梯度更新规则所以在 RNN 中，通常是前期的层会因为梯度消失和停止学习。因此，RNN 会忘记它在更长的序列中看到的东西，从而只拥有短期记忆。解决方案——LSTM 和 GRU创建 LSTM 和 GRU 可以作为短期记忆的解决方案，它们有一种称为「门」的内部机制，可以调节信息流。这些门可以判断数据在一个序列中该保留或弃用，因此它可以将相关信息传递到较长序列链中进行预测。几乎所有基于循环神经
转载自：Deephub Imba回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。1、线性回归的假设是什么？线性回归有四个假设线性：自变量（x）和因变量（y）之间应该存在线性关系，这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。正态性：残差应该是正态分布的。同方差性：回归线周
转载
2024-03-22 19:44:22
295阅读
1、样本说明对于一组样本X={xt,t=1,2,...,T}，xt符合i.i.d(独立同分布)，于是就有： --------------------1 取对数（连乘的运算较联和复杂得多，所以用取对数进行简化）： ----------
门限回归模型(Threshold Regressive Model，简称TR模型或TRM)的基本思想是通过门限变量的控制作用，当给出预报因子资料后，首先根据门限变量的门限阈值的判别控制作用，以决定不同情况下使用不同的预报方程，从而试图解释各种类似于跳跃和突变的现象。其实质上是把预报问题按状态空间的取值进行分类，用分段的线性回归模式来描述总体非线性预报问题。多元门限回归的建模步骤就是确实门限变量、率
转载
2024-04-01 08:59:12
764阅读
前面分类问题的评估有提到『8 种评估方法!』，但是它们并不适用于回归问题。二分类问题的结果最终是一个 是or否 的结果，而回归问题的结果是一个 准确的数值。数值评估起来因为可以计算明显的距离，反倒更简单些。比如说：0和1的绝对值误差是1，0和1的平方误差也是1，使用绝对值误差和平方误差都可以对这个样本做评估。但是，回归问题评估的实现存在深坑，请一定小心 正文 回归问题的拟合比较简单，所用到的衡量
转载
2024-08-17 15:33:01
671阅读
在拜读Hansen(2001)的大作【参见下述】时，有几个专有名词与一些相似的字眼，还有概念，须要先瞭解，才能比较有感觉。"The new econometrics of structural change: Dating Changes in U.S. LaborProductivity." Journal of Economic Perspectives (2001). Chow(1
转载
2024-05-27 13:24:51
115阅读
前面我们讲了关于异方差的检验，当我们检验出回归模型中含有异方差问题时，我们的回归模型就不在具有有效性，方差出现了偏误（这是异方差的根本问题，解决此问题就是对异方差的修正）。因此，我们用两种方法对模型进行修正：①加权最小二乘法（WLS）：在原模型中加入权重得到一个新模型，对新模型进行回归。②异方差稳健标准误差法：我们直接求得原模型的样本方差，然后再进行修正。异方差的修正（代码）①加权最小二乘法（WL
转载
2024-03-17 18:45:19
319阅读
机器学习之回归模型-梯度下降法求解线性回归线性回归是一种线性模型，它假设输入变量x与单个输出变量y之间存在线性关系。具体的说，就是利用线性回归模型，从一组输入变量的线性组合中，计算出输出变量y。如果有两个或者两个以上的自变量，这样的线性回归分析，就是多元线性回归。其实，在实际生活中，一个现象往往受多个因素的影响，所以多元线性回归比一元线性回归的应用更广。假如说：我想买西瓜，此时，我应该挑选自己满意
转载
2024-04-08 12:40:51
109阅读
【回归分析】[3]--回归方程的显著性检验 这篇文章准备使用一个例子来说明。 例子的数据：
data2 = {{391.95, 488.51}, {516.98, 798.30}, {355.63,
235.08}, {238.55, 299.45}, {537.78, 559.09}, {733.78,
1133.25}, {198.83, 348.74
转载
2024-05-10 00:37:09
69阅读
文章目录一、mpstat概述二、mpstat使用1、下载软件包2、命令参数3、参数含义4、平均负载信息三、压力测试1、下载工具包2、参数四、查看统计信息参数五、实例操作1、实验目的2、测试CPU使用的负载状态平均系统的负载情况模拟压力测试前后对比3、模拟Ｉ／Ｏ负载4、模拟大量进程使用总结一、mpstat概述mpstat （multiprocessor state） 可以查看所有cpu的平均负载，也
计量经济学复习笔记（三）：如何使用回归结果根据我们之前的讨论，任意给定一组的观测值，都可以计算回归。但是否回归都是有效的？直观说来，我们会将回归方程直接绘制在图像上，看样本点围绕回归方程的偏差程度大不大。但是绘图、看图说话总要动脑，直接给一个指标告诉大家好还是不好就能省掉许多的工作，这篇文章首先来探究这样的指标，再讨论回归方程的使用。1、拟合优度与可决系数如果一个回归方程的效果很好，残差就应该很小
转载
2024-04-28 20:54:28
111阅读
在理解了线性回归的基础上学习python编程实现。一、损失函数及其图像，理解损失函数是如何得到的，理解损失函数就是总样本误差关于模型参数的函数，即找到一组、，使得值最小，其图像就是一个曲面。# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Spyder Editor
This is a temporary script file.
