目录一、引言二、本文代码做了什么如何利用数据集训练三、代码实现与解析一、导包二、相应的函数实现1 生成样本(数据集)2 按批量读取数据集3 定义模型 损失函数 算法1 定义模型2 定义损失函数(均方误差)3 定义优化算法（梯度下降法）三、开始训练四、完整代码如下 一、引言 最近在学习深度学习,看李沐老师的b站视频,光是开头的线性回归的代码实现便看了好多遍。 由于本人水平不高,基础不厚实,在
1、数据来源：无2、时间跨度：无3、区域范围：无4、指标说明：此次分享的是一份交错did的计算代码以及相关计算数据交错指的是对于在一个 (准) 实验研究样本中的个体接受处理时间不一致，而这种情形的存在会对传统的 DID 系数估计和原本直观的处理 (政策) 效果的解释产生影响。已经有不少文献对此进行了讨论 (Borusyak and Jaravel, 2017; Athey and Imb
在计量经济学中，对于政策评价的基本方法一般有三种：合成控制法，双重差分法（DID），断点回归。其中合成控制法和双重差分法十分相似，本质思想在于，找到一个对照组，对比处理组与对照组的异同，得出政策的效果评价。在实验室中进行的实验，例如，生物细菌培养，实验基本条件是可控的，可以通过人为改变外在条件，达到对处理组和对照组的不同处理效果。但是对于地区政策评价时，找到一个地区的对照组是比较困难的。因为一旦对
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2024-08-02 17:32:18
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DID直觉自然实验DID是一种准实验技术，用于理解经济环境或政府政策在某一时点变化的影响。为了使用DID，我们需要观察干预前后处理组与控制组之间不同的结果。Cross-Sectional Difference After Treatment假设我们只拥有2002年横截面数据，数据告诉我们关于公司的注册地点及其创新活动。基准回归 是2002年创新活动的度量，且如果公司在A州注册，则 。假设：我们有：
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2024-03-31 22:02:30
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题目：小z 的三角形★实验任务 三角形的第1 行有n 个由“+”和”-“组成的符号，以后每行符 号比上行少1 个，2 个同号下面是”+“，2 个异号下面是”-“ 。 计算有多少个不同的符号三角形，使其所含”+“ 的个数是”-“ 的 个数的一半。n=7 时的1 个符号三角形如下:+ + - + - + +
+ - - - - +
- + + + -
- + + -
- + -
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+
+ + -
逻辑回归是一个分类算法，它可以处理二元分类以及多元分类。虽然它名字里面有“回归”两个字，却不是一个回归算法。那为什么有“回归”这个误导性的词呢？个人认为，虽然逻辑回归是分类模型，但是它的原理里面却残留着回归模型的影子，本文对逻辑回归原理做一个总结。从线性回归到逻辑回归 我们知道，线性回归的模型是求出输出特征向量Y和输入样本矩阵X之间的线性关系系数θ，满足Y=Xθ。此时我们的Y是连续的，所以
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2024-05-03 11:31:03
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###分类Transaction 交易Fraudulent 欺诈0 is the negative class ：0是负拷贝类 分类 0 、 1通常用1表示我们需要找的，0表示没有 假设函数Threshold 阈值Horizontal 横轴在分类上y是0或1 ，但在线性回归问题上y可能远大于1远
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
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2024-09-02 13:48:18
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本文附带问题以及答案，and总结，在每个章节对应的末尾目录 1 绪论2 模型评估和选择留出法(ps:留一法是只留一个验证)交叉验证法(k折交叉验证)(10折交叉验证)自助法调参和最终模型 性能度量查准率、查全率P-R曲线和平衡点F1ROC曲线和AUC面积、Lrank排序损失代价敏感曲线(代价曲线)问题和总结3 线性模型线性回归 对数几率回归：对数几率函数Sigmoid
1. 正规方程前面几篇文章里面我们介绍了求解线性回归模型第一个算法 梯度下降算法，梯度下降算法最核心的是找到一个学习速率α，通过不断的迭代最终找到θ0 ... θn, 使得J(θ)值最小。今天我们要介绍一个解决线性回归模型新的算法 正规方程 对于函数f(x) = ax^2 + bx + c 而言，要求其最小值，是对其求导数并且设置导数值为0.我们知道，多维特征变量的线
