前言本文仍然是基于Computer Vision: Models, Learning, and Inference这本书的阅读笔记与心得。虽然看的云里雾里的，但不写下来恐怕很快一点都不记得了。看的过程还是很吃力，感觉自己在学机器学习与概率论，在公式中挣扎。 本章讲的是机器学习两大问题之一的回归模型，讨论的主要是判别方法，在这些方法中全局状态的分布P(w|x)被直接建模。比如姿态估计问题，通过轮廓形
文章目录一、简介1.1 内生变量与外生变量1.2 VAR模型概念1.3 VAR模型结构1.4 VAR模型的特点二、模型的定阶（滞后阶数检验）三、模型的系数估计四、单位根检验五、格兰杰因果检验六、脉冲响应分析七、方差分解 一、简介1.1 内生变量与外生变量内生变量内生变量是具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素，是由模型系统决定的，同时也对模型系统产生影响。内生变量–般都是明
本期内容导读这一周包括两部分内容：第一部分为向量化计算，主要介绍了向量化计算的思想，并以apply族函数(apply,sapply,lappy,tapply等函数)为例进行了示范；第二部分主要讲解在R中求解导数的方法。1.向量化计算向量化计算是一种特殊的并行计算的方式，通常是对不同的数据执行同样的一个或一批指令，或者说把指令应用于一个数组/向量，当我们习惯了用C语言的单步循环的思想来思考问题的时候
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2023-06-25 14:03:35
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贝叶斯线性模型是我最早对应用贝叶斯推断的关注点之一。在我们学习的过程中，最重要的部分也许就是将一个概念介绍给别人。本文是我介绍贝叶斯线性回归的一次尝试。我会对线性回归的频率派方法做一个简要的回顾，介绍贝叶斯解释（Bayesian interpretation），并查看将其应用于简单数据集的结果。回顾频率派线性回归线性回归的频率派视角可能是你所熟悉的、从学校学到的版本：模型假设反应变量（y，也称因变
Multivariate workload prediction using Vector Autoregressive and Stacked LSTM models1 摘要：向量自回归+堆叠LSTM
VAR用于过滤多元时间序列之间的线性相互依赖堆叠LSTM捕获非线性趋势（从VAR模型计算得到的残差）对比模型：AR-MPL，RNN-GRU、ARIMA-LSTM文章提出多变量负载预测模
澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。澳大利亚政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节支出。因此，零售商报告销售强劲，经济受到刺激。因此，收入增加了。VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说，它们不是建立在一些经济学理论的基础上，这些理论强加了方程式的理论结构。假...
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2021-05-12 14:19:57
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澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。澳大利亚政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节支出。因此，零售商报告销售强劲，经济受到刺激。因此，收入增加了。VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说，它们不是建立在一些经济学理论的基础上，这些理论强加了方程式的理论结构。假...
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2021-05-19 23:37:23
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=8478 澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节支出。因此，零售商报告销售强劲，经济受到刺激，收入增加了。VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说，它们不是建立在一些经济学理论的基础上。假设每个变量都影响系统中的每个其他变量
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2021-05-12 15:15:46
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=8478 澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。
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2021-05-19 23:44:26
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一、回归算法1.1 一元线性回归 最小二乘法：通过使因变量的真实值和估计值之间的离差平方和达到最小来求 β0 和 β1 1.2 多元回归（今天先略过） 通过矩阵来求解最小二乘法 二、回归算法相关函数使用 R 自带的 women 数据集一元线性回归# 模型创建
fit1 = lm(weight~.,data=women) #
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2023-07-24 18:45:20
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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
# R语言自回归模型
## 简介
自回归模型（Autoregressive Model）是一种常用的时间序列预测模型，用于描述时间序列数据中的自相关关系。在R语言中，我们可以使用`ar`函数来拟合并预测自回归模型。
本文将介绍R语言中的自回归模型，包括自回归模型的基本原理、使用方法和示例代码。通过本文的学习，您将了解到如何使用R语言进行自回归模型的建模和预测。
## 自回归模型的基本原理
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2023-09-09 07:27:52
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澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。澳大利亚政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节支出。因此，零售商报告销售强劲，经济受到刺激。因此，收入增加了。VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说，它们不是建立在一些经济学理论的基础上，这些理论强加了方程式的理论结构。假...
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2021-05-19 23:37:24
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VAR向量自回归模型一、外生变量和内生变量内生变量内生变量是具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素，是由模型系统决定的，同时也对模型系统产生影响。内生变量–般都是明确经济意义变量。一般情况下，内生变量与随机项相关，即在联立方程模型中，内生变量既作为被解释变量，又可以在不同的方程中作为解释变量。外生变量外生变量一般是确定性变量，或者是具有临界概率分布的随机变量，其参数不是模型系
原文链接http://tecdat.cn/?p=6916澳大利亚在2008 - 2009年全球金融危机期间发生了这种情况。澳大利亚政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节支出。因此，零售商报告销售强劲，经济受到刺激。因此，收入增加了。VAR面临的批评是他们是理论上的; 也就是说，它们不是建立在一些经济学理论的基础上，这些理论强加了方程式的理论结构。假...
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2021-05-12 14:19:58
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时序分析 19 向量自回归 (VAR)VAR (Vector Autoregressive)简介 本文开始介绍VAR(Vector Autoregressive)向量自回归。 前面我们讨论了多个自回归模型，例如AR, ARMA, ARIMA等。而向量自回归和已讨论地自回归模型有本质的区别：类似AR等模型所
关于这个问题我今天正好看到了这个文章。讲的正是各个算法的优劣分析，很中肯。https://zhuanlan.zhihu.com/p/25327755正好14年的时候有人做过一个实验[1]，比较在不同数据集上(121个)，不同的分类器(179个)的实际效果。论文题为：Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classificati
学习目标了解线性回归的应用场景知道线性回归的定义1、 线性回归应用场景线性回归主要用来解决回归问题，思想简单实现容易，是许多强大的非线性模型的基础。线性回归的结果具有很好的可解释性，蕴含机器学习中的很多重要思想。实际应用于以下领域：房价预测销售额度预测贷款额度预测举例2 、什么是线性回归2.1 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
VAR向量自回归模型学习笔记2
向量自回归模型今天的你 和昨天的你 和前天的你，是否具有相关性。1. 定义向量自回归（VAR,Vector Auto regression）分析联合内生变量间的动态关系
联合：n个变量间的相互影响
动态：p期滞后
没有任何约束条件，因此又称为无约束向量自回归模型VAR方法通过把系统中每一个内生变量,作为系统中所有内生变量的
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2023-07-25 23:44:05
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1.混淆矩阵混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式2.回归分析预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系3.回归的种类① 线性回归拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。最小二乘法轻松地完成。最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。对于观测数据，它通过最小化每个数据点到线的垂直偏差平方和自变量与因变量之间必须有线性关
