目录一、平稳随机信号常用的线性模型1. MA模型2. AR模型3. ARMA模型二、程序验证 一、平稳随机信号常用的线性模型为随机幸好简历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是由白噪声激励某一确定系统的响应。根据 Wold 的证明：任何平稳的 ARMA（自回归移动平均）模型或 MA 模型均可用无限阶或阶数足够的 AR 模型去近似。 对于平稳随机信号，主要有三种常用的线性模型
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2024-08-15 13:25:59
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# AR自回归模型介绍及Python实现
自回归（AR）模型是一种常用的时间序列分析方法，用于描述随机过程的线性组合。本文将介绍AR自回归模型的基本概念、数学原理、使用Python实现以及相关的状态图和序列图示例。
## 一、基本概念
AR模型的基本思想是将当前时刻的值与其过去的值相结合，以预测未来的值。具体来说，AR模型的数学形式为：
\[
X_t = c + \phi_1 X_{t-
原创
2024-10-11 10:19:26
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预训练模型预训练模型是在大规模数据集上进行了预先训练的模型，通常包含了通用的特征或知识。通常用于迁移学习，即将预训练模型的知识迁移到新的任务中。例子：BERT、GPT、VGG等。 训练好的模型：训练好的模型是根据你的特定任务和数据集进行了调整和训练的模型。它们可以在特定任务上表现很好，但对于其他任务可能不那么有效。例子：一个在特定数据集上训练好的图像分类模型。总的来说，预训练
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2024-06-18 15:23:32
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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
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2024-03-19 00:04:15
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短期预测是时间序列分析的主要目的。时间序列分析的理论基础很简单：设若时间序列（或随机过程）的任一元素yt与其前期元素（yt−1、yt−2等）之间存在着某种关联，则我们可以根据该时间序列的既往观测值来预测其在未来的取值。上述思路的直接体现便是自回归模型。所谓p阶自回归过程（AutoRegressive, AR），简记为AR（p)，指的是如下形式的随机过程：yt=a1yt−1+a2yt−2+...+a
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2024-05-07 08:35:32
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随机信号AR模型及MATLAB实现随机信号的参数建模法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)是由白噪声w(n)激励某一确定系统的响应。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。 对平稳随机信号，三种常用的线性模型分别是 AR 模型（自回归模型 Auto-regression model），MA 模型（滑动平均模型 Moving
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2024-04-18 12:24:08
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作者&编辑 | 文杰、yuquanle
一、Logistic回归 分类问题可以看作是在回归函数上的一个分类。一般情况下定义二值函数，然而二值函数构成的损失函数非凸，一般采用sigmoid函数平滑拟合（当然也可以看作是一种软划分，概率划分）：从函数图像我们能看出，该函数有很好的特性，适合二分类问题。至于为何选择Sigmoid函数，后面可以从广义线性模型
前段时间一直想着初一个教程，怎么用unity去做一个AR小demo，在做之前先科普一下什么是AR。
AR技术也被称作是“增强现实”，主要是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，现在光返的运用在很多方面，例如多媒体、3D建模、实时跟踪及注册、智能交互、传感等等，将计算机生成的文字、图像、三维模型等在应用到真实世界中，从而实现随真实世界的增强（摘抄自百度百科）。科普不是重点 重点是我们怎么用unit
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2023-11-06 12:48:47
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一、时间序列与ARMA模型 自回归滑动平均模型（ARMA模型，Auto-Regression and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（AR模型）与滑动平均模型（MA模型）为基础“混合”而成，具有适用范围广、预测误差小的特点。 一般
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2024-05-10 10:24:06
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## AR自回归模型（AR Model）及其参数计算
自回归模型（AR模型）在时间序列分析中广泛应用，是描述序列当前值与过去值之间关系的一种有效方法。在这篇文章中，我们将探讨如何在Python中计算AR模型的参数，并通过一个实际示例来说明其应用。
