在开发SANE方法时，我们的目标是通过关注其基础来估值，表明公司如何随着时间的推移正常收敛，或者在市场合理化的时候快速收敛。看一下从我们上一次发行报告到目前为止并购的15家公司，这种收敛正在发生。...我们还计算了SANE模型得出的公司实际倍数的相对高估或低估值，实际值高于或低于预期值表明公司被市场低估或是高估。然后我们跟踪了每个公司股票变化，显示15年12月31日长期股权的收益或亏损。...这些公司列在下面，从最低估值到最高估值。 图3：上市SaaS公司并购目标的估值和表现（2015-2016） ?...新宠交易平均倍数8.5倍（SANE推荐5.8倍或平均高估值30%），对比整体指标（包括并购公司），平均估值为5.4倍，符合SANE模型。...其他继续艰难前行的公司估值倍数1.7倍，预测估值倍数是2.8倍（平均低估67%）；而现在实际估值倍数是2.2倍，其预测估值倍数是2.6倍（平均低估21%；除Liveperson外低估47%）。
测试并定义 IR 公理，或试图通过正则化来执行这些公理。 强制实施稀疏编码，并将神经网络排名与稀疏检索相关联。...实验设置 如下： 使用原始的 BERT CE，输入是 query 和文档的拼接，最后 CLS 接二分类，判断相关还是不相关。...另外，出现在较低级别中的高度相关文档源自 BM25 中的高级别（图b图c 第一列），说明 CE 失败并低估了这些文档的相关性。...CE 低估了 BM25 正确排名的一些高度相关的文档，同时又高估了不相关的文档。精度的提高主要源于将高度相关的文档从 BM25 的后面提到前面。...另外说一句，这篇论文看着不复杂，但读起来特别吃力，不知道其他小伙伴有没有这种感觉。
如果我们对CTR普遍低估，我们出价会相对保守，从而使得预算花不出去或是花得太慢；如果我们对CTR普遍高估，我们的出价会相对激进，从而导致CPC太高。...展示广告的场景可以表述为”在某场景下，通过某媒体向某用户展示某广告”，因此基础特征就在这四个范围内寻找： 场景 – 当时场景，如何时何地，使用何种设备，使用什么浏览器等 广告 – 包括广告主特征，...我们知道机器学习是典型data driven的，当训练数据中某种情况的数据不足时，这种情况下的预测值很有可能被其他数据拉偏。...所以，肯定会有预测值不可信的情况，那我们怎么判断当前的预测CTR的可信度呢？ Google在提出FTRL算法的同时伴随提出了一个预测CTR可信度的方法，想法很简单：训练数据越多则可信度越高。...normalization到[0, 1]的方法很多，需要根据总业务数据量以及先验CTR来最终确定。 ? 5. 修修补补 后面的事情就是在前述的框架的基础上，根据bad case修修补补了。
对于思维的系统性是指我们思考问题过程中的盲点，也就是说，有一些我们可能遗漏的东西，可以通过建立一个检查列表的方式实现，这一列表可以根据自己的团队来补充完善。...将使用统计估算的结果与初始估点的估算结果进行比较，可以进一步判断估点的置信区间，从而提高估点的准确性和可信度。 对历史数据的提取和采集 对哪些历史数据进行选取并作为估点的依据呢？...不要向其他干系人提供只有很小可能的估算结果，最好以图形代表文本作为估算值的表达形式。...过度紧张的或不合理的进度是对所有产品开发最具破坏力的影响因素。所以，尽量不要故意低估，低估带来的损失比高估带来的损失更严重。最好通过计划和控制来解决对高估的顾虑，而不要故意降低估算值。...高估带来的损失往往是线性而且是有限的，但是，低估带来的损失是非线性增长的而且是没有限制的，很多时候，更多bug所产生的损害比高估要严重的多。
（1）判断主成分的个数 PCA中需要多少个主成分的准则： 根据先验经验和理论知识判断主成分数； 根据要解释变量方差的积累值的阈值来判断需要的主成分数； 通过检查变量间k*k的相关系数矩阵来判断保留的主成分数...Cattell碎石检验则绘制了特征值与主成分数的图形，这类图形可以展示图形弯曲状况，在图形变化最大处之上的主成分都保留。 最后，还可以进行模拟，依据与初始矩阵相同大小的随机数矩阵来判断要提取的特征值。...最流行的下次旋转是方差极大旋转，它试图对载荷阵的列进行去噪，使得每个成分只是由一组有限的变量来解释（即载荷阵每列只有少数几个很大的载荷，其他都是很小的载荷）。...若使用PCA方法，可能会选择一个成分或两个成分。当摇摆不定时，高估因子数通常比低估因子数的结果好，因为高估因子数一般较少曲解“真实”情况。...（2）其他潜变量模型 先验知识的模型：先从一些先验知识开始，比如变量背后有几个因子、变量在因子上的载荷是怎样的、因子间的相关性如何，然后通过收集数据检验这些先验知识。
