今年以来，随着ChatGPT的爆火，人工智能（AI）迎来新一轮的热潮，开始更多地走入人们的视野。如果说2016年“阿尔法狗”（Alpha Go）大战围棋世界冠军还只是人工智能的“昙花一现”，那么ChatGPT、文心一言等所引发的持续热潮确让更多的人真切地感受到了人工智能的存在与强大。当前，AI技术正快速发展，并已经渗透到了各行各业，引发各个层面的变革与进化。特别是在机器学习、自然语言处理、图像识别
对于AI和ChatGPTDE使用是在科技公司实习后才真正运用，虽然在大学时期就有了解，但是由于课程和其他课外活动挤占时间，我当时没能好好研究AI，人工智能，人们往往对它的印象是高大上的，高科技，高门槛，事实真是如此吗？工作以后，受同事等环境影响开始尝试使用ChatGPT、newbing，Drawthin
一、模型选择之AIC和BIC 人们提出许多信息准则，通过加入模型复杂度的惩罚项来避免过拟合问题，此处我们介绍一下常用的两个模型选择方法 赤池信息准则（Akaike Information Criterion，AIC）和贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion，BIC） AIC是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，由日本统计学家赤池弘次在1974年提出
很多参数估计问题均采用似然函数作为目标函数，当训练数据足够多时，可以不断提高模型精度，但是以提高模型复杂度为代价的，同时带来一个机器学习中非常普遍的问题——过拟合。所以，模型选择问题在模型复杂度与模型对数据集描述能力（即似然函数）之间寻求最佳平衡。人们提出许多信息准则，通过加入模型复杂度的惩罚项来避免过拟合问题，此处我们介绍一下常用的两个模型选择方法——赤池信息准则（Akaike Informat
首先看几个问题1、实现参数的稀疏有什么好处？一个好处是可以简化模型、避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多，如果考虑所有的参数作用，会引发过拟合。并且参数少了模型的解释能力会变强。 2、参数值越小代表模型越简单吗？是。越复杂的模型，越是会尝试对所有的样本进行拟合，甚至包括一些异常样本点，这就容易造成在较小的区间里预测值产生较大的波动，这种较大的波动也反应了在这个区间的导数很大
序贯模型=关联规则+时间因素。了解这个模型可以参考李明老师的《R语言与网站分析 [李明著][机械工业出版社][2014.04][446页]》，第九章，第二节的“序列模型关联分析”。以下贴一个网络中关于序贯模型，R语言的arulesSequences包：__________________________________________________________________________
在上一篇中，探讨了R语言时间序列分析常用步骤，如何比对AIC值判断最优模型？代码和解释如下：#WWWusage是datasets包自带的每分钟通过服务器连接到因特网的用户数的长度为100的时间序列数据
require(graphics) #画图判断平稳性，调用plot和par函数
win.graph(); plot(WWWusage) #明显带趋势，需要差分
work <- diff(W
PS：就本文的结论而言，我相信你已经或多或少的有所体会了。也因此，本文更多的是展现一个思考的过程，而不是一个纯粹的结论。AIGC 是什么？它是指通过机器学习、自然语言处理等人工智能技术，让计算机自动生成文字、图像、音频、视频等各种类型的内容。它能够帮助企业和个人降低创作成本、提高生产效率、增强创意输出等。开始之前，先说结论：哪怕仅就当前的 AIGC 成熟度，我们都明白：人类应该去做更高价值的事，也
最近，在网上仅仅用ChatGPT和AI聊天已经不够刺激了，现在，AI已经有了属于自己的专属社区：Chirper简而言之，这是一个禁止人类发帖、评论、转发的类推特网站。人类进去后只能看见：成千上万个AI聊天机器人在其中激烈地聊天、互动、分享。有想法的迸发、观点的碰撞和激烈的阴阳怪气。我只能说一个字：6！只需输入AI的用户名并提供相关描述，即可创建一个AI聊天机器人。由于不同的人格、身份设定，每个AI
R语言机器学习caret包trainControl函数详解R语言机器学习caret包详解（二）模型训练以及调参 R语言机器学习之caret包详解（一）简介数据预处理各种数据变换近零方差变量创建虚拟变量重抽样技术k折交叉验证留一交叉验证BootstrapMCMCGCV 简介R语言caret机器学习包是对于想要精通机器学习的人来说是必不可少的，旨在通过详细介绍caret包认识理解到机器学习的流程，加深
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2023-10-10 07:25:18
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最优模型选择的准则选择的准则： AIC准则、BIC准则1.AIC准则概念： AIC信息准则即Akaike information criterion，又称赤池信息准则。是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，由日本统计学家赤池弘次创建和发展。它建立在熵的概念基础上，可以衡量所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。公式： 一般情况下，AIC表示为：AIC＝2ｋ－２ｌｎ（Ｌ） 注：ｋ是参数的数量，L是
