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这篇论文是关于DeepSeek-V3的技术报告，介绍了该混合专家（MoE）语言模型在架构、训练、评估等方面的创新与优化，展示其超越开源模型、接近闭源模型的性能优势及高效低成本的训练特点。
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...
在数据科学的众多应用中，特征选择是一项至关重要的技术，它直接影响到模型的性能、可解释性以及计算效率。随着数据集维度的不断增加，传统的特征选择方法逐渐暴露出高维数据处理上的不足。主成分分析（PCA）作为一种降维技术，通过将高维数据映射到低维空间，减少特征空间的复杂度，同时保留原始数据中的大部分信息，成为了特征选择中的一种重要工具。本文将详细探讨PCA在特征选择中的作用，涵盖其基本原理、数学推导、具体应用以及实际中的优势和挑战。
主成分分析（PCA）是一种统计技术，旨在通过线性变换将数据从原始的特征空间映射到一个新的空...
统计套利（Statistical Arbitrage）是一种基于数学和统计方法的量化交易策略，旨在通过识别和利用金融资产价格之间的短期偏离来获取收益。其核心思想是，资产价格之间的历史关系会在未来重现，当价格偏离历史关系时，可以通过买入低估资产、卖出高估资产来获利。
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主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用于数据降维的技术，其主要目的是在尽量保留数据中大部分变异性的基础上，减少数据的维度。这对于高维数据（例如图像、基因表达数据等）尤其重要，因为降维能够提高数据处理效率，并有助于可视化和分析。PCA广泛应用于机器学习、统计学、图像处理、自然语言处理等领域。
PCA的第一步是对数据进行中心化。即对于每个特征维度，减去其均值。为什么要这样做呢？因为数据的均值可能会引起偏移，导致在分...
幻方量化在其量化投资与AI技术中主要使用了DeepSeek系列模型，特别是DeepSeek-V3和DeepSeekMoE模型。以下是具体分析：
性能与定位
DeepSeek-V3是幻方量化自主研发的大模型，其性能对标国际顶尖闭源模型如GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet，在英语、数学、代码、多语言任务等多项评测中表现优异。该模型还被用于高频交易决策、风险管理及多模态数据分析，帮助幻方量化快速捕捉市场波动并优化投资策略。
技术特点
以下是 Make.com 官网内容的清晰结构化总结：
智能投顾平台（Robo-Advisor）的核心原理是通过算法模型、数据分析和自动化流程为投资者提供个性化的投资建议和管理服务。以下是智能投顾平台的基本原理和技术架构：
智能投顾平台的核心原理包括： - 数据分析：平台收集大量的市场数据、用户风险偏好、投资目标等信息，使用机器学习和统计模型分析这些数据。 - 投资策略：根据用户的风险承受能力、投资期限、预期收益等，智能投顾平台会通过资产配置和投资组合优化等方法制定个性化的投资策略。 - 自动化决策：平台自动执行投资决策，包括资产配置、再平衡等，确保投资组合与用户目标保持一致。 - 持续监控与调整：智能投顾平台会定期监控...