0.赛题理解场景：蚂蚁金服每天需要处理大量的资金流入和流出条件：为了资金流动的风险达到最低，同时保证每天的正常业务运转目标：精准预测未来每日的资金流入流出情况数据：用户基本信息数据、用户申购赎回数据、收益率表、银行间拆借利率表1.数据探索准备1.1时间序列图# 画出每日总购买与赎回量的时间序列图
fig = plt.figure(figsize=(20,6))
#表示figure的大小为长、宽（单
本书第二章将详细介绍自回归模型，因为它的标题叫做自回归模型！！???快速读完一遍第二章后，发现作者写作本书主要是结合使用概率论的知识进行建模，比如使用条件分布来为联合分布建模。并且，作者在本章中对于自回归模型并没有深入基础地探讨，而是着眼于“深度”，大量的结合神经网络来举例和应用。我们先暂时抛开本书，来具体看一下自回归模型是怎么回事。然后马上先不要脸地请上GPT老师 ?。直接提问：“GPT老师您好
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2024-08-28 20:34:08
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1.用线性回归找到最佳拟合直线我们知道回归方程的公式如下所示：如果输入向量x满足以下形式：并且我们有如下形式的回归系数向量w：那么回归方程又可以写成以下形式：那么我们如何求取回归系数向量w呢？一个常用的方法就是找出使得误差最小的w，我们通常采用平方误差。平方误差可以写成：用矩阵表示还可以写做(y-xw)T(y-xw)。我们对w求导并令其等于零，解出w如下：值得注意的是，上述式子中的(xTx) 的逆
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2024-05-30 22:14:58
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简答题/面试题属开放性问答，答案并不唯一，因此自己对问题的理解与阐述就显得尤为重要。除说准基本概念外，适当具体加以论证更有助于表达。 以下为方便个人记忆而整理的部分简答及解析，仅供参考，欢迎读者斧正或在评论区补充。统计学统计学是一门研究如何收集、组织、分析和解释数据，利用数据做出决策的科学。与数学不同，数学的证明是基于公理和假设的，证明的过程依赖的是演绎推理，得到的结论是必然成立的。而统计学强调的
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2024-05-28 14:34:48
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基本形式给定包含
条记录的数据集
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线性回归模型试图学习一个线性模型以尽可能地预测因变量
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多元线性回归的假设同大多数算法一样，多元线性回归的准确性也基于它的假设，在符合假设的情况下构建模型才能得到拟合效果较好的表达式和统计性质较优的估计参数。误差项
是一个期望值为零的随机变量，
本教程为大家介绍一下Dreamweaver检查表单行为，使用“检查表单”行为可以为表单中各元素设置有效性规则。 一、Dreamweaver检查表单行为 1. 在文档中插入表单和文本域。 2. 重复第1步添加其它文本域。 3. 选择验证方法： 如果要在用户填写表单时分别验证各个文本域，请选择一个文本域。 如果要在用户提交表单时验证多个文本域，请点击“文档”窗口左下角标签选择器中的标签。如
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2024-03-28 23:44:23
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作者：chen_h 该教程将介绍如何入门神经网络，一共包含五部分。你可以在以下链接找到完整内容。（一）神经网络入门之线性回归Logistic分类函数（二）神经网络入门之Logistic回归（分类问题）（三）神经网络入门之隐藏层设计Softmax分类函数（四）神经网络入门之矢量化（五）神经网络入门之构建多层网络这篇教程中的代码是由 Python 2 IPython Notebook产生的，在教程的
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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1、DB（DataBase）:数据库，一般指的就是OLTP数据库，在线事物数据库，用来支持生产的。DB保留的是数据信息的最新状态，只有一个状态！ 2、DW（Data Warehouse）：数据仓库，保存的是数据在不同时间点的状态，对同一个数据信息，保留不同时间点的状态，便于我们做统计分析。 3、关于DM，目前网上有两种说法，一说数据集市（Data Mart）;一说数据挖掘（Da
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2024-09-18 18:54:40
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构建机器学习项目的流程及对基本回归模型和衍生模型的掌握一、以线性回归为例使用sklearn构建机器学习项目的完整流程1.明确项目任务：回归/分类2.搜集数据集并选择合适的特征3.选择度量模型性能的指标4.选择具体的模型并进行训练以优化模型5.评估模型的性能并调参二、基本的回归模型及其衍生模型基本多元线性回归多项式回归广义可加模型（GAM）回归树支持向量回归SVR 一、以线性回归为例使用sklea
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2024-03-27 06:51:47
