本文未经允许禁止转载，谢谢合作。本文我们介绍高斯过程及其在机器学习中应用的一个例子——高斯过程回归。高斯过程在语音合成中有广泛的应用，我计划在之后的文章中介绍一些应用，但本节我们重点讨论相关的基础知识。本文的大部分内容来自Stanford CS229-gaussian_process，有兴趣的同学可以去看英文原版。明天是元旦，因此也祝大家元旦快乐。1. 多元高斯分布1.1 定义设随机
基于深度高斯过程的交通流预测 文章目录基于深度高斯过程的交通流预测前言一、数据特性二、深度高斯建模过程三、实验结果总结 前言深度高斯过程作为近年来提出的一种新的深度学习方法，由于其强大的学习能力和对非线性数据的隐含细节特征的刻画，被广泛运用于非监督学习领域。与传统机器学习方法或深度学习方法不同，深度高斯过程从单个浅层高斯过程出发，通过使用变分推断的方法，解决了求解最大后验概率分布时的非解析解困境，
1、Low-Precision Arithmetic for Fast Gaussian ProcessesWesley J. Maddox, Andres Potapczynski, Andrew Gordon Wilsonhttps://arxiv.org/abs/2207.06856低精度算法对神经网络的训练产生了变革性的影响，降低了对计算量、内存和算力的需求。但是高斯过程（GPS）中却很少
本章将正式开始时间序列分析方法的内容，我们会先从统计学方法开始讲起，这类方法最为传统，在学术研究和工业模型等领域都已经有了十分广泛的应用。这类方法和线性回归有一定类似，会用到线性回归来解释不同时间下数据点之间的关系。
转载
2023-08-01 15:07:13
145阅读
Autoregressive Integrated Moving Average Model，即自回归移动平均模型。它属于统计模型中最常见的一种，用于进行时间序列的预测。其原理在于：在将非平稳时间序列转化为平稳时间序列的过程中，将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。 其实就是三大块的整合1.自回归model自回归模型是
1 时间序列概念时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。在这里需要强调一点的是，时间序列分析并不是关于时间的回归，它主要是研究自身的变化规律的（这里不考虑含外生变量的时间序列）。2 时间序列分析1.基本模型 自回归移动平均模型(ARMA(p，q))是时间序列中最为重要的模型之一，它主要由两部分组成： AR代表p阶自回归过程，MA代表q阶移动平均过
1 在时间序列分析中有两种有用的表示来描述时间序列过程。一种是将过程写成一列不相关的随机变量的线性组合。这个过程叫moving average过程，也叫MA过程。2 Wold（1938年）证明：纯非确定性的平稳过程（即改过程不包含能够由自身过去值进行精确预报的确定性成分）能够表示成下面的式子：3 Zt = μ + at + φ1at-1 + φ2at-2+
文章目录序列1、概念2、序列的三种表示方法2.1、函数表示法2.2、数列的表示法2.3、图形表示法3、序列的运算3.1、基于幅度的运算3.2、基于对变量(n)的运算3.2.1、位移3.2.2、翻褶3.2.3、时间尺度变换3.3、既对幅度运算又对变量(n)运算3.3.1、差分运算3.3.2、卷积和运算3.3.3、相关运算3.3.4、复序列的共轭对称分量和共轭反对称分量 离散时间信号只在离散时间上
Tableau数据分析-Chapter14线性回归、时间序列分析回归分析线性回归模型及参数解释构建其他回归分析模型时间序列分析创建人工服务接听量预测曲线预测选项设置预测模型评价回归分析线性回归模型及参数解释回归分析是将可能存在相关关系的变量拟合成直线或者曲线，然后据此一方面总结已有数据的规律和特征，另一方面预测数据。导入数据“人工坐席接听数据.xlsx”在工作表1，将【人工服务接听量】放入【列】，
《商务与经济统计》笔记一、时间序列的模式1、水平模式，围绕均值上下波动，均值变化不大2、趋势模式，随机起伏波动，在较长一段时间内，逐渐上升或下降3、季节模式，由于季节、或月份、或一天早晚的影响，时间序列呈重复模式4、趋势+季节模式，即存在季节的重复，又总体逐步上升或下降5、循环模式，超过一年的周期性变化。和季节模式类似，但周期更长。也可能循环+趋势。本章不涉及二、预测指标平均绝对误差