（本章节不对对公式中于字母符号的解释进行翻译） 译者注：下面的一段文字与图片是译者自己提供的，我认为原文没有说清楚，既然这样，就由我来帮原文解释**「 函数的近似误差是如何导致高估偏差的？」...可以看到，由于噪声的存在，虽然某个动作被高估和低估的可能性相同，但是经过最大化操作后，被高估的那段曲线更容易被选中。噪声越大，被高估的可能性、被高估的程度越大。这非常不好。...在 DQN 这一类动作空间离散的算法中，这个现象会存在，那么在 DDPG 这一列动作空间连续的算法中，这个现象只会更加普遍。 注意，单次估值计算只是被高估的可能性大，而不是一定会被高估。...如果估值是独立的，那么通过使用另一个估值网络的估值（opposite value estimate）来选择动作，这使得这些独立的估值可以被用做无偏估计。...尽管使用这种更新规则会导致低估偏差（underestimation bias），但是低估比高估要好得多，因为动作被低估后，被低估误差不会通过策略更新被传播。
如果我们对CTR普遍低估，我们出价会相对保守，从而使得预算花不出去或是花得太慢；如果我们对CTR普遍高估，我们的出价会相对激进，从而导致CPC太高。...展示广告的场景可以表述为”在某场景下，通过某媒体向某用户展示某广告”，因此基础特征就在这四个范围内寻找： 场景 – 当时场景，如何时何地，使用何种设备，使用什么浏览器等 广告 – 包括广告主特征...我们知道机器学习是典型data driven的，当训练数据中某种情况的数据不足时，这种情况下的预测值很有可能被其他数据拉偏。...所以，肯定会有预测值不可信的情况，那我们怎么判断当前的预测CTR的可信度呢？ Google在提出FTRL算法的同时伴随提出了一个预测CTR可信度的方法，想法很简单：训练数据越多则可信度越高。...normalization到[0, 1]的方法很多，需要根据总业务数据量以及先验CTR来最终确定。 ? 5. 修修补补 后面的事情就是在前述的框架的基础上，根据bad case修修补补了。
答案是可以的，前提是要低估，不能高估。如果看过篇二应该知道这张表我们是用来在搜索时剪枝用的，每次搜索的时候都有一个参数：当前还允许的步数。怎样剪枝的呢？...有了这个了解后来看看分别在低估和高估情况下的正确性如何：假如当前允许的步数为 5，低估情况下至少需要 3 步，高估情况下至少需要 5 步，实际需要 4 步。...那么低估高估情况都没有被剪掉，低估没有超过 4 没什么问题，但高估了没有被剪掉仍然留在搜索空间树中就会导致错误结果。...常用的搜索算法有深搜和广搜，这两个也是搜索算法的基础，其他各个形形色色的算法大都是以它俩为基础。...对于分子因子 13.348 说明一下，这个数字是根据实验结果算出来的，根据搜索空间数的深度和已产生的结点就能够估算出来。
导致时间被浪费 比如某A刚入职3个多月，在其他项目中，项目负责人给出的评价还不错，导致我把他放在了重要的开发位置上。但项目一开始，我就发现某A技术水平差的有点厉害，多表联查的sql都写不溜。...有的高估了，有的低估了。没有把最合适的人安排给最合适的项目 不应把过去的错误或者功能记在今天的账上，要持续的跟进大家的变化，持续的保持对大家的新认识。...而此前沟通过程中，我心中默认对接是有文档或专人指导的，没有问清楚 前端使用框架（2006年的框架和版本）过于老旧，由于对前端了解不足，错误的估计了学习曲线，团队前端同事开发前期非常吃力，进度在这块也拖延了一大段...综合分析项目是否确定会交由我们来做，再分析是否有能力完成，考虑清楚后再下结论 反思： 项目中总是会面临资源不足的情况，永远不要想着项目中拥有最适合的资源、人员。...这将是致命的风险 原文始发于微信公众号（全栈程序员社区）：技术总监的反思录：我是如何失去团队掌控的？
