循环平移数组语法Y = circshift(A,K)Y = circshift(A,K,dim)说明Y = circshift(A,K) 循环将 A 中的元素平移 K 个位置。如果 K 为整数，则 circshift 沿大小不等于 1 的第一个 A 维度进行平移。如果 K&nbs
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2024-05-16 17:42:59
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目录一.功率谱密度二.ARMA过程三.ARMA建模及应用一.功率谱密度功率谱反映被分析对象的能量随频率分布情况，如雷达信号处理中，回波信号的功率谱密度，谱峰宽度、高度和位置可以确定目标的位置、辐射强度和运动速度等信息。在给定样本数据中，估计平稳随机信号的功率谱密度成为功率谱估计。（注意！如果信号不是广义平稳的随机过程，信号自相关函数是变量的函数，不存在功率谱密度。）平稳离散过程x(n)的功率谱密度
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2024-03-12 20:26:40
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ARMA称为自回归移动平均模型(Autoregressive moving average model)，由自回归模型(AR)和移动平均模型(MA)混合构成。注意这里的移动平均模型和移动平均值平滑曲线不是一个概念。AR模型是用自身的历史数据来预测未来数据，构成如下：MA模型则利用历史噪声来预测未来数据，构成如下：ARMA模型综合利用两种方法，构成如下：其中beta为AR模型的系
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2023-06-30 22:00:21
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将一个相关矩阵的信息入行分类，或者属于信号子空间或者属于噪音子空间需要设置信号空间特征向量个数[pxx,f]=pmusic(xn,p,[],fs)p为特征向量的个数[]可无参数方法的功率谱估计步骤：选择一个正确的模型；用观测到的数据样本数据或样本数据的自相关函数来确定模型的参数；根据估计得到的模型参数计算估计值描述随机序列的模型有：自回归(AR)模型、移动平均(MA)模型、自回归移动平均(ARMA
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2024-07-12 05:54:15
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一、定义滑动平均(影子值)滑动平均(影子值):记录了每个参数一段时间内过往值得平均，增加了模型得泛化性。针对所有参数w和b(像是给参数加了影子，参数变化，影子慢慢追随)二、Tesnsorflow 函数表示语句一、ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY, global_step)
ema = tf.train.Expo
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2024-06-04 19:47:48
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大家好，我是带我去滑雪，每天教你一个小技巧！全球变暖是近十年来，人们关注度最高的话题。2022年夏天，蔓延全球40℃以上的极端天气不断刷新人们对于高温的认知，人们再也不会像从前那样认为全球变暖离我们遥不可及。在此背景下，基于1880年-2022年全球平均气温时间序列数据，分别构建出ARIMA(3,1,2)自回归模型、灰色预测模型、BP神经网络
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2023-12-17 20:16:27
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较早前，番茄风控有一篇介绍偏长期产品的如何做坏账预估的方法： 《基于移动平均ANR算法的各种资产指标》文章里面介绍过如何使用移动平均ANR来计算资产，今天我们再跟大家介绍这种基于时间序列的移动加权平均的方法来预估坏账。相信这一内容也是年底年初，各位风控同学非常关注的内容。在介绍时间序列前，先普及下相关的概念。我们知道时间序列中有一个叫ARIMA模型，其全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA
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2024-07-25 09:38:14
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为了使训练模型在测试数据上有更好的效果，可以引入一种新的方法：滑动平均模型。通过维护一个影子变量，来代替最终训练参数，进行训练模型的验证。 在tensorflow中提供了ExponentialMovingAverage来实行滑动平均模型，模型会维护一个影子变量，其计算公式为：shadow_v
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2024-04-10 16:40:36
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Kinect官网给出了几个常用的关节点数据的滤波算法：Skeletal Joint Smoothing White Paper我参考White Paper和基于虚拟现实的人机双臂主动运动传递方法研究 这篇论文总结了一下。—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
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2024-08-19 20:21:48
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VAR向量自回归模型一、外生变量和内生变量内生变量内生变量是具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素，是由模型系统决定的，同时也对模型系统产生影响。内生变量–般都是明确经济意义变量。一般情况下，内生变量与随机项相关，即在联立方程模型中，内生变量既作为被解释变量，又可以在不同的方程中作为解释变量。外生变量外生变量一般是确定性变量，或者是具有临界概率分布的随机变量，其参数不是模型系
