性。
蛋白研究 蛋白质在生命科学研究中始终占领着一席之地，实验党们或多或少地都会与蛋白打上交道。...TBS Powder (1 L of 1×)常用作免疫组化、原位杂交、酶联免疫等实验中的洗涤缓冲液，也可用于抗体稀释及封闭液的配制。...Tris-Glycine Powder常用于 Native-PAGE 缓冲液的配制，也可用于 Western Blot 中的湿转缓冲液的配制。...TBS-T Powder (1 L of 1×)可用作免疫组化、原位杂交、酶联免疫等实验中的洗涤缓冲液，也可用于抗体稀释及封闭液的配制。...PBS-T Powder (1 L of 1×)常用于 ELISA、Western Blot 等免疫分析实验中的洗涤缓冲液，也可用于抗体稀释液及封闭液的配制。
在Andrew Ng的>课程中，多次强调了使用向量化的形式进行编码，在深度学习课程中，甚至给出了编程原则：尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。...许多Numpy运算都是用C实现的，相比Python中的循环，速度上有明显优势。所以采用向量化编程，而不是普通的Python循环，最大的优点是提升性能。...另外相比Python循环嵌套，采用向量化的代码显得更加简洁。...总之，无论你有多长的数据列表并需要对它们进行数学转换，都强烈考虑将这些Python数据结构（列表或元组或字典）转换为numpy.ndarray对象并使用固有的矢量化功能。...更多关于numpy向量化编程的指导，可以参考这本开源的在线书籍：From Python to Numpy )
由于上述方程中的积分在本质上是难以处理的，它可以写成另一种形式。该方程可转化为优化问题，如下式所示。...随机不确定性和认知不确定性 有两种类型的不确定性 —— 随机不确定性和认知不确定性，其中方差是两者的总和。对于最终的预测，单个的均值和方差可以估计，如下两个方程所示。...方差中的第一项表示随机不确定性，而第二项表示认知不确定性。 网络结构 先验分布有助于整合网络上的权值学习。...这两个损失项被合并在一个项中，并给予dice损失项更多的权重，因为它能更好地处理类别不平衡问题。这是用下面的公式定义的。 结果 分割所涉及的不确定性如图3所示。...第一列:输入图像，第二列:真值分割，第三列:预测分割，第四列:随机不确定性，第五列:认知不确定性 总结 在这个博客中，我们提出了一种在医学图像分割中量化不确定性的方法。
numpy在cs231n中的应用 0.作者的话1.访问数组2.broadcast机制3.np.bincount()4.np.argmax()5.联合求解6.求取精度7.作者的话 0.作者的话 本节将之前发的...numpy在cs231n中的应用做一个简单的梳理，下面一起来看看，numpy的强大所在！...除此之外，整型数组访问可以用来选择或者更改矩阵中每行中的一个元素！...布尔型数组访问 布尔型数组访问可以选择数组中任意元素。 这种访问方式用于选取数组中满足某些条件的元素。 还是以上述二维数组为例： 我们筛选所有大于3的数，并输出。...w中访问index=4的位置即可，w[4]=0.1 索引 1 出现在x中index=0与index=5位置，那么在w中访问index=0与index=5的位置即可，然后将两这个加和，计算得：w[0]+w
本文将介绍如何使用深度高斯过程建模量化信号中的不确定性 先进的机器学习 (ML) 技术可以从数据中得出的非常复杂的问题的解答。但是由于其“黑盒”的性质，很难评估这些答案的正确性。...在这篇文章中，将介绍一种分析生物数据的方法，它结合了现代 ML 的复杂性和经典统计方法的合理置信度评估。...但是我们可以尝试在 GP 框架中对这三个参数进行半独立的建模。比如说获得一个最有可能的结果，两个噪声源的频率和振幅不同。 g参数是线性回归分析中随机噪声的产物。...蓝点是用于拟合的数据，灰色虚线是相同分布的相似样本，黑线是代表这些样本的平均值信号。 灰色线条是为了给我们一个来自这个分布的数据的不确定性的视觉感官。...它还可以作为我们方法的一个额外功能，将试图根据给定的一个样本来估计其不确定性。当然主要的目标是估计黑线——信号。 我们为一个带有噪声的样本(上图中的蓝点)添加了HMC的两层GP实现，并得出了以下结果。
”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结。...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词，不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词，因此我们的词向量中会有大量的0。...Hash Trick 在大规模的文本处理中，由于特征的维度对应分词词汇表的大小，所以维度可能非常恐怖，此时需要进行降维，不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。...当然由于分布式计算框架的存在，其实一般我们不会出现内存不够的情况。因此，实际工作中我使用的都是特征向量化。 参考： 1. 周志华《机器学习》 2.
-->保存 保存后，系统会自动生成一个接口文件IMyService.cs 二个文件的内容如下: IMyService.cs using System; using System.ServiceModel...; namespace Server { // 注意: 如果更改此处的接口名称 "IMyService"，也必须更新 App.config 中对 "IMyService" 的引用。 ... 中对 "MyService" 的引用。...a.客户端上的App.config里，要把中的localhost换成服务端的Ip地址 b.注意防火墙参数设置(...本例中，即要把tcp:8081端口打开)
下面就谈一谈增量贡献的量化，以及如果没有AB实验，怎么量化？ 增长为什么要做量化 做增长产品的数据分析，和其他的数据分析，个人认为最大的特色在于量化，为什么要做量化？...（本文重点讲述AB实验，对于1+1≠2话题，详细请看本人的文章《数据分析中，为什么1+1不等于2？》）...，同时业务还不断在多个方面运用AB Test迭代 这个时候，我们准确量化一个长期产品模块的贡献，就需要一个【贯穿】所有活动的对照组，在AB实验系统中通俗称作贯穿层 ?...这样分层后，我们可以按照如下的方式量化贡献： 计算长期的整体贡献：实验填充层-填充层填充组 VS 贯穿层2-贯穿层填充 每个小迭代对整个系统的贡献：实验层中的实验组 VS 对照组 周期内，...系统全部迭代与上个周期的比较：实验填充层 VS 贯穿层1 类似与上面这种层次设计，在推荐系统中较为常见，在某一些产品或系统中，贯穿层不能够完全没有策略，那么采用去年或上个季度的策略，代表着基准值，从而量化新一个周期的增量贡献
而如何取舍outliers通常是量化工作中的一大难点，若过分考虑之，则会因量化范围过大而降低量化的表达范围，若过分截断之，通常会因这些绝对值较大的值，在模型推理中对结果有较大影响，而导致模型效果变差，而后者在...从而在保证乘法运算的积保持不变的前提下，降低张量X的量化难度。而在实际工程中，这种量化方案引起的量化误差对大模型的推理效果仍然有比较明显的影响，即使在int-8精度量化亦有明显的误差。...所以在目前工程部署中的实用方案，大多以weight-only的量化方案为主，即放弃activation的量化。...其目的是优先量化绝对值较大的activaiton对应的weight的列，这些列在推理中被视为更为影响结果的重要的列，因而希望在量化这些列时尽可能产生较小的误差，而将更多的量化误差转移到后面相对不重要的列中...部分实验表明desc_act对量化损失的效果在多数的任务中是有效的trick。
1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...> #相同长度的数组的计算规则 > 1:10 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > > 11:20 [1] 11 12 13 14 15 16 17 18 19...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。
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