"""
from __future__ import uni
转载
2024-04-08 17:57:23
84阅读
地学中的统计学使用方法心得： 1 统计软件的选择 在进行统计分析时，作者常使用非专门的数理统计软件Excel进行统计分析。由于Excel提供的统计分析功能十分有限，很难满足实际需要。目前，国际上已开发出的专门用于统计分析的商业软件很多，比较著名有SPSS(Statistical Package for SocialSciences)、SAS(Stati
转载
2024-06-24 19:51:42
84阅读
总所周知，回归是机器学习的入门，而对于这篇文章，我也是下了很大的功夫。对于最基础的线性回归（也就是），这里我就不再过多叙述了，并且在该文章里面涉及到回归基础的东西我也不再过多啰嗦，如果想再温故一遍，大家可以看看我的文章线性回归那一篇。这里咱们主要讲讲用更好的办法处理回归问题。首先我会和大家分享线性基底函数模型，再学会如何解决过拟合的问题，最后我们再用别的模型（或者是说别的函数）来更好
序号逻辑回归线性回归模型归类离散选择法模型回归分析数值类型二元一元或多元公式P(Y=1│X=x)=exp(x'β)/(1+exp(x'β)) 逻辑回归Logit模型（Logit model，也译作“评定模型”，“分类评定模型”，又作Logistic regression，“逻辑回归”）是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。是社会学、生物统计学、
转载
2024-03-25 15:37:59
390阅读
最近陆陆续续地参加了一些面试，被不同的面试官问到了很多技术问题，主要是java方面的技术，一开始我是很积极回答问题的，可是面试的多了，当所有面试官问道的几乎都是差不多的问题的时候，突然在某一刻我产生了厌倦感。我不想再回答任何技术细节，内心产生了困惑。这些问题都是什么呢？无非是java基础，核心技术，框架使用经验，框架原理，数据库使用经验，数据库原理等。我的困惑又是什么呢？当我不停地背出这些技术的概
1.逻辑回归逻辑回归是一种线性回归模型,它假设数据服从伯努力分布(二项分布,0-1分布),通过极大似然估计,运用梯度下降方法(牛顿法) 求解,进而达到二分类目的。逻辑回归与线性回归有很多相似之处，去除Sigmoid映射函数的话，逻辑回归算法就是一个线性回归。逻辑回归以线性回归理论作为支持。由于引入了Sigmoid函数，可以处理非线性问题，因此可以轻松处理0/1分布问题。2.伯努利(Binomial
转载
2023-07-29 12:00:38
139阅读
线性反馈移位寄存器（Linear Feedback Shift Register，LFSR）LFSR是一种移位寄存器电路，其中间步骤的两个或多个输出的线性组合会反馈到输入值。这就是为什么LFSR被称为线性反馈移位寄存器，如下图1所示 [1]。从图1中可以看出，LFSR主要由作为寄存器的D触发器和作为反馈运算的异或门组成。 图1. LFSR示例 [1] 更一般地，一个阶的LFSR由个D
极大似然估计我们先从极大似然估计说起，来考虑这样的一个问题，在给定的一组样本x1,x2······xn中，已知它们来自于高斯分布N(u, σ)，那么我们来试试估计参数u，σ。首先，对于参数估计的方法主要有矩估计和极大似然估计，我们采用极大似然估计，高斯分布的概率密度函数如下：我们可以将x1，x2，······，xn带入上述式子，得： 接下来，我们对L(x)两边去对数，得到：于是，我们得到
简单介绍一下实证论文中双重差分法（DID）的安慰剂检验（Placebo Test）在Stata中如何操作。（本文首发于个人微信公众号DMETP，是往期两篇推文的合辑，欢迎关注！）下面的内容根据实际使用的数据集分为两个部分。一是以一个截面数据集为例，介绍一下安慰剂检验的整个思路与流程。这里使用的是系统数据集auto.dta，由于是简单介绍思路，因此该部分并没有第二部分面板数据那么复杂，且模型中不包括
转载
2024-09-02 13:48:18
216阅读
