# 机器学习计算PACF
在机器学习领域，PACF（偏自相关函数）是一种用于分析时间序列数据的重要工具。PACF可以帮助我们了解时间序列数据中不同时间点之间的相关性，进而帮助我们选择合适的模型和进行预测。
## 什么是PACF
PACF是指在控制其他滞后变量的影响后，一个滞后变量对当前变量的影响。它可以帮助我们找到时间序列数据中的滞后项之间的独立关系。
## 如何计算PACF
在Pyth
原创
2024-06-08 06:37:28
117阅读
# 在PyTorch中计算自回归模型的ACF和PACF
在时间序列分析中，自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）是分析变量之间关系的重要工具。它们在时间序列预测、模型选择等方面起着关键作用。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现ACF和PACF的计算。
## 整体流程
在开始之前，我们需要明确整个过程的步骤。以下是实现过程的基本步骤总结：
```markdown
| 步骤 | 描
我们说时间序列可以被预测，主要基于以下事实：我们可以部分掌握影响该时间序列的因素的变化情况。换句话说，对时间序列
转载
2023-04-05 20:56:58
5199阅读
PyTorch在autograd模块中实现了计算图的相关功能，autograd中的核心数据结构是Variable。从v0.4版本起，Variable和Tensor合并。我们可以认为需要求导(requires_grad)的tensor即Variable. autograd记录对tensor的操作记录用来构建计算图。Variable提供了大部分tensor支持的函数，但其不支持部分inplace函数，
转载
2023-09-29 23:53:36
146阅读
刚学用Python的时候，特别是看一些库的源码时，经常会看到func(*args, **kwargs)这样的函数定义，这个*和**让人有点费解。其实只要把函数参数定义搞清楚了，就不难理解了。 先说说函数定义，我们都知道，下面的代码定义了一个函数funcA def funcA(): pass 显然，函数funcA没有参数（同时啥也不干:D）。 下面这个函数funcB就有两个参数了， def fun
转载
2023-09-04 14:27:50
104阅读
朴素贝叶斯： 有以下几个地方需要注意： 1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。 2. 计算公式如下： 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是 的计算方法，而由朴素贝叶斯的前提假设可知， = ，因此
转载
2024-07-22 16:18:31
65阅读
来源：机器之心现在，机器学习有很多算法。如此多的算法，可能对于初学者来说，是相当不堪重负的。今天，我们将简要介绍 10 种最流行的机器学习算法，这样你就可以适应这个激动人心的机器学习世界了！01 线性回归线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x 值
转载
2024-08-12 12:52:56
62阅读
# 机器学习计算风险的实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我来教你如何实现“机器学习计算风险”。
## 1. 了解机器学习计算风险的流程
首先，我们需要了解整个机器学习计算风险的流程，如下所示：
```mermaid
journey
title 机器学习计算风险的实现流程
section 数据预处理
section 特征工程
section 模型选择
原创
2024-01-13 03:47:01
99阅读
机器学习（ML）通常用于许多不同的事物，例如欺诈检测，图像识别，语音识别，视频推荐，自动驾驶汽车，垃圾邮件检测，教计算机如何做饭或下棋等等。 ML有很多好处，其中之一就是它不难学习。 因此，我们人类可以使用不同的通信方式进行交流，例如面部表情，手势，语气，节奏……等等，还有计算机可以使用数据进行通信。 两者之间的最大区别是，人类从过去的经验中学习，而计算机则需要人类提供信息，这涉及到教计算机编程的
前言今天开始，把学习笔记记录在网站上。一、CEM（计算电磁学）是干嘛的？简单来讲，CEM就是用计算机技术 求解电场、磁场。以及由电场、磁场推算功率流（坡印廷矢量）、波导模式等。二、各种计算方法最基本的方法是根据网格（正交和非正交）对空间进行离散化，并在网格中的每个点求解麦克斯韦方程。典型的公式包括对每个时间瞬间在整个域上的方程进行时间步进（FDTD&FIT等算法）；通矩阵求逆计算基函数的权
转载
2024-07-14 14:22:24
143阅读