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2023-08-30 11:38:33
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之前给大家写了很多潜在类别分析的教程Mplus教程：如何做潜在类别分析LCA R数据分析：用R语言做潜类别分析LCA Mplus数据分析：潜在类别分析（LCA）流程（详细版） R数据分析：再写潜在类别分析LCA的做法与解释，今天继续给大家拓展一步。今天要介绍的就是潜在转换分析，这个东西就是LCA的纵向版本。是一个专门用来研究质变的统计技巧。有一句话叫做量变起质变，你怎
## R语言AIC代码科普
在统计学中，AIC（赤池信息准则）是一种用来比较不同模型之间的相对拟合优度的统计指标。AIC值越小，表示模型对数据的拟合越好。在R语言中，我们可以使用AIC来评估模型的拟合效果，并帮助我们选择最佳的模型。
### 什么是AIC
AIC是由日本统计学家赤池弘次于1974年提出的。AIC的计算公式如下：
```
AIC = -2 * log(L) + 2 * k
`
# R语言混合效应模型不输出AIC
## 介绍
混合效应模型是一种常用的统计模型，用于分析数据中的固定效应和随机效应。在R语言中，我们可以使用lme4包来拟合混合效应模型。然而，有时候我们可能会发现，在使用lme4包拟合混合效应模型时，并没有输出AIC（赤池信息准则）的值。本文将解释为什么混合效应模型不输出AIC，并提供如何获取AIC的方法。
## 混合效应模型
混合效应模型是一种用于分析包含
面板VAR步骤：（1）对各变量做平稳性检验（IPS、PP、ADF、LLC等方法检验）是逐个变量检验？？还是一起检验？？（2）面板数据的最优滞后阶数确定（AIC和SIC方法）（3）在PVAR系统中进行Wald-Granger检验（4）面板VAR估计（5）脉冲效应（6）面板方差分解R语言例子：文件pvar.csv数据结构如下：数据包括4个内生变量（"income","tax","inds","inve
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2023-06-25 13:15:16
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3 月，随着 OpenAI 新一代模型 GPT-4 以及百度“文心一言”的正式公布，通用人工智能 AGI 的概念再次点燃全球社交平台。从最初的文字对话到如今的看图写代码，AGI 领域终于迎来了属于自己的“iPhone 时刻”，而对话式 AI 这一充满无限可能的 AI 类型也再次展现出融合未来趋势的美妙图景。本月初，人工智能聊天机器人公司 Character.ai 获得一笔超 2 亿美元融资，由 a
首先声明，R语言对大小写敏感。一、向量vector类型可以存储数字、字符和逻辑类型。构建函数为C（）：> a <- c(1,2,3,4)> b <- c('dau','wau','mau')> a[2](R语言中的索引是从1开始)2>b[c(1,3)]dau mau>b[1:3]dau wau mau二、矩阵矩阵的元素类型必须是一致的（数字型，字符型或逻辑
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2023-05-24 14:56:18
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注意！ß这里似乎有不严密的地方：即，A引申成了“尿布”，B引申成了“啤酒”，这样才能满足A Ç B =Æ，A È B才是指“尿布” 和“啤酒”这两样东西！ß而且，命题之间的操作是“析取”、“合取”才对。ß如果按前页所述，A、B是指“买了……的顾客”，则A、B 就是两个集合，但蕴含式要求前件、后件都是“命题”，反而不对了！&nbs
R语言回归分析回归分析可以说是统计学的核心，它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。 最小二乘法回归是通过预测变量的加权和来预测量化的因变量，其中权重是通过数据估计而得的参数，目标是通过减
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2023-06-21 11:23:40
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# 使用R语言随机森林模型计算AIC值
## 引言
随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树进行分类或回归，并综合它们的结果来进行预测。在随机森林中，每个决策树都是基于从原始数据集中有放回抽样得到的不同样本和随机选择的特征进行训练的。
AIC（Akaike Information Criterion）是一种模型选择准则，用于比较不同模型之间的拟合优度。AI
