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MuMin (R)中的dredge保留具有高阶项的模型，而不保留其各自的低阶项

MuMin (R)是一个R语言包，用于模型选择和平均的工具。dredge()函数是MuMin包中的一个函数，用于在模型选择和比较中保留具有高阶项的模型，而不保留其各自的低阶项。

在模型选择中，通常会使用多个模型来描述和解释数据。而dredge()函数的作用就是生成包含所有可能模型的集合，并根据某个选择准则对它们进行评估和比较，从而得到最佳的模型。

在模型选择过程中，通常会考虑模型的复杂度和拟合优度等因素。而高阶项和低阶项表示模型中的变量的阶数或复杂度。高阶项指的是变量的高阶特征（例如二次项、立方项等），而低阶项则指的是变量的一次项。

保留具有高阶项的模型可以更好地捕捉数据中的非线性和复杂关系，提高模型的拟合能力和预测准确性。同时，保留高阶项也可以提供更丰富的变量选择和模型比较结果，帮助研究人员更好地理解数据和变量之间的关系。

在实际应用中，dredge()函数可以用于各种统计模型，包括线性回归模型、广义线性模型、混合效应模型等。通过结合其他MuMin包中的函数和方法，可以进行模型选择、比较、验证和推断等操作。

腾讯云提供了多个与数据分析和模型选择相关的产品和服务，可以帮助用户在云计算环境中进行模型选择和优化。其中包括腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）和腾讯云大数据平台（Tencent Big Data Platform）。用户可以通过这些平台，利用腾讯云提供的高性能计算和大规模存储能力，进行大规模数据分析和模型选择工作。具体的产品和服务信息可以参考腾讯云官方网站。

参考链接：

MuMin包官方网站：https://cran.r-project.org/web/packages/MuMIn/index.html
腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/solution/machine-learning
腾讯云大数据平台：https://cloud.tencent.com/solution/big-data

相关搜索:保留文件grep中具有多个匹配项的行从具有保留条件的多维数组中删除具有重复ID的项对pandas DataFrame中的重复项进行平均化，而不是使用drop_duplicates保留第一项 SQL Server :删除4列匹配的重复项，但将具有特定值的重复项保留在另一列中根据列的子集删除重复项，保留列E中具有最高值的行&如果E中的值等于列B中具有最高值的行 Pandas在一列中删除重复项，而在另一列中仅保留具有最频繁值的行在PostgreSQL 11.0中，删除基于一列的重复项，并将具有特定模式的行保留在另一列中如何从字符串中按顺序获取查找到的字符，并保留重复项以将其添加到列表中，而不会覆盖以前的 React Native -尝试在react导航中创建具有选项卡导航器的抽屉，而不呈现选项卡的抽屉项如何删除雪花表中的重复项，但只保留一条记录？而不是使用rownumber()插入到另一个表中？

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推荐系统中的自动化特征工程

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给Transformer降降秩，移除特定层90%以上组件LLM性能不减

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R语言实现常用的5种分析方法（主成分+因子+多维标度+判别+聚类）

主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。...因而EFA能够将具有错综复杂关系的变量综合为少数几个核心因子。...Reading和vocabulary这两个变量于第一项因子有关，而picture、blocks和maze变量与第二项因子有关，general变量于两个因子都有关系。 ?...在R中stats包的cmdscale函数实现了经典MDS。它是根据各点的欧氏距离，在低维空间中寻找各点座标，而尽量保持距离不变。非度量MDS方法中，“距离"不再看作数值数据，而只是顺序数据。...R语言多元分析系列之五：聚类分析聚类分析（Cluster Analysis）是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它是在没有先验知识的情况下，对样本按各自的特性来进行合理的分类

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【久远讲算法①】什么是时间复杂度

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【技术分享】推荐系统中的自动化特征工程

其构造的新特征向量中每个元素对应GBDT 模型中树的某个叶节点。...[ed0dmbgmjd.png] GBDT 模型能够学习高阶（树的深度越深，其特征的层级就越高）非线性特征交叉，对应树的一条路径（用叶节点来表示）就是一组高阶特征交叉。...假设样本有nnn个特征，FFM中的二次项中每个特征都有n∗fn*fn∗f个隐向量，而FM中所有特征的隐向量只有一个。FM可以看做是FFM的特例，所有特征都归属到一个域中。...只保留二次项，FFM的方程如下： d.png FM和FFM通过枚举所有的二阶特征组合，用低维空间中的内积去代表两个特征的组合，取得了不错的效果。...所以这个时候embedding就派上用场了，它能够用低维向量对物体进行编码还能保留其含义。这里大概介绍几种推荐系统业界常用的embedding方法。

互联网广告CTR预估新算法：基于神经网络的DeepFM原理解读

CTR是衡量互联网广告效果的一项重要指标。 CTR预估数据特点：输入中包含类别型和连续型数据。...这两部分模型需要不同的输入，而Wide part部分的输入，依旧依赖人工特征工程。但是，这些模型普遍都存在两个问题：偏向于提取低阶或者高阶的组合特征。不能同时提取这两种类型的特征。...DeepFM在Wide&Deep的基础上进行改进，成功解决了这两个问题，并做了一些改进，其优势/优点如下：不需要预训练FM得到隐向量不需要人工特征工程能同时学习低阶和高阶的组合特征 FM模块和Deep...好处：模型可以从最原始的特征中，同时学习低阶和高阶组合特征不再需要人工特征工程。Wide&Deep中低阶组合特征就是同过特征工程得到的。...FNN缺点： Embedding的参数受FM的影响，不一定准确预训练阶段增加了计算复杂度，训练效率低 FNN只能学习到高阶的组合特征。模型中没有对低阶特征建模 [PNN] PNN：为了捕获高阶特征。

