回归 自回归 Last year Chris Shiflett attempted to start a blogging revival with The Ideas of March, my post from March 15th 2011 can be found here, and yesterday emailed a bunch of us to remind us of the
章节目标了解自回归模型为何比较适合生成序列数据 (例如文本)了解如何处理并tokenize文本数据了解RNN(recurrent neural networks)的架构设计利用Keras从零开始构建并训练 LSTM (long short-term memory network)使用LSTM来生成新的文本了解RNNs的其它变种，包括GRUs(Gated Recurrent Units) 以及 双向
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2024-07-04 15:05:36
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论文标题：Deep Encoder, Shallow Decoder: Reevaluating the Speed-Quality Tradeoff in Machine Translation论文作者：Jungo Kasai, Nikolaos Pappas, Hao Peng, James Cross, Noah A. Smith论文链接：https://arxiv.org/pdf/2006
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2024-05-13 11:27:12
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本文主要简析XLNet模型的动机，核心实现过程，以及优缺点。一. 动机目前，无监督表示学习中最成功有两种模型：AR（Auto Regression）自回归模型和AE（Auto Encoding）自编码模型。 自回归模型采用上文或下文信息预测当前词,典型模型例如GPT，ELMO，其中ELMO采用了两个方向自回归模型，本质上同样属于自回归模型。自回归模型和自然语言处理任务过程匹配，即从左至右或从右至左
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2024-03-16 01:18:14
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特征选择正则化：Lasso Regression当特征很多且稀疏时，计算非0：另外，知道哪些特征才是有效特征，比如：对于房价的决定因素有哪些至关重要。一、特征选择方法一：列举所有子集特征数和RSS误差平方和的关系：一开始，特征数越多，误差越小；接下来随着特征数的增加，RSS误差会不再减少。 另外：当1个特征时，最优特征为：sq.ft. living当2个特征时，最优特征为：bedroom
关于主成分分析在模型中的运用主要有以下几个方面：（1）降维；尤其是在面对大量数据时，可以借助PCA方法提取有效的数据成分；其原理，简单的理解就是将众多变量和指标通过一定方法提取出少数几个有代表性的且互相相关性系数较低的变量。（2）处理变量之间多重共线性的问题；（3）确定变量的权重，将多个变量组合成“一个”变量（这在计量经济学论文中常用到，在此不做介绍）。1.主成分在spss中的实现。步骤：分析—降
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2024-04-06 12:19:11
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建立回归模型的一般步骤如下图1、具体（社会经济）问题当我们想去解决一些现实生活、经济问题时，需要将具体问题量化成数据，然后通过观察与揭示事物（数据）之间的内在联系得出规律，从而达到解决现实经济问题（及时止损、预测），奔着这个目标产生了一些列的可行性问题。2、设置指标变量（量化具体问题）可行性问题已经产生，接下来就要根据问题研究的目的设置因变量 y ，然后选取一些和因变量y有统计关系的自变量 x1、
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2023-10-17 21:49:01
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用Python进行时间序列预测的自回归模型自回归是一个时间序列模型，它使用以前时间步的观察值作为回归方程的输入，以预测下一个时间步的值。这是一个非常简单的想法，可以对一系列时间序列问题进行准确的预测。在本教程中，您将了解如何使用Python实现时间序列预测的自回归模型。完成本教程后，您将了解：如何探索自相关的时间序列数据。如何开发自相关模型并用它来进行预测。如何使用开发的自相关模型进行滚动预测。让
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2023-12-16 18:25:04
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一、自回归模型的定义 将预测对象按照时间顺序排列起来，构成一个所谓的时间序列，从所构成的一组时间序列的变化规律，推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律，就是时间序列预测法。 时间序列模型其实也是一种回归模型，其基于的原理是，一方面承认事物发展的延续性，运用过去时间序列的数据统计分析就能推测事物的发展趋势；另一方面又充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性，为了消除随机波动的影响，利用历史数据，
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2023-10-16 00:53:20
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两种方法都是常见的分类算法，从目标函数来看，区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，svm采用的是hinge loss。这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。SVM的处理方法是只考虑support vectors，也就是和分类最相关的少数点，去学习分类器。而逻辑回归通过非线性映射，大大减小了离分类平面较远的点的权重，相对提升了与