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2024-05-12 17:55:21
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关于语言模型(自回归AR和自编码AE)如何结合特征提取器（LSTM和Transformer）的词表征模型（词向量的预训练模型），如ELMO、GPT、BERT、XLNET等，论文An introduction of Deep Learning Based Word Representation Applied to Natural Language Processing做了完整的介绍。 以下介绍自己
基于matlab的支持向量机分类、回归问题Part.1支持向量机(support vector machines)是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。 对于线性可分来说程序一大筐，今天我们主要来讲非线性问题。主要有二分类、一分类和回归问题的处理。 对于这样的问题，可以将训练样本从原始空间映射到一个更高
如今是互联网高速发展新时期，需要高科技的产品应用到人们的生活中去，但是很多高科技产品都离不开编程的开发。就好比最近人们常常提起的python自回归模型。那么可能有人就要问了，python自回归模型是什么？打个比方，在python自回归模型中，我们经常可以用现在产品的价格，可以粗略的推算出明天产品的价格，这就是我们要讨论的在自回归模型中对python产品的预测。python自回归模型是什么？自回归模
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2023-07-05 20:12:18
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近段时间在论文里经常见到一些学者用自回归模型（Auto-regression）等生成时间序列数据的随机数，或者使用 ARIMA 模型做时间序列数据的预测，决定总结一下。 文章目录1. 一些理论知识1.1 平稳性1.2 自相关函数 ACF1.3 偏自相关函数 PACF1.4 自回归模型（AR）1.5 移动平均模型（MA）1.6 自回归移动平均模型（ARMA）1.7 移动平均自回归模型（ARIMA）2
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2024-03-25 13:46:30
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模型介绍自回归滑动平均模型（）是基于自回归模型()和滑动平均模型（）的混合模型。当样本容量充分大时，样本自相关系数和样本偏相关系数近似服从正态分布（证明略）。 根据正态分布的性质有：定阶原则定阶如果样本自相关系数再最初的阶明显超过2被标准差范围，而后几乎95%的自相关系数都落在2倍标准差的范围以内，而且由非零自相关性系数衰减到置信区间的过程非常突然，视为自相关系数截尾。结尾阶数即为的阶数。如果由超
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2024-05-13 16:24:08
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ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法 ，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项； MA为移动平
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2023-11-27 21:07:09
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根据模型的数学原理进行简单的代码自我复现以及使用测试，仅作自我学习用。模型原理此处不作过多赘述，仅罗列自己将要使用到的部分公式。如文中或代码有错误或是不足之处，还望能不吝指正。SVM是一种分类算法，其思路是：找出一个（超）平面，以此分割2个类别。满足这一要求的（超）平面有许多。我们还期望，2个类别中离超平面距离最近的那几个点到超平面的距离尽可能的大，使得分割效果更“明显”，效果更好，离超平面距离最
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2024-04-16 10:21:26
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目录 线性回归用线性回归模型拟合非线性关系梯度下降法最小二乘法线性回归用于分类(logistic regression，LR)目标函数如何求解\(\theta\)LR处理多分类问题 线性回归假设存在线性相关关系：\(y=a+bx\)均方误差是回归任务中最常用的性能度量指标。因此，其损失函数为：\[ J(a,b)=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}(y^{'(i)}-y^{(
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2024-04-01 08:46:25
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滑动平均：或者被称之为加权平均，可以用来估计变量的局部均值，使变量的更新与一段时间内的取值有关。1.滑动平均介绍 变量v在t时刻记为为变量v在t时刻的取值，即在不适用滑动平均模型时=，在使用滑动平均模型后，的更新公式如下：
文章目录线性回归实现代码 线性回归线性回归，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。 说白了就是求数据之间关系的一种形式。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变
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2024-08-28 16:06:33
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