文章目录监督学习 Supervised learningLinear Regression，线性回归Logistic Regression，逻辑回归线性判别分析，LDASVM，支持向量机Decision Tree 决策树ID3C4.5CART（Classification And Regression Tree）随机森林算法 RF：Random ForestNaive Bayesian clas
# PACF在R语言中的应用
在时间序列分析中，PACF（Partial AutoCorrelation Function，偏自相关函数）是一种重要的工具。它用于衡量一个时间序列中某个观测值与过去观测值的关系，同时剔除任何中间观测值的影响。这使得PACF在识别适合的ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）时尤为关键。
## 1. PACF的基本概念
在统计学中，偏自相关函数的定义是：
$$
排队是在日常生活中经常遇到的现象，如顾客到商店购买物品、病人到医院看病常常要排队。此时要求服务的数量超过服务机构（服务台、服务员等）的容量。也就是说，到达的顾客不能立即得到服务，因而出现了排队现象。这种现象不仅在个人日常生活中出现，电话局的占线问题，车站、码头等交通枢纽的车船堵塞和疏导，故障机器的停机待修，水库的存贮调节等都是有形或无形的排队现象。排队论又叫随机服务系统理论或公用事业管理中的数学方
# 学习如何使用Python进行机器学习模型评分
机器学习是一种强大的工具，它可以用于分析数据并做出预测。对于刚入行的小白们，理解如何构建模型并评估模型的性能是至关重要的。本文将带你一步一步地理解如何使用Python实现机器学习模型的评分，我们将从数据准备开始，一直到评估模型并计算score。
## 流程概述
在进行机器学习模型评分之前，我们需要了解整个流程。以下是实现机器学习模型评分的主要
原创
2024-09-16 06:31:52
67阅读
一.整体架构在现代的推荐系统，由于数据的扩张远远超过算力的增长，外加经济型的考虑，所以架构呈现出分漏斗的多阶段处理，一般整体架构图如下：其中召回部分在整套系统起着承上启下的作用，下边会详细介绍二.召回系统作用：在海量（100M+)的内容中快速筛选得到目标内容(小于K级别)供上游系统（排序）使用，一般召回系统通常要从算法和工程上两方面配合去实现。算法：对内容进行潜在特征表示， 不同内容的特征可以进行
# 理解SHAP：计算机器学习模型的特征重要性
在机器学习中，特征重要性对于理解模型的决策过程至关重要。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种有效的解释机器学习模型输出的方法。本文将带你学习如何使用Python实现SHAP并计算特征的权重。
## 一、实现流程
在开始之前，让我们先了解实现SHAP的基本步骤。下表总结了整个过程：
| 步骤
《数据科学导引》汽车价格离群值检测案例第二章案例4（评论可以私发数据表） 文章目录《数据科学导引》汽车价格离群值检测案例前言一、数据集描述二、导入数据集并切分三、特征提取并构建线性回归模型四、离群值检测五、标准化对离群值检测的影响六、测试集的验证七、在测试集上使用LOF进行离群值检测 前言离群点（Outliers），简单而言就是离其余数据点非常远的数据点。它们会极大的影响后续的分析结果，甚至产生有
更新：3 MAY 2016多电子哈密顿算符的一般写法：注：1. 采用原子单位制；2. 未考虑相对论效应；3. 无外场2.1 描述电子2.1.1 原子单位制（a.u.）：2.1.2 Bohr-Oppenheimer近似2.1.3 电子波函数反对称、自旋与泡利不相容原理2.2 描述轨道2.2.1 自旋轨道与空间轨道考虑电子自旋与空间分布的电子波函数称为自旋轨道Spin Orbitals；只考虑空间分布
梯度下降算法求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。梯度下降法用来求解目标函数的极值。这个极值是给定模型给定数据之后在参数空间中搜索找到的。迭代过程为：梯度下降方法的问题： 每一步走的距离在极值点附近非常重要，如果走的步子过大，容易在极值点附近震荡而无法收敛。解决办法：将alpha设定为随着迭代次数而不断减小的变量，但是也不能完全减为零。梯度
# Python机器学习中的准确率计算
## 引言
在机器学习模型的评估中，准确率（Accuracy）是最为基础但同时也是最重要的一个指标。它反映了模型在测试集上的预测能力，即正确分类的样本占总样本的比例。本文将介绍如何使用Python计算机器学习模型的准确率，并通过代码示例和相关图示进一步阐明这一过程。
## 什么是准确率？
准确率是机器学习中常用的性能指标之一，通常定义为：
\[
A
原创
2024-08-07 08:16:46
112阅读