一、监督学习过程完整的流程（线性回归模型Linear Regression）1. 训练集在监督学习中我们有一个数据集，这个数据集被称训练集 。因此对于房价的例子 我们有一个训练集。2. 现在我们给出这门课中经常使用的一些符号定义： 小写m：表示训练样本的数目。 因此，在这个数据集中，如果表中有47行 ，那么我们就有47组训练样本 。m就等于47； 小写x：表示输
再确定性能度量和目标后，任何实际应用的下一步是尽快建立一个合理的端到端的系统。 根据问题的复杂性，项目开始时可能无须使用深度学习。如果只需正确地选择几个线性权重就可能解决问题，那么项目可以开始于一个简单的统计模型，如逻辑回归。 如果问题属于“AI-完全”类的，如对象识别、语音识别、机器翻译等，那么项目开始于一个合适的深度学习模型，效果会比较好。 首先，根据数据的结构选择一类合适的模型。如果项目是以
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2024-07-08 21:56:16
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1 简介由于进出口贸易额波动较大,影响因素较多,一般预测算法难以得到较为准确的预测结果。针对该问题,提出基于PSO优化混合RVM模型的贸易预测方法。该方法首先找出影响进出口贸易的指标并通过主成分分析方法提取出指标的主因子作为模型的输入数据。然后在多个不同核函数的单一核RVM模型训练的基础上,根据单一核RVM模型预测误差采用多核加权的方法构建混合核RVM模型,最后通过PSO优化混合核模型参数以提高预
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2024-07-25 19:00:11
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回归主要用来解决数值预测问题，给定数据集D={(xi, yi)} ，xi={xi1,xi2...xid} 即每个样本有d个属性，求出x与y的最佳拟合曲线。1.线性回归假设x与y之间存在线性关系：将数据矩阵进行处理，添加x0=1这一项，将b看成w参数的一部分，即：若使线性方程能够很好地你和所有点，这里使用均方误差作为优化目标：令 对于W求导有：导数等于零，可以解得：其中当XTX是满秩矩阵时
由于菜狗本狗还没学概率论,接下来还会有一些概率论的知识,先补一波:自由度(degree of freedom, df)指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。通常df=n-k。其中n为样本数量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。 啥意思呢，举个例子： 有一个有4个数据( n=4)的样本，其平均值m等于5，即受到 m=5的条件限制，在自由确定4、2、5
多变量线性回归多元线性回归 multiple linear regression多元梯度下降特征缩放 Features Scaling梯度下降收敛判断、学习率选择特征工程 Feature Engineering多项式回归 Polynomial regression正规方程 normal equation 多元线性回归 multiple linear regression基本定义多元线性回归（mul
本文主要讲述了使用tf.keras实现一个简单的单边量线性回归f(x)=ax+b的过程
打开Anaconda，进入tensflow环境，打开JupyterLab
1.查看tensorflow版本的方法
import tensorflow as tf #tensorflow引用方式
print(tf.__version__) #tensorfl
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2024-04-07 00:02:41
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回归问题的判定
目标值是连续的值，而分类问题的目标值是离散型的值。回归处理的问题为预测：
预测房价销售额的预测设定贷款额度总结：上述案例中，可以根据事物的相关特征预测出对应的结果值线性回归在生活中的映射：生活案例【预测学生的期末成绩】：
期末成绩的制定：0.7考试成绩+0.3平时成绩，则该例子中，特征值为考试成绩和平时成绩，目标值为总成绩。从此案例中大概可以感受到：
回
默认模式网络(DMN)中静息态功能连接的改变是自闭症谱系障碍(ASD)和注意缺陷/多动障碍(ADHD)的特征。静息态功能连接的标准分析流程关注于神经网络或感兴趣区域之间的激活时间过程中的线性相关性。这些特征可能对时间滞后或非线性关系不敏感。 方法：在一项包括292名儿童的双胞胎队列研究中，包括52名诊断为AS
ES：由编码器输出，可以是编码过的视频数据流，音频数据流，或其他编码数据流。ES流经过PES打包器之后，被转换成PES包。PES包由包头和payload组成。 PSI：MPEG-2中定义了PSI（Program Specific Information）信息，其作用是从一个携带多个节目的某一个TS流中正确找到特定的节目。 PSI表：PSI表包括节目关联表（PAT）、条件接收表（
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2024-08-22 19:43:12
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