论文： Mask CTC: Non-Autoregressive End-to-End ASR with CTC and Mask Predict摘要：提出了MASK CTC(一种新型非自回归端到端语音识别框架)，自回归(Autoregressive Translation , ART)模型需要用已生成的词来预测下一个位置的词，代
# 自回归模型模拟与Python
自回归模型（AutoRegressive, AR）是一种用于时间序列分析的重要工具。它的基本思想是通过观察序列过去的值来预测未来的值。自回归模型在经济学、气象学等领域都有广泛应用。本篇文章将带您了解自回归模型的基本概念，并提供一个使用Python进行模拟的代码示例。
## 一、自回归模型简介
自回归模型是一种线性模型，通常用于捕捉时间序列数据中的自相关性。假
大多数学校的统计学悲剧在于它是多么愚蠢。老师们花费数小时来研究导数，方程式和定理，当您最终达到最佳效果时（将概念应用于实际数字），就会出现一些无关紧要，没有想象力的示例，例如掷骰子。遗憾的是，如果您跳过推导（您可能永远不需要），而专注于使用这些想法来解决有趣的问题，那么统计数据就很有趣。
如果随机变量是什么我们都不清楚，那我们还在讨论什么！
随机变量在统计和概率中非常重要的概念，必须先具
由于具有双向上下文建模的能力，BERT等基于自编码的预训练方法比基于自回归语言建模的预训练方法具有更好的性能然而。但由于依赖于用mask破坏输入，BERT忽略了mask位置之间的依赖关系，并遭受了训练前微调的差异。本文提出了一种广义的自回归预训练方法XLNet，该方法(1)通过最大化所有分解顺序排列的期望似然来实现双向上下文学习，(2)由于其自回归公式，克服了BERT的局限性。此外，X
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2024-05-10 16:08:39
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建立回归模型的一般步骤如下图1、具体（社会经济）问题当我们想去解决一些现实生活、经济问题时，需要将具体问题量化成数据，然后通过观察与揭示事物（数据）之间的内在联系得出规律，从而达到解决现实经济问题（及时止损、预测），奔着这个目标产生了一些列的可行性问题。2、设置指标变量（量化具体问题）可行性问题已经产生，接下来就要根据问题研究的目的设置因变量 y ，然后选取一些和因变量y有统计关系的自变量 x1、
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2023-10-17 21:49:01
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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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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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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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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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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. 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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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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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
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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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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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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