# Python随机森林回归做特征选择
## 引言
在机器学习领域，特征选择是非常重要的一步。通过选择最有信息量的特征，可以提高模型的性能和效果。随机森林是一种强大的机器学习算法，可以用于特征选择。本文将介绍如何使用Python中的随机森林回归进行特征选择，帮助你理解并实践这一过程。
## 整体流程
在进行特征选择时，我们将使用以下步骤：
1. 准备数据集
2. 拆分数据集为训练集和测试
原创
2024-02-01 05:07:52
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## Python面板数据做自回归（PAR）
### 1. 概述
在本文中，我们将学习如何使用Python实现面板数据的自回归（Panel Autoregression）。面板数据是一种具有时间和横截面维度的数据，比如跨多个地区或个体的时间序列数据。自回归模型是一种用于预测时间序列数据的统计模型，它基于过去的观测值来预测未来的观测值。
### 2. 流程概览
下面是实现Python面板数据
原创
2023-12-06 18:09:46
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回归问题 回归分析用于预测输入量变（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量值随之发生变化。只管来说回归问题等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且很好的预测未知数据。 回归分析根据自变量个数分为【一元回归分析与多元回归分析】，根据自变量与因变量关系分为【线性回归分析与非线性回归分析】，根据因变量个数分为【简单回归分析与多重回归分析】1.线性
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2024-07-06 04:59:34
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Python爬虫与文本分析现场班回顾5月17日 Python基础首先，司继春老师，对 Python 的基础知识做了一定的介绍，比如基本的四则运算法则，加减乘除取余 +-*/%，逻辑运算符，以及各个运算符的优先级关系。另外，转义字符串，如 \\：反斜杠、\'：单引号、\n：换行等，都在编程中有着极为广泛的应用。随后，司继春老师对 Python 中的数据类型作了简短的介绍。整型、浮点型、字符串以及后面
随机信号的模型建立为随机信号建立参数模型是研究随机信号的一种基本方法，其含义是认为随机信号x(n)是由白噪w(n)激励某一确定系统的响应（如图 7.5）。只要白噪的参数确定了，研究随机信号就可以转化成研究产生随机信号的系统。AR模型（自回归模型 Auto-regression model） 随机信号 由本身的若干次过去值 ) ( n x ) ( k n x − 和当前的激励值 线性组合产生： 该模
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2024-08-23 11:58:23
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生成模型——自回归模型详解与PixelCNN构建自回归模型（Autoregressive models）简介PixelRNN使用TensorFlow 2构建PixelCNN模型输入和标签掩膜实现自定义层网络架构交叉熵损失采样生成图片完整代码自回归模型（Autoregressive models）深度神经网络生成算法主要分为三类：生成对抗网络(Generative Adversarial Netwo
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2023-07-19 19:43:17
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线性回归是机器学习中最经典的算法，因为后面的多层感知也是基于这些算法进行演变而来的，所以当我们完全了解了机器学习之后对于我们了解后面的算法是很有帮助的，尤其对于经典的，每一个机器学习模型都会用到的梯度下降，损失计算进行更深刻的认识是非常具有帮助的。同时本次的博客将会把整个机器学习我认为比较经典的算法通通进行自己的手动实现，供大家进行参考和学习，那么我们就开始实现本次的第一个机器学习算法，线性回归吧
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2024-04-07 09:58:17
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统计学中，一般将变量与变量之间的关系划分为函数关系和相关关系。函数关系：因变量与自变量之间存在函数式关系。当一个变量或几个变量取一定的值时，另一个变量有确定值。例如，当给出圆的半径r时，就可以根据S=πr2，计算出圆面积S。相关关系：因变量与自变量之间存在非严格的依存关系。当一个变量或几个变量取定一个数值时，另一个对应变量的数值是不确定的。但是，该变量的数值却是随着前述变量的所取数值而发生一定的变
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2024-06-20 19:45:50
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在时间序列中，我们经常观察到过去和现在的值之间的相似性。那是因为我们在此类数据中遇到自相关。换句话说，通过了解当今产品的价格，我们经常可以对明天的产品价值做出大致的预测。因此，在大数据分析python自回归模型中，我们将讨论一个反映这种相关性的模型。–自回归模型。什么是自回归模型?自回归模型或简称为AR模型，仅依靠过去的时间值来预测当前值。这是一个线性模型，其中当前期间的值是过去结果的总和乘以数字
1. 自回归模型的含义是什么?自回归模型使用过去的观测值来预测未来值。2. 自回归模型的表示方法是什么?通常表示为AR(p)模型,p表示使用的过去观测值的个数。3. 自回归模型的公式是什么?Y_t = c + φ_1Y_{t-1} + φ_2Y_{t-2} + ... + φ_pY_{t-p} + ε_t 4. 自回归模型的参数有哪些?模型常数c,自回归系数φ和白噪声误差ε。5. 自回归
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2023-10-06 13:55:46
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