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FNN： Deep Learning over Multi-field Categorical Data

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ECCV2020 | RecoNet：上下文信息捕获新方法，比non-local计算成本低100倍以上

值得注意的是，在乘法过程中，通道维度C被消除，这意味着只表示空间上的注意力，而通道上的注意力被压缩。...在图1中展示了非局部non-local网络和RecoNet的工作流程，其基本思路是先用一系列低阶时序器来收集上下文特征的部分信息，然后将它们组合起来，重建精细的上下文特征。...受CP分解理论的启发，尽管上下文预测是一个高阶问题，但可以将其分为一系列低阶问题，这些低阶问题更易于处理。具体来说，不会直接预测上下文特征，而是会生成其片段。...本文的模型的流程如图2所示，由低阶张量生成模块（TGM），高阶张量重构模块（TRM）和全局池化模块（GPM）组成，以在空间和通道维度上获取全局上下文。...框架的流程，主要涉及两个部分，即张量生成模块（TGM）和张量重建模块（TRM）。TGM执行低阶张量生成，而TRM通过CP构造理论实现高阶张量重建。

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人工智能|卷积及其图像处理的运用

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讨厌算法的程序员 4 - 时间复杂度

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讨厌算法的程序员 | 第四章时间复杂度

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惊人！MIT & 微软| 提出高效LLM剪枝方法LASER：无额外训练，且性能提升30%！

当代的Transformer架构实例因其规模巨大而限制了它们的应用，并且在训练和推理过程中需要庞大的计算资源。...然而，越来越多的研究表明，「基于Transformer的模型并不需要所有的拟合参数来保留它们学到的知识」。...另外还观察到，LASER对以前正确问题的释义具有更高的鲁棒性。此外，本文尝试推理关于高阶分量中存储了什么内容，以及它们的移除如何提升性能。...然而，在进行了一定程度的降维后，模型的回答变为正确。为了解释上述现象，本文了剩余分量独立编码的内容；仅使用其高阶奇异向量来近似权重矩阵。...实验发现这些分量要么描述了与正确答案相同语义类别的不同响应，要么是通用的高频词汇。显然，当嘈杂的高阶分量与低阶分量相结合时，它们的冲突响应产生了一种“平均答案”，很可能是不正确。

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CIKM21序列推荐|基于区域的embedding捕获用户行为中的偏好

现有的序列推荐的方法存在以下问题：如图所示，用户在不同item上的兴趣是呈聚类分布的，这里的意思是用户可能会对美妆、裙子感兴趣，而美妆内部的具体item之间他们存在相似性，而美妆中的item和裙子中的...,h_m]) 低阶序列单元采用自注意力机制进行建模，将序列中item的embedding \mathcal{Q}^m=\{q_{i_1},......得到z之后在采用全连接层使特征点之间进行交互，如下式： h_k=Dropout(PReLU(W^1_Nz_k+b_N^1)) 高阶输出单元需要整合历史序列中的相似行为，并建模用户的兴趣集中度。...“向前看”，看历史数据来预测；加入正则项之后，我们希望模型也能“向后看”，充分保留序列中的信息。...在整体学习的过程中，主要涉及了自注意力机制、相似度求解、通过对比学习构建正则项等。

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从Wide and Deep、DeepFM到DLRM，现代的推荐系统算法研究

MF中使用的简单点积将始终将模型限制为学习2度的相互作用关系，而具有X层的神经网络在理论上可以学习更高度的相互关系。想想3种都具有互动的分类特征，例如男性、青少年和RPG电脑游戏。。...由于具备了学习高阶交互作用的能力，我们可以通过将神经网络与众所周知的学习低阶交互作用的模型——分解机相结合，使我们的模型更容易学习1阶和2阶的低阶交互作用。...DeepFM DeepFM是FM和深度神经网络的混合方法，彼此共享相同的输入嵌入层。对原始特征进行转换，以使连续字段由其自身表示，而分类字段则进行一次独热编码。...DeepFM实际上将FM模型作为其核心网络的一部分，而Wide＆Deep并不将点积计算作为实际神经网络的一部分，而是事先在特征工程步骤中进行。...这个DLRM方案在某种程度上是DeepFM的简化和修改版本，因为它也使用嵌入向量之间的点积计算，但它特别试图通过不直接通过MLP层强制嵌入分类特征来避免高阶交互。

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QuadraNet部署之星 | 从神经元重构到结构和整个模型的全面设计

具体来说，Transformer类模型中 Q ， K 和 V 参数的转换过程产生了3 HWC 中间状态，而 softmax(QK^{T})V 将中间状态作为多于 HW 的平方加 HW 的平方乘以C个中间状态...这提高了高阶交互和相应计算的粒度，从模型架构级别到神经元级别，允许高阶交互更灵活地适应。因此，作者可以利用公式(4)中描述的神经元级别高阶交互来构建具有公式(3)机制的高阶神经网络。...机会与挑战：通过将高阶交互嵌入到神经元级别，普通的二次神经元也产生了大小为 W_{q}\in\mathbb{R}^{n\times n} 的四次参数空间，其参数体积与传统的基于神经元的模型实现相比，上升到...主要目的是全面解决并优化参数空间膨胀问题，同时保留二次神经元的强大高阶神经交互能力。...在传统模型设计中，空间方向的神经元只占5%，而通道方向的神经元占95%。在二次设置中，专门分析表明了哪种方法更适合二次神经元，如表V所示。

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