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
原创
2023-11-07 11:25:58
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文章目录六、自回归模型前置准备1.推移算子2.常系数线性差分方程及其解3.差分方程解的一些性质回顾总结 六、自回归模型前置准备1.推移算子自回归模型是时间序列分析中一种基础模型，在引入这个模型之前，先引入一些便捷表达会让我们的讨论更加轻松。首先是推移算子，这是一个很好理解的概念，作用于某个时间序列中的随机变量上，相当于将其时间指标向前移动一位，即，自然有。推移算子是作用于时间序列的时间指标的，如
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2024-03-25 12:28:06
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前段时间学堂发了一篇推文使用（偏）自相关函数判断ARMA模型的阶数时间序列分析系列推文的内容更加完整，小编决定重新开启本系列。参考书目是Walter Enders著，杜江、袁景安译的《应用计量经济学——时间序列分析》（第三版）。1 ARMA模型使用差分方程能表示一些形式简单的线性时间序列模型，如：上式中，为常数，为差分方程的阶数，是关于时间、其他变量的当期值或滞后值的函数，称为推动过程（forci
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2023-11-19 09:04:21
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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
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2024-05-02 11:59:29
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1. 自变量自回归模型的含义是什么? 自变量自回归模型是自回归模型的扩展,可以考虑多个自变量之间的相互影响,建立每个自变量的回归方程。2. 自变量自回归模型适用于什么场景? 多个时间序列数据间存在较强相关性,每个时间序列的数据点同时受到其他时间序列的数据影响。3. 自变量自回归模型与一元自回归模型的区别是什么? 一元自回归模型仅考虑单个时间序列自己的历史数据,自变量自回归
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2023-11-23 19:47:25
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经典线性模型自变量的线性预测就是因变量的估计值。广义线性模型：自变量的线性预测的函数是因变量的估计值。常见的广义线性模型有：probit模型、poisson模型、对数线性模型等。对数线性模型里有：logistic regression、Maxinum entropy。1.线性回归原理其中，为偏置参数，M为特征数目，为基函数（径向基函数(rbf)、sigmoid基函数等），特别地，当 =&
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2024-05-25 17:28:33
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1.线性回归1.1 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)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归通用公式：w 叫做特征权重x 叫做特征值b 叫做偏置默认将w0x0 = b1.2 线性回归的特征与目标的关系分析线性回归当中主要有两种模型，一种是线性
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2024-04-16 21:13:37
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本文主要简析XLNet模型的动机，核心实现过程，以及优缺点。一. 动机目前，无监督表示学习中最成功有两种模型：AR（Auto Regression）自回归模型和AE（Auto Encoding）自编码模型。 自回归模型采用上文或下文信息预测当前词,典型模型例如GPT，ELMO，其中ELMO采用了两个方向自回归模型，本质上同样属于自回归模型。自回归模型和自然语言处理任务过程匹配，即从左至右或从右至左
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2024-03-16 01:18:14
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1.回归算法2.逻辑回归3.决策树决策树实际上是根据样本的特征个数对样本进行一步一步的细分，每个节点都将把样本按照一个衡量标准进行筛选，直到所有的样本筛选完成为止，而先筛选出来的样本将被作为前边的节点，后被筛选出的节点顺序也将往后排序决策树的衡量标准为信息熵：决策树过拟合风险很大4.集成算法Bagging模型，全称bootstrap aggregation，其实质为并行训练一堆分类器典型代表：随机
PixclCNN一次生成一个像素，并使用该像素生成下一个像素，然后使用前两个像素生成第三个像素。在 PixelCNN中，有一个概率密度模型，该模型可以学习所有图像的密度分布并根据该分布生成图像。也试图通过使用之前所有预测的联合概率来限制在所有先前生成的像素的基础上生成的每个像素。
假设图像被遮挡住一般，那PixelCNN需要生成剩下的一半图像，这是通
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2024-03-16 00:00:30
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自回归模型的定义 自回归模型（Autoregressive Model）是用自身做回归变量的过程，即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[1]，它是时间序列中的一种常见形式[2]。AR模型的状态空间形式（AR-Process in State Space Form） AR模型可以写成状态空间模型的形式[4] [5] [6]，令：AR模型的求解 AR模型可以采用
