Finding Eigenvalues and Eigenvectors (student stuff)
。在经济学课程中应用主成分分析时，我们通常希望降低数据维度。特征值和特征向量有助于我们做到这一点。在宏观经济学中 - 特别是当我们使用动态编程和钟声方程来解决优化问题时 - 特征值和特征向量有助于我们确定收敛性和稳定性。所以 - 很高兴有[…]
FocalLens: Instruction Tuning Enables Zero-Shot Conditional Image Representations
本文在ICLR 2025的野外基础模型的研讨会上接受了本文的理解本质上是上下文 - 我们在图像中关注的内容取决于手头的任务。例如，考虑到一个人拿着一束鲜花的人的图像，我们可能会根据感兴趣的背景而专注于他们的衣服或花的类型。但是，大多数现有的图像编码范式代表图像作为固定的通用特征向量，可忽视优先考虑不同下游用例的不同视觉信息的潜在需求。在…
How to regularize your regression
制药应用中的一系列回归实例。我们能否从类似的特定领域数据中学习如何设置正则化参数 \（\lambda\）？概述。实际因变量 \（y\）和特征向量 \（X\）之间最简单的关系可能是线性模型 \（y = \beta X\）。给定一些由特征和因变量对 \（（X_1，y_1），（X_2，y_2），\dots，（X_m，y_m）\）组成的训练示例或数据点，我们希望学习 \（\beta\），在给定未见过的示例的特征 \（X’\）的情况下，哪个会给出最佳预测 \（y’\）。将线性模型 \（\beta\）拟合到数据点的过程称为线性回归。这种简单而有效的模型在生物、行为和社会科学、环境研究和金融预测等领域有着广
Confidence Intervals for Recursive Journal Impact Factors
我与 Johannes König 和 Richard Tol 合作撰写了一篇新工作论文。这是我在《经济文献杂志》上发表的 2013 年论文的后续，在那篇论文中，我计算了所有经济学期刊的简单期刊影响因子的标准误差，并试图评估期刊之间的差异是否显著。* 在这篇新论文中，我们为递归期刊影响因子制定了标准误差和置信区间，这些因素考虑到某些引用比其他引用更有声望，以及期刊的相关排名。我们再次将这些方法应用于 Web of Science 中包含的所有经济学期刊。递归影响因子包括流行的 Scimago 期刊排名 (SJR) 和 Clarivate 的文章影响力分数。我们使用 Pinski 和 Narin
