过拟合问题是模型在训练集表现较好,但在测试集表现较差,为了避免过拟合问题,我们可以采取以下哪些方法?()
A.数据集合扩充
B.L1和L3正则化
C.提前停止训练
D.使用Dropout方法
A.数据集合扩充
B.L1和L3正则化
C.提前停止训练
D.使用Dropout方法
利用数据集401KSUBS.RAW。
(i)利用OLS估计e401k的一个线性概率模型,解释变量为inc,inc²,age,age²和male。求通常的OLS标准误和异方差-稳健的标准误。它们有重要差别吗?
(iii)对第(i)部分估计的模型求怀特检验,并分析系数估计值是否大致对应于第(ii)部分中描述的理论值。
(iv)在验证了第(i)部分的拟合值都介于0和1之间后,求这个线性概率模型的加权最小二乘估计值。它们与OLS估计值有重大差别吗?
A.梯度减少问题
B.XOR问题
C.梯度消失问题
D.过拟合问题
得了9只Af和6只Apf的数据如下:
Af:(1.24,1.27),(1.36,1.74),(1.38,1.64),(1.38,1.82),(1.38,1.90),(1.40,1.70),(1.48,1.82),(1.54,1.82),(1.56,2.08)
Apf:(1.14,1.82),(1.18,1.96),(1.20,1.86),(1.26,2.00),(1.28,2.00),(1.30,1.96)
现在的问题是:
(1)根据如上资料,如何制定一种方法,正确地区分两类蠓虫;
(2)对触角和翼长分别为(1.24,1.80),(1.28,1.84)与(1.40,2.04)的3个标本,用所得到的方法加以识别。
模型1是一个二次规划模型,为了利用Matlab求解模型1,下面把模型1化为其对偶问题。
(i)用混合OLS估计一个以学期GPA(trmgpa)为因变量的模型。解释变量是sprng,sat,hsperc,feale,black,white,frestsem,tothrs,crsgpa和season。试解释season的系数。它统计显著吗?
(ii)在仅参与秋季运动项目的运动员中,大多数是足球运动员。假定足球运动员的能力水平和其他运动员的能力水平有系统差异。如果SAT分数和中学成绩百分位数不能很好地反映一个人的能力水平,那么混合OLS估计量将是有偏误的。试解释。
(iii)现在,取两个学期数据的差分,问哪些变量将随之消失?现在检验赛季效应。
(iv)你能想象一个或多个有潜在重要性而又不随时间而变化的变量,在此分析中被我们忽略了吗?
A.逐渐变密
B.逐渐变缓
C.疏密不变
零增长模型在决定优先股的价值时受到相当限制,但在决定普通股的价值时相当有用。 ()
A.正确
B.错误
记logistie增长曲线模型为记Gonpertz增长曲线模型为这两个模型中L的经济学意义都是销售量的上限表4中给出的是某地区高压锅的销售量(单位:万台).为给出此两模型的拟合结果,请考虑如下的问题:
(1)logistie增长曲线模型是一个可线性化模型吗.如果给定L=3000,是否是一个可线性化模型,如果是,试用线性化模型给出参数a和k的估计值。
(2)利用(1)所得到的a和k的估计值和L=3000作为logistie模型的拟合初值,对logistie模型作非线性回归。
(3)取初值,拟合Compertz模型.并与logistic模型的结果进行比较。
1952年--1997年我国人均国内生产总值(单位:元)数据如表8.3所列。
(1)用ARIMA(2,1,1)模型拟合,求模型参数的估计值;
(2)求数据的10步预报值。