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计量经济学复习笔记（四）：多元线性回归一元线性回归的解释变量只有一个，但是实际的模型往往没有这么简单，影响一个变量的因素可能有成百上千个。我们会希望线性回归模型中能够考虑到这些所有的因素，自然就不能再用一元线性回归，而应该将其升级为多元线性回归。但是，有了一元线性回归的基础，讨论多元线性回归可以说是轻而易举。另外我们没必要分别讨论二元、三元等具体个数变量的回归问题，因为在线性代数的帮助下，我们能够
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2024-03-17 19:14:17
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回归分析用于分析输入变量和输出变量之间的一种关系，其中线性回归是最简单的一种。设： Y=wX+b，现已知一组X（输入）和Y（输出）的值，要求出w和b的值。举个例子：快年底了，销售部门要发年终奖了，销售员小王想知道今年能拿多少年终奖，目前他大抵知道年终奖是和销售额（特征量）挂钩的，具体什么规则不清楚，那么他大概有两个方法解决这个问题：1、去问老板，今年的分配规则是什么。【通过算法解决问题】2、去向同
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2024-09-05 11:16:24
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自由度自由度的概念在统计学中，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。自由度通常用于抽样分布中。统计学上，自由度是指当以样本的统计量来估计总体的参数时，样本中独立或能自由变化的数据的个数，称为该统计量的自由度。一般来说，自由度等于
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2024-05-14 15:49:15
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时间序列数据经常是不平稳而且序列之间往往有一定程度上的共同联动关系。一组时间序列协整意味着这组序列内存在一个长期的均衡关系。如果这种长期的均衡关系不存在，则表面上的联动则是无意义的。分析多个不平稳的时间序列是否协整可以帮助理解它们的长期表现。把30年的美国政府债券的利率看作是长期利率，把3个月的同种债券的利率看做是短期利率。根据相关理论，长期利率应该是短期利率的未来预期收益的平均值。这意味着这两个
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2024-04-26 16:06:08
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文章目录前言一、岭回归算法背景? 起源与背景? 应用领域✨ 特点? 本篇亮点二、算法原理? 基本原理? 参数估计? 模型评估⚙️ 优化? 模型假设? 应用价值三、算法实现3.1 导包3.2 加载数据集3.3 数据预处理3.4 划分训练集、测试集3.5 定义岭回归模型3.6 网格搜索3.7 评估指标3.8 结果可视化3.8.1 训练曲线3.8.2 真实值与预测值关系图3.8.3 误差分布图完整源码
DWR（Direct Web Remoting）是[color=red]一个Ajax的开源框架，用于改善web页面与Java类交互的远程服务器端的交互体验[/color]，可以帮助开发人员开发包含AJAX技术的网站。它可以允许在浏览器里的代码使用运行在WEB服务器上的JAVA函数，就像它就在浏览器里一样。
现在我们来看看dwr是怎么处理相应的关系的。
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2024-09-19 10:22:14
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目录线性回归介绍求W值方法一：最小二乘法之正规方程求W值方法二：最小二乘法之梯度下降sklearn线性回归正规方程、梯度下降API回归性能评估sklearn回归评估API线性回归实例算法API使用建议正规方程和梯度下降总结过拟合以及欠拟合定义欠拟合原因及解决办法过拟合原因及解决办法回归问题解决过拟合的方式 - 岭回归（带有正则化的线性回归）岭回归 - 带有正则化的线性回归API案例线性回
Regression（回归）的步骤看似比较复杂，其实也就是上节课老师所讲的三步：引入一组model ➡️评估这组model 的好坏 ➡️得到最佳的function。老师引入了一个很有趣的例子：选择培养宝可梦。 找一个function，输入一只宝可梦的信息，预测它的CP（战斗力）的值。 一、 初始的方法Model 线性Model：y=b+w•xcp，w和b是参数，xcp是进化前的CP值。 Train
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2024-05-15 06:24:57
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# Python 回归参数设置范围
## 一、整体流程
下面是实现“Python回归参数设置范围”的整体流程，可以用表格展示：
| 步骤 | 操作 |
|:----:|:--------------------------------------------------:|
| 1 |
原创
2024-05-27 06:21:21
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限制性立方样条用于研究X和y的非线性关系，通常的结果是一条曲线。通过曲线可以判断转折点。限制性立方样条包括线性模型、logistic模型、Cox回归模型三种情况，今天介绍基于logistic回归模型的限制性立方样条图。变量要求：x为连续性变量，y为2分类变量。今天展示的是BMI对心血管风险的影响，自变量因变量协变量BMI心血管地区、sex、age老规矩，直接看数据形式和最终的效果图：数据情况：这里
