利普斯曲线，以产出、产出增长率、通胀预期来构建菲利普斯曲线模型，解决了货币政 策滞后性与通胀持续性等问题。Dupor(2010)则将粘性价格与粘性信息同时加入曲线， 构建了双粘性的菲利普斯曲线。至此将曲线的微观基础又向前推进了一步，同时也在 机器学习老中医：利用学习曲线诊断模型的偏差和方差。声明特征和目标；这能够合理解释前面提到的在 500 个训练样本的训练集中，从第二次分割开始所有的误差得分都是一样的结果。当模型过拟合的时候，它在泛化到从未见过的数据上时会存在问题。当这样一个模型分别在训练集和验证集上测试 经过不断的数据-模型拟合与修正，同学们改进的tseir模型的有效性得到了验证。 图四中第一张图，红色曲线为实际北京累积确诊人数自1.19日以来随时间的变化，蓝线为拟合曲线。第二张图是轻症未确诊病人随时间的变化规律。 通胀在这段时期较高, 尤其是在1970s. 0.72.在这些年 ，通胀很低. dad-das模型组合了5个关系式: 产品市场的is 曲线, 费雪方程, 菲利普斯方程, 期望通货膨胀方 模型的长期均衡具有古典性.产出和实际利率在 自然率水平不依赖于货币政策.
更糟的是，有时候数据分析和基于模型的理论预期混合在一起，使得分析的结论完全无效。举例来说，宏观经济学家或者对宏观经济学有兴趣的人想必都听说过菲利普曲线，但在课本上或文献上见到的大都是理想化的模型（如图1）。 图1 理想化的菲利普曲线 你可能听过"偏差和方差间的权衡"。目前，在大部分针对学习算法的改进中，有一些能够减少偏差，但代价是增大方差，反之亦然。于是在偏差和方差之间就产生了"权衡"。 具体来说，我们提出一种用于设计移动端的CNN模型的自动神经结构搜索方法，称之为Platform-Aware神经结构搜索。图1是Platform-Aware神经结构搜索方法的总体视图，它与以前的方法的主要区别在于延迟感知多目标奖励（latency aware multi-objective reward）和新的搜索空间。
提供第35章 通货膨胀与失业间的短期权衡取舍文档免费下载，摘要:第35章通货膨胀与失业间的短期权衡取舍一、选择题1.一些评论者建议衡量经济正常状态的痛苦指数是？_____a.产量增长率和通货膨胀之和。b.失业率和通货膨胀率之和。c.道·琼斯工业指数与联邦基金率之和。 新冠病毒疫后复工成为当务之急，然而病毒尚未消散，风险权衡面临不确定因素。传统机器学习模型虽然可以精确拟合历史数据，但由于脱离疾病传播机理，外推预测的可靠性低。与以往的疾病传播模型不同，南栖仙策的模型对病情的发展进行建模，能够更好的模拟潜伏期、无症状感染者。 在构建模型时，设法降低这两个主要误差，模型的准确度会更高。本文将就这两个问题探讨如何使用学习曲线降低这两个主要误差，我们将使用真实的数据集，并尝试预测发电厂的电力输出。 预测发电厂的电能输出，并生成学习曲线。 偏差-方差权衡（trade-off）
李沐曾经说过：模型是使用离散特征还是连续特征，其实是一个"海量离散特征+简单模型" 同 "少量连续特征+复杂模型"的权衡。既可以离散化用线性模型，也可以用连续特征加深度学习。就看是喜欢折腾特征还是折腾模型了。 夏业良 根据瑞典皇家科学院10月9日的公报，美国哥伦比亚大学经济学教授埃德蒙德·菲尔普斯(Edmund Phelps)因其对宏观经济政策中的跨时期权衡取舍 准确率和召回率的选取相互制约，实际模型中需要进行权衡，可以参考文档 Precision_and_recall 。 API Reference 请参考 Recall. AUC: Area Under Curve ， 适用于二分类的分类模型评估，用来计算 ROC曲线的累积面积。 Auc 通过python计算实现，如果关注性能，可以使用 fluid.layers
学习曲线是监督学习算法中诊断模型 bias 和 variance 的很好工具。本文将介绍如何使用 scikit-learn 和 matplotlib 来生成学习曲线，以及如何使用学习曲线来诊断模型的 bias 和 variance，引导进一步的优化策 … 新版IATF16949中提到的“权衡曲线”到底是什么？ 权衡曲线运用方式 . 在分析某一个发动机时，可以选用车速和燃油经济型画出权衡曲线. 或者是选择散熟器的尺寸和散热功能两个参数画出权衡曲线。 。 权衡曲线运用方式实例 . 在一个汽车开发项目中，一家排放系统供应商为车厂提供了超过40种不同的原型样件。 预测模型研究工具:列线图（Logistic回归）-sci666