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2023-10-02 20:32:31
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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
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2024-08-09 11:33:01
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上篇介绍的传递函数模型的假设是，会影响到，而不会影响到，因此称为外生变量（exogenous variable）。如果和以及更多的变量之间能够相互影响，此时它们就是内生变量（endogenous variable）。向量自回归模型（vector autoregressive model，VAR模型）研究的就是内生变量之间的相互影响作用。1 模型形式以双变量为例：402 Payment Requir
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2023-08-21 19:36:00
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机器学习（3）——回归问题、聚类问题回归问题一、回归分析用于预测输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系。等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且很好地预测未知数据回归分析分类自变量个数：一元回归分析，多元回归分析自变量与因变量关系：线性回归分析，非线性回归分析因变量个数：简单回归分析，多重回归分析线性回归算法假设特征和结果满足线性关系算法流程
选择拟合函数形式确
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2023-12-07 09:16:00
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回归一词由弗朗西斯·高尔顿爵士（1822-1911）提出，他发现父母一高一矮的人，身高区域父母身高之间，这种现象被他称为“向均值回归”。回归是研究自变量X和因变量Y之间的关系。X与Y之间的关系可以用回归函数表示，所以回归问题的估计可以视为函数的拟合。本问假设X与Y是线性关系，将为读者介绍线性回归和logistic回归，详细讲解最小二乘法，以及结合实际问题进行应用。 目录1.1 理论模型1.2 数据
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2024-02-04 00:14:37
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文章目录1.Autoregressive models1.1几种自回归模型介绍2.Autoencoding models2.1 BERT2.2 ALBERT2.3 RoBERTa2.4 DistilBERT2.5 还有许多3.Sequence-to-sequence models4.Multimodal models 网页地址： https://huggingface.co/transforme
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2023-09-25 07:41:27
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根据模型的数学原理进行简单的代码自我复现以及使用测试，仅作自我学习用。模型原理此处不作过多赘述，仅罗列自己将要使用到的部分公式。如文中或代码有错误或是不足之处，还望能不吝指正。Softmax是logistic回归的一个“一般形式”。基本思想就是在线性回归的基础上，使用一个单调可微的函数，使得预测值变为1个趋近于0/1的“预测概率”，与真实的标记y联系起来。在Logistics回归中，这个函数为其中
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2024-05-08 08:15:31
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第七部分 深度自回归模型（Deep Autoregressive Model， DARM）参考内容https://jmtomczak.github.io/blog/2/2_ARM.html Attention is all you need（Transformer原始文章）5.1 概率基础有条件的生成模型需要建模分布 ，无条件的生成模型需要建模分布 。之后的内容都考虑是无条件的生成模型的情况。
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2024-05-06 16:13:01
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论文标题：Deep Encoder, Shallow Decoder: Reevaluating the Speed-Quality Tradeoff in Machine Translation论文作者：Jungo Kasai, Nikolaos Pappas, Hao Peng, James Cross, Noah A. Smith论文链接：https://arxiv.org/pdf/2006
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2024-05-13 11:27:12
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在学术界和人工智能产业中，关于自回归模型的演进与应用一直是一个引发深入讨论和多方观点交锋的热门议题。尤其是Yann LeCun，这位享誉全球的AI领域学者、图灵奖的获得者，以及被誉为人工智能领域的三大巨擘之一，他对于自回归模型持有独特的批判视角。值得注意的是，自回归模型作为基础架构，支撑着当前备受瞩目的GPT系列大型语言模型（LLMs）的学习与预测机制，这些模型在自然语言处理领域展现出了革命性的影