主要参考：A comprehensive beginner’s guide to create a Time Series Forecast (with Codes in Python) 目的：翻译学习文章编写方式学习解决时间序列问题的基本步骤 介绍时间序列（从现在开始称为TS）被认为是数据科学领域中鲜为人知的技能之一。我为自己设定了解决时间序列问题的基本步骤，并在此与大家分享
1.回归分析1.1线性回归模型及参数解释回归分析是将可能存在相关关系的变量拟合成直线或者曲线，然后据此一方面总结已有数据的规律和特征，另一方面预测数据。导入数据“人工坐席接听数据.xlsx”在工作表1，将【人工服务接听量】放入【列】，将【呼入案头总时长(秒)】放入【行】。点击【分析】，取消【聚合度量】的勾选。第一种添加趋势线方式选择【整个视图】，右击图表——【趋势线】——【显示趋势线】。这样就添加
线性回归在百度百科的解释：线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 设备监测值随着时间序列变化的趋势，按照上面的解释，我们要找到Y和X，才能得到回归的方程。很清楚，Y代表着设备监测值，X代表着时间序列。按照线性回归的话。可得到方程为：Y = aT + b &
时间序列时间序列与常见的回归问题的不同点在于:1、时间序列是跟时间有关的;而线性回归模型的假设：观察结果是独立的在这种情况下是不成立的。2、随着上升或者下降的趋势，更多的时间序列出现季节性趋势的形式；常用的时间序列模型有AR模型(Autoregressive model:自回归模型)、MA模型(moving average model:滑动平均模型)、ARMA模型(Auto
Task03：时间序列模型对某一个或一组变量x(t)进行观察测量，将在一系列时刻t1, t2, …, tn (t为自变量）按照时间次序排列，并用于解释变量和相互关系的数学表达式。<t2<…< tn="" )="" 所得到的离散数字组成序列集合x(t1),="" x(t2),="" …,="" x(tn)，我们称之为时间序列。 时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线
高斯判别分析基本原理算法详解GDA和逻辑回归 基本原理在二分类中逻辑回归是通过不断优化参数，找到最合适的分类界限。而高斯判别分析法采用先通过数据特征建立类别模型，然后在寻找分界线分类。 简单来说我们要进行区分猫和狗，逻辑回归分析法就是找到猫和狗的分界线，当新的猫狗要判断这种方法只会确定猫狗在分界线的那一边，也就说它并不能解释什么是猫什么是狗。而高斯判别分析是一种生成学习方法，通过猫狗的数据，建立
高斯过程回归(GPR)a基本原理：利用高斯过程回归将可能的数据趋势曲线都保存下来（每条趋势曲线都有自己的置信度，在区间内呈高斯分布），最后在一张图中显示出来，再判断总体的趋势情况。b算法原理：高斯过程GP 高斯过程回归GPR核函数Kernel支持向量机（SVM）通过某非线性变换 φ( x) ，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算，而在
转载
2023-09-11 15:45:37
252阅读
在现实生活中, 数据的出现大多数是以非平稳形式, 这就涉及到了动态数据所构成的时间序列的分解.关于时间序列的分解, PeterJ.Brochwell&RichardA.Davis在其著作《timeSerieS:TheoryandMethodS》中己指出:分解时间序
小结：（1）时间序列和回归分析的核心区别在于对数据的假设：回归分析假设每个样本数据点都是独立的；而时间序列则是利用数据之间的相关性进行预测。如：时间序列分析中一个基础模型就是AR(Auto-Regressive)模型，它利用过去的数据点y(t)、y(t-1)等来预测未来y(t+1)。还有如：移动平均、指数平滑法等。（2）虽然AR模型（自回归模型）和线性回归看上去有很大的相似
转载
2023-08-21 19:31:05
0阅读
时间序列时间序列是时间间隔不变的情况下收集的不同时间点数据集合，这些集合被分析用来了解长期发展趋势及为了预测未来。 时间序列与常见的回归问题的不同点在于: 1、时间序列是跟时间有关的;而线性回归模型的假设：观察结果是独立的在这种情况下是不成立的。 2、随着上升或者下降的趋势，更多的时间序列出现季节性趋势的形式；常用的时间序列模型有AR模型(Autoregressive model:自回归模型)、M
