指数加权平均

最新推荐文章于 2025-11-30 18:24:05 发布
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#人工智能

博客探讨了指数平滑法中β参数通常取值0.9的情况，解析了如何计算V100。内容指出，当计算到0.9的十次方时，系数已变得很小，因此V100实际上是基于过去十天数据的平均值。这揭示了指数平滑法在时间序列分析中的应用和简化计算的原理。

在这里插入图片描述请添加图片描述
β一般取0.9，我们现在计算V100，把式子全部代入得：

请添加图片描述可以看出V100为第100天的数值θ100加上它之前所有天的平均值，那到底是多少天的平均值呢？
请添加图片描述
当算到0.9的十次方的时候，已经是0.35了，系数已经很小了。后面0.9的11.12等等次方可以忽略不计了，也就是说，其实是过去十天数据的平均值。

Matlab实现指数加权平均法的数据平滑处理及应用实例
05-10
内容概要：本文介绍了利用Matlab实现指数加权平均法对单列数据进行平滑处理的方法。文中不仅提供了完整的代码实现，还详细解释了每个步骤的作用以及参数选择的影响。通过调整平滑系数α，可以灵活地控制数据平滑的...
指数加权平均法：灵活调整权重实现数据平滑处理（附详细注释与示例数据）,指数加权平均法matlab代码，通过更改权重指数来对数据进行平滑处理，可以选择平滑指数进行更改 数据平滑处理，单列数据 联系看到
01-21
指数加权平均法是一种在时间序列分析和数据处理中常用的算法，它通过赋予序列中不同时间点的数据以不同权重的方式，实现数据的平滑处理。这种方法的核心在于灵活调整权重，通常较近时间点的数据会被赋予更大的权重，...
指数加权平均数
dianyanxia的博客
08-07 2370
1.什么是指数加权平均？ 指数加权平均也叫指数加权移动平均，是一种常见的序列数据处理方式。计算公式如下： 其中， θ_t：为第 t 天的实际观察值， V_t: 是要代替 θ_t 的估计值，也就是第 t 天的指数加权平均值， β： 为 V_{t-1} 的权重，是可调节的超参。( 0 < β < 1 ) 我们有这样一组气温数据，图中横轴为一年中的第几天，纵轴为气温： 其中观察该图发现有许多不规则的噪声，这时我们可以用指数加权平均来提取这组数据的相关趋势，按照上面公式可以列如下：
指数加权平均EWA
ltochange的博客
05-20 2911
指数加权平均定义 来自维基百科 指数移动平均（exponential moving average，EMA或EWMA）是以指数式递减加权的移动平均。各数值的加权影响力随时间而指数式递减，越近期的数据加权影响力越重，但较旧的数据也给予一定的加权值 设时间t{t}t的实际数值为θt\theta_{t}θt​，而时间ttt的EMA则为vtv_{t}vt​；时间t−1{t-1}t−1的EMA则为vt−1v_{t-1}vt−1​，计算时间t≥2t≥2t≥2的EMA公式为： vt=βvt−1+(1−β)θtv_{t
【深度学习】通俗易懂的基础知识：指数加权平均
师兄怎么办
07-29 1075
指数加权平均是一种时间序列数据的加权计算方法，其核心特点是数据权重随时间呈现指数级衰减。近期数据获得更高权重，而早期数据影响逐渐减弱，通过衰减因子β（0<β<1）控制历史数据权重分布。β值越小（如0.1），曲线越贴近原始数据但抗噪性差；β值越大（如0.98），平滑效果越强但滞后越明显。相比普通平均的等权重计算，指数加权平均能更敏感地反映短期趋势变化，适用于需要动态平衡历史与当前数据的场景，如神经网络优化、温度趋势分析等。数学推导表明，该方法通过递推公式实现权重指数衰减，总权重收敛于1。
指数加权移动平均模型_指数加权平均数
weixin_34614674的博客
01-16 2581
平均数求法比如我们现在有100天的温度值，要求这100天的平均温度值。24，25，24，26，34，28，33，33，34，35..........32。我们直接可以用公式：通过上面的公式就可以直接求出10天的平均值。而我们要介绍的指数加权平均本质上就是一种近似求平均的方法。指数加权平均我们现在直接给出公式： 其中 ， ， 化简开得到如下表达式：通过上面表达式，我们可以看到，V100等于每一个...
指数加权平均方法详解
2401_86968005的博客
02-24 1996
是一种动态计算序列数据平均值的方法，通过对历史数据赋予指数衰减的权重，平衡和。
指数加权平均-exponential weighted average
AnySomeday的博客
05-06 6123
前言上一篇我们说通过mini batch的方式来为梯度下降算法增速。 这次说一说指数加权平均。 它同样是用来给梯度下降增速的。 在我们的正常的梯度下降中，不论是mini batch还是 full batch，梯度下降的效果大概是下面这个样子的。梯度下降算法就像是上面这个图一样，像一个碗一样。这是我们优化成本函数J的方式，不停的更新w和b的值。让函数移动到最下面的那个红色的点，也就是全局最优解。在这...
深度学习： 指数加权平均
沐阳的博客
04-03 2977
1. 指数加权平均 指数加权平均是深度学习众多优化算法的理论基础，包括Momentum、RMSprop、Adam等，在介绍这些优化算法前，有必要对指数加权平均(exponentially weighted averages)做一个简单的介绍，以期对后续的优化算法的原理有所知晓。 何为指数加权平均那？ 现在想求一段时间内的平均温度，给定一段时间的温度序列，加和平均结果为，每天温度的权重都是相同的。进一步，若要根据平均气温预测明天的温度，显然昨天的温度应该较30...
指数加权平均、动量梯度下降法、RMSprop、Adam优化算法
我的博客
01-18 1664
指数加权平均、动量梯度下降法、RMSprop、Adam优化算法
深度学习记录--指数加权平均
Xudong_12345的博客
01-21 966
较大时，初期数据拟合可能偏差较大，为了更好地拟合初期的数据，故采用偏差修正。当t变大，分母逐渐趋于1，所以后阶段偏差修正作用不大。的取值对拟合结果的影响很大，那么有什么规律？较大时，公式值较大，即取的更多数据的平均值。时，近似取10个数据平均值(红色曲线)时，近似取50个数据平均值(绿色曲线)时，近似取2个数据平均值(黄色曲线)变化时，拟合结果也会发生变化。，因为取的是更多数据的平均值。，因为取的是更少数据的平均值。可以被适当放大，更加拟合数据。如何对杂乱的数据进行拟合？表示第t-1个平均数，
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1822
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
信息检索13
2301_80828873的博客
11-26 2164
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1092
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
最新发布
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 819
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
m0_46882548的博客
11-26 1611
参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
11-27 1376
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 769
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
什么是指数加权平均
06-14
### 指数加权平均的定义 指数加权平均是一种通过对历史数据赋予递减权重的方法来计算平均值的技术。在该方法中，最近的数据点被赋予更高的权重，而较远的数据点则被赋予逐渐降低的权重。其数学形式可以表示为： $$ ...
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