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
在R语言中，进行基于AIC（赤池信息准则）的步进式模型选择，使用step函数。这个函数可以用于对线性模型（例如通过lm函数创建的模型）或广义线性模型（例如通过glm函数创建的模型）进行向前选择、向后删除或双向选择。 它从一个模型开始，然后通过添加或删除变量来寻找一个更好的模型，基于AIC（赤池信息准则）或其他指标。1. 安装并加载必要的包# 如果没有安装，可以通过以下命令安装
# install.
AIC信息准则即Akaike information criterion，是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，又由与它为日本统计学家赤池弘次创立和发展的，因此又称赤池信息量准则。它建立在熵的概念基础上，可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。在一般的情况下，AIC可以表示为： AIC=2k-2ln(L)，其中：k是参数的数量，L是似然函数。 假设条件是模型的误差服从独立正态分布。 让n
R时间序列分析 为什么定阶数,如何定,如何判断
R时间序列分析工具
xts包 xts(x=NUll,order.by=index(x),…) coredata() xts数据子集
OHLC数据格式
quantmod包
TTR包
自回归模型(AR) 跟以前时刻有关和当前随
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
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
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
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
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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目录语法说明示例矩阵方差数组方差指定方差权重向量指定方差的维度数组页的方差排除缺失值的方差方差和均值 var函数的功能是求取方差。语法V = var(A)
V = var(A,w)
V = var(A,w,"all")
V = var(A,w,dim)
V = var(A,w,vecdim)
V = va
一、拟合1、自动拟合模型要使用auto.arima( )函数需要先下载zoo和forecast程序包，并用library调用这两个程序包。auto.arima（）函数的命令格式如下 auto.arima(x, max.p=5, max.q=, ic=) 其中： -x：需要定阶的序列名。-max.p：自相关系数最高阶数，不特殊指定的话，系统默认值为5。 -max.q：自相关
第一篇文章以解析最基础最简单的周期性边界单车道模型代码为主，元胞自动机模型的发展历史和研究背景就不再介绍了，本文主要介绍其编程思路和应用。 网上可以搜到很多实现这个模型的代码，但多数代码实现得很复杂、很难看懂。另外三相交通流模型中要用到获取前后车速度、加速度、相邻车道的前后车速度等等功能，这些是很多已上传的代码无法实现的。因此最开始定下的模型框架必须要顾及后续研究的问题，否则后面再
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2023-08-22 12:20:30
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1.将变量加入列表中 > mydata<-data.frame(x1=c(2,3,4,5),x2=c(2,5,7,9))
> mydata
x1 x2
1 2 2
2 3 5
3 4 7
4 5 9
> sumx<-x1+x2
Error: object 'x1' not found
> sumx<-mydata$x1+myd
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
`
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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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
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