### 1. AR模型概述
AR模型是一个线性模型，数学表达式为：
\[ y_t = c + \phi_1 y_{t-1} + \phi_2 y
原创
2024-10-10 06:43:42
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XLNet理解XLNet是CMU和谷歌大脑在6月份，提出的一个新的预训练模型。在多个任务的性能超越Bert.如果你学习过Bert、Transformer、Transformer XL, XLNet论文看起来会简单很多自回归语言模型 Autoregressive language modeling自回归语言模型通俗点讲，就是已知上文，预测上文的下一个单词。或者已知下文，预测下文的上一个单词。用公式描
在事物的发展过程中，常表现出复杂的波动情况，即时而波动的幅度较缓，而又时常出现波动集聚性(VolatilitY clustering),在风险研究中经常遇到这种情况。恩格尔(Engle)在1982年提出了用来描述方差波动的自回归条件异方差模型ARCH (Autoregressive conditional heteroskedasticity model )。并由博勒斯莱 文(Bollerslev
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2024-05-10 09:07:53
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由于具有双向上下文建模的能力，BERT等基于自编码的预训练方法比基于自回归语言建模的预训练方法具有更好的性能然而。但由于依赖于用mask破坏输入，BERT忽略了mask位置之间的依赖关系，并遭受了训练前微调的差异。本文提出了一种广义的自回归预训练方法XLNet，该方法(1)通过最大化所有分解顺序排列的期望似然来实现双向上下文学习，(2)由于其自回归公式，克服了BERT的局限性。此外，X
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2024-05-10 16:08:39
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在当今的数字时代，增强现实（AR）技术正在日益被广泛应用于各种领域。生成AR模型的能力使得开发者能够在虚拟空间中创造出丰富的用户体验。本文将详细介绍如何使用Python实现生成AR模型的过程，包括技术原理、架构解析、源码分析、案例分析及扩展讨论。
```mermaid
flowchart TD
A[用户输入] --> B{选择模型类型}
B -->|几何体| C[创建几何体]
基于梯度下降算法自建一种短期有效的自回归模型前言一：移动平均模型二：基于自适应滤波思想的权重优化三：代码实现四：实验分析五：总结与展望 前言基于时间序列自回归预测模型还是比较多的，简单的有移动平均，灰色预测，AR等等，复杂的有ARIMA，GARCH、LSTM，TCN等等。自回归模型说白了就是“当下的自己”跟“过去的自己”建立回归模型来预测“未来的自己”，它不需要任何其它的自变量，是个易理解与易应
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2023-11-27 23:11:41
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1 什么是语言模型1.1 自编码（auto-encoder）语言模型自编码语言模型的优缺点：优点：自然地融入双向语言模型，同时看到被预测单词的上文和下文缺点：训练和预测不一致。训练的时候输入引入了[Mask]标记，但是在预测阶段往往没有这个[Mask]标记，导致预训练阶段和Fine-tuning阶段不一致。自回归（auto-regressive）语言模型：语言模型根据输入句子的一部分文本来预测下一
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2024-05-22 16:07:51
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引言上节我们介绍了很多线性回归模型，如何用线性模型做分类任务呢？是不是可以将线性回归模型的预测值和到分类任务的标记联系起来呢？逻辑斯提回归对于一个二分类任务，输出标记y为{0,1}，而线性回归模型产生的预测值z为全体实数，我们想把z转换成0/1值。我们首先想到是“单位阶跃函数”。 利用线性回归模型产生预测值z，经过单位阶跃函数做变换，如果z<=0，就归为负类，若z>0就归为正
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2024-09-06 10:01:01
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正态AR(2)模型的预白化 摘要 一、极大似然估计 考虑以下中心AR(2)模型:
前言回归分析（regression analysis）是确定两种或两种以上变数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。回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
回归(regression)：Y变量为连续数值型(continuous numerical variable)。应用现状目前主流的
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2024-01-24 16:18:36
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XLNet自回归语言模型自编码语言模型XLNet的改进XLNet如何做到的？具体实现过程双流自注意力机制 首先引入自回归语言模型以及自编码语言模型的概念。自回归语言模型自回归语言模型（Autoregressive LM），简单的来说就是，根据上文预测下文（或者根据下文预测上文）。重点是单方向。缺点：仅仅可以利用上文或者下文的信息。 优点：符合逻辑，例如符合人类从左向右读文章的特点。自编码语言模型
