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在如今这个数据爆炸的时代，我们所接触的数据维度越来越高。就拿图像数据来说，一张普通的彩色图片，若分辨率为 1920×1080，每个像素点由 RGB 三个颜色通道表示，那么这张图片的数据维度就高达 1920×1080×3，这是一个极其庞大的数字 。在生物信息学领域，基因表达数据中常常包含成千上万个基因的表达量，维度同样高得惊人。高维度数据虽然包含了丰富的信息，但也带来了诸多问题，比如计算量大幅增加，模型训练时间变长，还容易出现过拟合现象，就像一辆装满了过多货物的卡车，行驶起来既缓慢又不稳定。
主成分分析（Principal Component Analysis，简称 PCA...
在金融科技飞速发展的时代，智能投顾平台应运而生，为投资者带来了全新的投资体验。简单来说，智能投顾平台（Robo-Advisor）是一种基于人工智能、大数据和算法技术的数字化财富管理解决方案 ，它能替代传统的人工投资顾问，通过算法和模型为投资者提供自动化、个性化的投资建议和资产配置方案。
智能投顾平台的核心原理融合了多个关键环节，每个环节都紧密相连，共同为投资者打造出科学、合理的投资规划。
首先是用户画像与风险偏好分析。智能投顾平台会通过一系列精心设计的问卷，广泛收集投资者的年龄、收入、投资目标、风险承受能力等多维度信息。以一位 35 岁的上班族为例，他希望在未来 1...
想象你在玩一款策略游戏，每一步决策都会影响最终的胜负。你需要不断尝试不同的策略，观察游戏局势的变化，根据最终的胜负结果来调整自己的策略。如果某一步决策让你离胜利更近，你会倾向于在类似的情况下重复这个决策；反之，如果导致失败，你就会避免再次这样做。这，就是强化学习的基本思想。
在强化学习的术语中，玩游戏的你就是 “智能体（Agent）”，游戏环境就是 “环境（Environment）”，你做出的每一步决策就是 “动作（Action）”，游戏的胜负结果就是 “奖励（Reward）”。智能体通过与环境不断交互，根据获得的奖励来学习最优的行为策略，以最大化长期累积奖励 。...
想象你在玩一款策略游戏，每一步决策都会影响最终的胜负。你需要不断尝试不同的策略，观察游戏局势的变化，根据最终的胜负结果来调整自己的策略。如果某一步决策让你离胜利更近，你会倾向于在类似的情况下重复这个决策；反之，如果导致失败，你就会避免再次这样做。这，就是强化学习的基本思想。
在强化学习的术语中，玩游戏的你就是 “智能体（Agent）”，游戏环境就是 “环境（Environment）”，你做出的每一步决策就是 “动作（Action）”，游戏的胜负结果就是 “奖励（Reward）”。智能体通过与环境不断交互，根据获得的奖励来学习最优的行为策略，以最大化长期累积奖励 。...
在大数据时代，数据量呈爆发式增长，数据分析成为众多领域决策的关键依据。从经济金融领域的市场趋势预测，到医学研究中的疾病关联性分析，再到环境科学里的生态变化监测，准确理解变量间的关系至关重要。传统的线性相关分析方法，如皮尔逊相关系数，在处理简单线性关系且数据满足正态分布时效果良好，但面对复杂多变的数据，其局限性逐渐凸显。Spearman 秩相关系数正是在这样的背景下，凭借其独特优势，成为数据分析不可或缺的工具。
Spearman 秩相关系数是一种非参数统计指标，专注于衡量两个变量之间的...
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称 CNN），作为深度学习领域的核心算法之一，属于包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。其独特之处在于具备强大的表征学习能力，能够按照阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称作 “平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks，SIANN）”。从本质上讲，CNN 模仿生物的视知觉机制构建，既可以进行监督学习，利用有标记的数据进行模型训练，让模型学习到数据中已知的特征和模式，从而对新数据进行准确分类和预测；也...
在当今全球经济一体化的大背景下，金融市场犹如一片波涛汹涌的海洋，时刻都在发生着复杂多变的波动。从华尔街的股票交易大厅，到亚洲各地的金融中心，无数投资者、分析师和金融机构都在密切关注着市场的一举一动。市场的复杂性体现在多个方面，其参与者的多样性令人瞩目，从经验丰富的大型投资机构，到初涉市场的个人投资者，他们怀揣着不同的目标、风险承受能力和投资策略，在市场中相互博弈 。与此同时，宏观经济因素，如经济增长的起伏、通货膨胀的变化、利率的升降以及汇率的波动，都对金融市场产生着深远的影响。就拿股票市场来说，一家公司的股票价格不仅取决于其自身的业绩表现、市场竞争力等内部因素...
在当今这个被大模型技术深度渗透的时代，我们在享受其带来的诸多便利时，也不得不面对一系列棘手的问题。就拿我日常工作中使用大模型来说，处理简单任务时，它确实表现出色，像快速生成文案、总结文档要点这类基础操作，往往能又快又好地完成。但一旦涉及到复杂流程，大模型就有些力不从心了。
比如说，之前我负责一个市场调研分析项目，需要从海量的行业报告、用户反馈数据以及市场动态资讯中，梳理出竞争对手的优劣势、市场份额变化趋势，还要预测未来市场走向并给出针对性的策略建议。这可不是一个简单的线性任务，它需要多轮的数据筛选、分析、交叉验证，以及根据不同阶段的结果进行...
在人工智能的璀璨星空中，感知机（Perceptron）宛如一颗划破夜空的启明星，为后续神经网络的蓬勃发展照亮了前行的道路。1957 年，美国心理学家弗兰克・罗森布拉特（Frank Rosenblatt）怀揣着模拟人类神经元工作机制的梦想，提出了感知机这一开创性概念。
感知机的诞生深受人类大脑神经系统的启迪。神经元作为大脑的基本运作单元，能够接收来自其他神经元的输入信号，并依据这些信号进行计算进而输出结果。感知机试图模仿这种神经元的工作模式来攻克模式识别问题。它的基本结构包含输入层、加权和以及激活函数。输入层负责接收多个输入信号，这些信号可以是图像的像素值、数据的...
在当今数字化时代，大语言模型（LLM，Large Language Model）作为人工智能领域的关键技术，正以前所未有的态势深刻改变着自然语言处理的格局。LLM是基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成人类语言。其核心原理和架构主要基于Transformer模型。与传统语言模型相比，它在数据规模、训练方式、应用范围等维度展现出无可比拟的优势。
自监督学习堪称LLM的“无师自通秘籍”，打破了对大量人工标注数据的依赖。在自然语言处理领域，主要通过巧妙设计预测任务来实现，如掩码语言模型（Masked L...