最近我们被客户要求撰写关于风险价值的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例说明如何使用三种方法估计风险价值 (VaR) 并执行 VaR 回测分析。...预测损失和实际损失之间的差异程度表明 VaR 模型是低估还是高估了风险。因此，回测回顾数据并有助于评估 VaR 模型。 本示例中使用的三种估计方法在 95% 和 99% 的置信水平下估计 VaR。...由于 VaR 回溯测试对数据进行追溯，因此“今天”的 VaR 是根据过去_N_ = 250 天（但不包括“今天”）的收益率值计算得出的 。...95% 置信度的 VaR 估计值仅在大约 5% 的时间内被违反。VaR 失败的集群表明缺乏跨时间的独立性，因为 VaR 模型对不断变化的市场条件反应缓慢。...在失败间隔时间独立性测试中，查看失败间隔时间分布的最小值、最大值和四分位数，在TBFMin、 TBFQ1、 TBFQ2、 TBFQ3、 列中 TBFMax。
2019年SaaS股的估值逻辑可以概括为： 市场上行时：企业“云”化，将会有万亿美元花费来打造相应软件设施。这对企业来说是改善工作效率的好事。 市场下行时：SaaS企业估值被长期看好。...当然，40法则并非是个万能或非用不可的标准。优秀的企业完全有可能在一段时间内无法达到这个标准。反之，达到者也并不一定就是赢家。对于高速成长的企业，可能并不能用简单的标准去判断。...如何将“40法则”结合到投资中？...，去判断公司目前是否被高估/低估。...其余7家公司有的价格和估值合理，有的则被低估。
驱动这个就不像估值，显得那么有科学感，虽然驱动也分类、有框架，但是主管判断的因素更多。 于是这我们就有了广义估值和广义驱动两个维度来思考期货的模型了。...除了利润是一种估值指标外，还有基差。基差其实个人倾向于作为一种安全边际来考量，但是鉴于当下绝大部分使用估值驱动分析的研究员，都将基差作为估值的一种，所以这里还是放在估值下。...2、广义驱动 看起来，估值更像是一门科学，可以被计算、被刻画，相对而言比较容易把握。但是，估值低不是上涨的原因，或者说，不是短期上涨的原因。...所以低估值不是上涨的动力，而是上涨的基础；反之亦然，高估值不是下跌的原因，只是下跌的基础。...比如估值向上（估值较低），驱动向上，那么就可以进一步考虑是否有做多的价值；同理，如果估值向下（估值较高），驱动向下，那么就可以进一步考虑是否有做空的价值。
丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 不用扎针、不用让本就贫血的人“雪上加霜”—— 用手机拍照就可以检测一个人是否贫血，不知道你听说过没？...而当时的方法都是根据人的手掌、指甲或其他身体部位来检测。 问题就来了： 这些区域很容易受到温度变化的影响，诊断结果经常飘忽不定（且不太能推广应用到紫绀型、低血压或轻度低温患者身上）。...而恰好人的眼睛，准确地说是下眼睑，是一个血流量低、黑色素或其他可能影响结果的因素很少的身体部位。 所有，大家的研究方向就转向它了。 如何实现？...最后，将这个区域的26种衡量参数（包括平均亮度、红色分量的平均值等，见下表）组成行，其值为列，再填充患者在实验室测出的血红蛋白值组成矩阵，进行逐步回归分析，得出最终的预测模型。 效果如何呢？...不过，研究人员也发现一些问题： 使用闪光灯拍摄的图片会导致HBc的误差明显更大； 而右眼和左眼图像之间的没有明显误差； 以及误差主要表现在HB值低的时候模型会高估结果，HB值高的时候又会低估（以11g/
根据纳斯达克数据，预计特斯拉2018年的市盈率将达到347.75之高。但是，也有可能是利空信号，可能是公司的股价被过于高估。...若市销率较低，往往代表这个公司被低估，反之，如果市销率过于高，往往代表这个公司已经被高估。...EV/EBITDA 又称企业价值倍数，是一种被广泛使用的公司估值指标，公式为：EV÷EBITDA 投资应用：EV/EBITDA和市盈率（PE）等相对估值法指标的用法一样，其倍数相对于行业平均水平或历史水平较高通常说明高估...，较低说明低估，不同行业或板块有不同的估值（倍数）水平。...如果目前股价低于该价值，为低估；高于该价值则为高估。
如下图所示，其在全球金融危机后的表现与其前十年的表现形成鲜明对比，导致许多人质疑价值投资的时代是否已经结束。 为了获得最有利可图的价值效应，需要可靠地识别被高估和被低估的股票。...在过去十年中，企业业务模式从投资不动产、厂房和设备等实物资产转变为非实物、无形资产，虽然无形资产会推动公司的盈利能力和运营效率，但根据标准会计管理，不能被视为企业账簿上资本化的有形资产。...公司的收益应考虑所有资产（有形或无形资产）对其收入、盈利能力和运营效率的贡献。...因此，我们应该期待一种价值策略，即做多收益率非常高的股票（即被低估的股票）和做空收益率非常低的股票（即被高估的股票），其表现优于基于市账率的股票价值战略。...然后形成两个等权重的股票投资组合，即被低估（称为一致价值）和被高估（称为一致魅力），并创建一个市场中性组合，做多一致价值投资组合，做空一致魅力投资组合. 我们将这种新的投资组合称为一致价值策略。
