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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书接上文接着上次的笔记，在原本自回归模型基础上加入了深度学习，即由神经网络参数化的自回归模型，算是真正意义上的“深度”生成模型了。从使用MLP建模的有限记忆自回归到使用LSTM和RNN的长距记忆自回归，最后再到作者书中提到的借用因果卷积，解决卷积神经网络面对长距依赖关系的短板，从而构建的基于卷积神经网络的自回归模型。今天这篇笔记，开始学习和研究作者对于自回归模型实践部分的内容（作者代码）。之前都是
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2024-07-29 16:33:49
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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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ARIMA模型的定阶原理与建模分析前言一：AR
(
p
)
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2024-04-04 09:06:10
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前言回顾下之前的章节：第一章节中我们描述了整个框架的核心设计思路以及主要的文件架构第二章节中我们基于一个简单的定时器OS实现了串口的数据打印，并完成了通用crc模块的设计和测试第三章节中我们给出了真随机数和伪随机数的概念和代码示例，并在架构上对接口进行了重构本文我们将回顾下FMC的知识，并给出Flash读写的接口设计和示例，这在设计升级程序时十分重要。闪存结构闪存控制器（FMC），提供了片上闪存需
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2024-09-16 15:00:52
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AR模型： 具有如下结构的模型称为p阶自回归模型，简记为AR(p): AR(p)模型有三个限制条件： 。保证模型的最高阶数为p。 随机干扰项序列
为零均值白噪声序列。 当期的随机干扰项与过去的序列值无关，即：
中心化AR(p)模型： 当a0=0时，自回归模型称为中心化AR(p)模型。非中心化AR(p)模型可以通过下面的变化转换为中心化AR(p)序列。
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2023-08-09 09:53:17
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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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# Python AR模型阶数确定教程
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[加载数据]
B --> C[数据预处理]
C --> D[拆分数据集]
D --> E[训练AR模型]
E --> F[模型评估]
F --> G[确定最佳阶数]
G --> H[结束]
```
## 2.
原创
2023-11-24 09:02:03
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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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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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深度切换自回归因子分解:在时间序列预测中的应用Submitted on 10 Sep 2020(****下图有误****) 论文https://arxiv.org/pdf/2009.05135v1.pdf源码https://github.com/ostadabbas/DSARF摘要我们引入深度转换自回归因子分解(DSARF)，这是一种时空数据的深度生成模型，能够揭示数据中重复出现的模式，并执行
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2024-03-26 14:41:32
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利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的时最优化算法。优点：计算代价不高，利于理解和实现。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。适用数据类型：数值型和标称型数据。 最优化算法：1基本的梯度上升法 2改进的梯度上升法海维塞德阶跃函数=单位阶跃函数（该函数在跳跃点上从0瞬间跳跃到1），这个顺
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2024-09-05 21:44:27
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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
目录0.前言1.自回归模型(Autoregressive model,简称AR)2.移动平均模型(Moving Average model,简称MA)3.自回归滑动平均模型(Autoregressive moving average model,简称ARMA)4.Note about the error terms 注意误差术语5.Specification in terms of la
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2024-05-10 10:14:42
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1、自回归(AR)模型理论模型自回归(AutoRegressive, AR)模型又称为时间序列模型，数学表达式为其中，e(t)为均值为0，方差为某值的白噪声信号。Matlab Toolbox研究表明，采用Yule-Walker方法可得到优化的AR模型1，故采用aryule程序估计模型参数。m,refl = ar(y,n,approach,window)模型阶数的确定有几种方法来确定。如Shin提出
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2023-05-30 15:02:28
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文章目录程序简介程序/数据集下载代码分析 程序简介调用statsmodels模块对上证指数的收盘价进行ARIMA模型动态建模，ARIMA适合短期预测，因此输入为15个数据，输出为1个数据 程序输入：原序列，需要往后预测的个数 程序输出：预测序列，模型结构(白噪声检验、单根检验、一阶差分自相关图、一阶差分偏自相关图)差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)，ARIMA(p，d，q)中，AR是”自回
史晨策1, 徐民凯2, 朱兆辰3,4, 张伟楠2, 张铭1, 唐建3,5,61 北京大学计算机科学技术系2 上海交通大学3 魁北克学习算法研究院(Mila)4 蒙特利尔大学5 蒙特利尔大学高等商学院6 CIFAR AI Research Chair网址：https://arxiv.org/abs/2001.09382代码链接：https://git
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2023-12-21 11:30:03
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