目录潜（隐)变量模型K-meansGMM模型GMM模型参数估计的EM算法总结GMM模型和K-means的联系EM算法使用EM算法通用步骤重新考虑GMM参数估计EM算法通用解释python代码实现 潜（隐)变量模型观测变量：直接观测的数据 潜变量：无法直接被观测到，需要通过模型和观测变量进行推断利用潜变量来判断观测变量的模型，GMM HMM都是潜变量模型潜变量模型将不完数据（只有观测数据）的边缘分
实习面试题目总结：参考书目：《统计学习方法》——李航 文章目录实习面试题目总结：1. Logistic回归1.1 Logistic回归的两种不同解释视角：1.1.1潜变量回归：------ 拓宽到多值选择模型：------ 拓宽到ordered logit/probit：1.1.2正则连接函数------ 拓宽到Poisson/Gamma regression其他视角1.2 Logistic回归的
1. 简介XLNet是一种类似BERT的模型，XLNet是一种通用的自回归预训练方法，由CMU和Google Brain团队在2019年6月发布，在18个任务取得了当前最佳效果，包括机器回答，自然语言推断，情感分析，文档排序。出发点： BERT是基于去噪自编码器的预训练模型，可以很好对双向语境信息建模，性能优于自回归语言模型的预训练方法。但是，优于需要mask一部分的输入，BERT模型忽略了mas
回归(regression)：Y变量为连续数值型(continuous numerical variable)。这就是回归的本质。
目前主流的神经机器翻译模型为自回归模型，自回归就是y自己当自己的变量。AR模型，即自回归（AutoRegressive, AR）模型又称为时间序列模型。 NLP中的 sequence2sequence 和 Transfo
（1）回归： 回归：找数据点之间关系的分析方法就是回归。 回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用来表示自变量X和因变量Y之间的关系。从机器学习的角度，构建一个算法模型来做属性X与标签Y之间的映射关系。回归分析是一种数学模型。当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。 最简单的情形是一元线性回归，由大体上有线性关系的一个自变量和一个因变量组成；模型是Y=a+bX+ε（X是自变量，Y是因
目录：1、什么是线性回归 1.1 理论模型 1.2 数据和估计2、线性回归参数求解方法 2.1 直接求取参数 2.2 梯度下降法 2.3 随机梯度下降法3、为什么选择最小二乘为评判标准 3.1 似然函数 3.2 求解极大似然函数 3.3 结论 1、什么是线性回归 线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量
自回归模: 利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型。 向量自回归模型（简称VAR模
目录回归分析线性回归基本原理参数估计的普通最小二乘法回归方程的检验及模型预测一元线性回归多元线性回归含有定性自变量的线性回归非线性回归可线性化的非线形分析非线性回归模型多项式回归分位数回归回归分析当变量之间存在相互依存的关系时，还可以进行回归分析(regression)。回归分析的研究领域有：线性回归、非线形回归、定性自变量回归、离散因变量回归等。线性回归基本原理相关分析中的两个变量之间的地位时对
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2023-07-27 21:42:16
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论文：XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding论文地址：https://proceedings.neurips.cc/paper/2019/file/dc6a7e655d7e5840e66733e9ee67cc69-Paper.pdf1.介绍XLNet 是从蓬勃发展的自然语言处理 (NLP) 领
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 Net
1.线性回归1.1 定义与公式线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归通用公式：w 叫做特征权重x 叫做特征值b 叫做偏置默认将w0x0 = b1.2 线性回归的特征与目标的关系分析线性回归当中主要有两种模型，一种是线性
摘要分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。本文在R软件实现DLNM，然后帮助解释结果，并着重于图形表示。本文提供指定和解释DLNM的概念和实践步骤，并举例说明了对实际数据的应用。关键字：分布滞后模型，时间序列，平滑
回归是指一组用于对一个或多个自变量与因变量之间的关系进行建模的方法。在自然科学和社会科学中，回归的目的通常是描述输入和输出之间的关系。另一方面，机器学习最常与预测有关。每当我们想要预测一个数值时，就会出现回归问题。常见的例子包括预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院患者）、需求预测（针对零售）等等。并非每个预测问题都是经典的回归问题。在随后的部分中，我们将介绍分类问题，其目标是预测一组类
一、回归的定义 有特征输入input ，通过function，得到一个输出数值。 如：自动驾驶：输入各个特征：车上sensor的数据、车况、车距等 &nb
目录 什么是线性回归 最小二乘法 一元线性回归 多元线性回归 什么是规范化 Python代码(sklearn库) 什么是线性回归(Linear regression) 引例 假设某地区租房价格只与房屋面积有关，我们现有数据集，请用一条直线尽量去拟合所给的数据，从而达到预测房屋价格的效果。 在引例中，面积是自变量，租金是因变量。使用直线去拟合训练集的数
机器学习（3）——回归问题、聚类问题回归问题一、回归分析用于预测输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系。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地预测未知数据回归分析分类自变量个数：一元回归分析，多元回归分析自变量与因变量关系：线性回归分析，非线性回归分析因变量个数：简单回归分析，多重回归分析线性回归算法假设特征和结果满足线性关系算法流程
选择拟合函数形式确
上篇介绍的传递函数模型的假设是，会影响到，而不会影响到，因此称为外生变量（exogenous variable）。如果和以及更多的变量之间能够相互影响，此时它们就是内生变量（endogenous variable）。向量自回归模型（vector autoregressive model，VAR模型）研究的就是内生变量之间的相互影响作用。1 模型形式以双变量为例：402 Payment Requir
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2023-08-21 19:36:00
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回归一词由弗朗西斯·高尔顿爵士（1822-1911）提出，他发现父母一高一矮的人，身高区域父母身高之间，这种现象被他称为“向均值回归”。回归是研究自变量X和因变量Y之间的关系。X与Y之间的关系可以用回归函数表示，所以回归问题的估计可以视为函数的拟合。本问假设X与Y是线性关系，将为读者介绍线性回归和logistic回归，详细讲解最小二乘法，以及结合实际问题进行应用。 目录1.1 理论模型1.2 数据
模型可以分为自回归模型和自编码模型1 自回归模型(Autoregressive model AR模型)：是统计上一种处理时间序列的方法，用同一个变数例如x的之前各期的数据，也就是x1---xt-1来预测xt的表现，并假设他们为一线性关系。根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，即从左到右的语言模型任务。GPT ELMO就是典型的自回归语言模型，ELMO尽管看上去上
自回归模型的定义 自回归模型（Autoregressive Model）是用自身做回归变量的过程，即利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型[1]，它是时间序列中的一种常见形式[2]。AR模型的状态空间形式（AR-Process in State Space Form） AR模型可以写成状态空间模型的形式[4] [5] [6]，令：AR模型的求解 AR模型可以采用