Sub_part: 是否是列的部分索引,例如: 我们可以对某个很长的字符串建立前缀索引,那么此时这里显示的就是前缀的长度。 Packed: 关键字如何被压缩，没有被演示则为null。...DEFAULT表示根据参数old_alter_table来判断是通过INPLACE还是COPY的算法， 该参数的默认值为OFF，表示采用INPLACE的方式，如： ---- LOCK部分为索引创建或删除时对表添加锁的情况...DEFAULT: DEFAULT模式首先会判断当前操作是否可以使用NONE模式，若不能，则判断是否可以使用SHARE模式，最后判断是否可以使用EXCLUSIVE模式。...怎样查看索引是否是高选择性的呢？ 可以通过SHOW INDEX结果中的列Cardinality来观察。Cardinality 值非常关键，表示索引中不重复记录数量的预估值。...同时，参数innodb＿stats＿method用来判断如何对待索引中出现的NULL值记录。该参数默认值为nulls＿equal，表示将NULL值记录视为相等的记录。
例如，使用.loc和.iloc可以根据行标签和行号来选取数据，而.query方法则允许我们根据条件表达式来筛选数据。 在数据选择的基础上，数据运算则是进一步挖掘数据内在规律的重要手段。...使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...axis-{0, 1, },默认值为0。这是要连接的轴。 join-{'inner', 'outer'}，默认为’outer’。如何处理其他轴上的索引。外部表示联合,内部表示交叉。...98是否大于100 2)25*4是否于等于76 56.8是否等于56.8 35是否等于35.0 False是否小于True 关键技术：可以利用Python的比较运算符、==进行判断，程序代码如下所示...较低：i 较高：j 最近：i或j二者以最近者为准 中点：(i+j）/2 返回值.返回Series对象或DataFrame对象。 【例55】通过分位数确定被淘汰的35%的学生。
不投掷任何骰子，它就可以被研究和理解。 另一方面，经验分布是观测数据的分布。 他们可以通过经验直方图可视化。 让我们通过模拟一个骰子的投掷来获得一些数据。...对于所有其他颜色，它返回-1。 我们将red_winnings应用于wheel的Color列，来获得新的表bets，如果你对红色下注一美元，它显示每个口袋的净收益。...你可以用任何其他的大数值代替 750。 第三步。创建一个表格来显示统计量的 750 个观察值，并使用这些值绘制统计量的经验直方图。...就敌机而言，低估总数可能会造成严重的后果，在这种情况下，你可能会选择使用更加可变的方法，它一半几率都是高估的。...另一方面，如果高估导致了防范不存在的飞机的不必要的高成本，那么你可能会对低估的方法感到满意。 技术注解 事实上，“两倍均值”不是无偏的。平均而言，它正好高估了 1。
1.高估和低估 Roy Amara是硅谷未来研究所的联合创始人。他认为，我们倾向于高估短期内技术的影响，低估长期的影响。这句话有两种理解方式。...在20世纪60年代，或是在20世纪80年代，人工智能被高估了，我现在又相信了这一观点，它的长期前景也可能被低估了。但问题是:长期的时间到底是多长?...然后给他看一个网页，上面有500多页的他的个人注释，他的杰作原理，并教他如何使用缩放手势来放大手机屏幕细节。 牛顿能解释这个小装置是如何做到这一切的吗?...3.性能与能力 我们都使用线索来判断人们如何执行某些特定的任务来评估他们完成不同任务的程度。...人们听说一些机器人或人工智能系统已经执行了一些任务。然后，他们将这种表现归纳为一种能力。人类将这种泛化应用到机器人或人工智能系统中。 如今的机器人和人工智能系统在它们所能做的事情上是非常狭隘的。
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