一 AIC赤池信息量准则（Akaike information criterion，AIC）是评估统计模型的复杂度和衡量统计模型“拟合”资料之优良性(Goodness of fit)的一种标准，是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的。赤池信息量准则建立在信息熵的概念基础上。在一般的情况下，AIC可以表示为：AIC=2k−2ln(L)其中：k是参数的数量，L是似然函数。假设条件是模型的误差服从独立正态
似然函数我们不陌生，在统计学中似然函数是种包含统计模型参数的函数，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率：L(θ|x)=P(X=x|θ)，似然函数在参数估计中扮演着重要的角色。实际过程中假定某个变量服从某个分布，这个分布具有未知参数需要确定，我们通过极大似然估计可以得到最终模型的参数，这就完成了概率模型的训练（实际上概率模型的训练过程就是参数估计）。然后实际上我们
在四处寻找资料后,想写下来这篇文章来证明下我的观点,同时可以抛砖引玉来获得更好的答案.首先先让我们思考两个问题1）实现参数的稀疏有什么好处吗？一个好处是可以简化模型，避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多，如果考虑所有的参数起作用，那么可以对训练数据可以预测的很好，但是对测试数据就只能呵呵了。另一个好处是参数变少可以使整个模型获得更好的可解释性。2）参数值越小代表模型越简单吗？是的。为
此处模型选择我们只考虑模型参数数量，不涉及模型结构的选择。很多参数估计问题均采用似然函数作为目标函数，当训练数据足够多时，可以不断提高模型精度，但是以提高模型复杂度为代价的，同时带来一个机器学习中非常普遍的问题——过拟合。所以，模型选择问题在模型复杂度与模型对数据集描述能力（即似然函数）之间寻求最佳平衡。人们提出许多信息准则，通过加入模型复杂度的惩罚项来避免过拟合问题，此处我们介绍一下常用的两个
在R语言中，进行基于AIC（赤池信息准则）的步进式模型选择，使用step函数。这个函数可以用于对线性模型（例如通过lm函数创建的模型）或广义线性模型（例如通过glm函数创建的模型）进行向前选择、向后删除或双向选择。 它从一个模型开始，然后通过添加或删除变量来寻找一个更好的模型，基于AIC（赤池信息准则）或其他指标。1. 安装并加载必要的包# 如果没有安装，可以通过以下命令安装
# install.
最优模型选择的准则选择的准则： AIC准则、BIC准则1.AIC准则概念： AIC信息准则即Akaike information criterion，又称赤池信息准则。是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，由日本统计学家赤池弘次创建和发展。它建立在熵的概念基础上，可以衡量所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。公式： 一般情况下，AIC表示为：AIC＝2ｋ－２ｌｎ（Ｌ） 注：ｋ是参数的数量，L是
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2023-08-30 11:38:33
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很多参数估计问题均采用似然函数作为目标函数，当训练数据足够多时，可以不断提高模型精度，但是以提高模型复杂度为代价的，同时带来一个机器学习中非常普遍的问题——过拟合。所以，模型选择问题在模型复杂度与模型对数据集描述能力（即似然函数）之间寻求最佳平衡。人们提出许多信息准则，通过加入模型复杂度的惩罚项来避免过拟合问题，此处我们介绍一下常用的两个模型选择方法——赤池信息准则 （Akaike Informa
前言 本文章主要分享ABtest结果数据的差异检验的R语言实现。先叨叨一下ABtest的实验重点： 企业在进行ABtest标准流程落地的过程中，主要考虑3个方面； 1.自动化分流策略 &n
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2023-08-09 20:45:56
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# 应用BIC准则选取最优滞后阶数
在时间序列分析中，滞后阶数是指序列中当前时刻的值与过去时刻的值之间的时间间隔。滞后阶数的选择对于时间序列模型的拟合和预测非常重要。一种常用的方法是应用BIC（贝叶斯信息准则）来选取最优的滞后阶数。本文介绍了在R语言中如何应用BIC准则选取最优滞后阶数的方法。
## BIC准则简介
贝叶斯信息准则（BIC）是一种模型选择的准则。BIC准则考虑了模型的拟合优度
# 如何实现Python BIC
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现BIC（Bayesian Information Criterion，贝叶斯信息准则）。BIC是一种模型选择准则，用于衡量模型的复杂度和拟合数据的能力之间的平衡。通过使用BIC，我们可以选择最佳的模型来解决各种统计问题。
## 流程
下面是实现Python BIC的步骤：
步骤 | 描述
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原创
2023-07-14 05:03:43
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首先看几个问题1、实现参数的稀疏有什么好处？一个好处是可以简化模型、避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多，如果考虑所有的参数作用，会引发过拟合。并且参数少了模型的解释能力会变强。 2、参数值越小代表模型越简单吗？是。越复杂的模型，越是会尝试对所有的样本进行拟合，甚至包括一些异常样本点，这就容易造成在较小的区间里预测值产生较大的波动，这种较大的波动也反应了在这个区间的导数很大
序贯模型=关联规则+时间因素。了解这个模型可以参考李明老师的《R语言与网站分析 [李明著][机械工业出版社][2014.04][446页]》，第九章，第二节的“序列模型关联分析”。以下贴一个网络中关于序贯模型，R语言的arulesSequences包：__________________________________________________________________________
很多参数估计问题均采用似然函数作为目标函数，当训练数据足够多时，可以不断提高模型精度，但是以提高模型复杂度为代价，同时带来一个机器学习中非常普遍的问题——过拟合。 所以，模型选择问题在模型复杂度与模型对数据集描述能力（即似然函数）之间寻求最佳平衡。 人们提出许多信息准则，通过加入模型复杂度的惩罚项来避免过拟合问题，此处我们介绍一下常用的两个模型选择方法：1. 赤池信息准则（Akaike Infor
线性回归线性回归原理 线性回归算法是一种预测连续变量模型的方法。他额基本思想是通过已知样本点的因变量和自变量的关系。设定一个数学模型，来拟合这些样本。也就是说线性回归通过样本寻找模型的过程。简单来说，假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。数学表示为：自变量=x
因变量=y
线性回归模型:y=αx+β构建回归模型是要
通常，当我们在学校学习时，编程美学不是一个关键问题。用 Python 写代码时，个人也会遵循自己的风格。然而，当我们必须花大把时间来理解一个人的隐式代码时，这项工作肯定不受欢迎，这种情况同样可能发生在别人阅读我们的代码时。所以，让我们聚焦 Python 之禅和一些改进技巧，从而解决问题。1 Python 之禅？对于此前没听说过的人，请在 Python 解释器中键入并执行import this，会出
编码哲学学一学
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2021-07-20 10:03:35
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按照《代码整洁之道》的说法，“花在阅读和编码上的时间比远远超过10:1。”
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2021-07-13 14:06:12
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文章来源于公众号：架构头条作者 | Hannibal Liang策划 | 万佳按照《代码
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2022-08-09 16:16:00
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来自 | 架构头条按照《代码整洁之道》的说法，“花在阅读和编码上的时间比远远超过 10:1。”通常，当我们在学校学习时，编程美学不是一个关键问题。用 Python 写代码时，个人也会遵循自己的风格。然而，当我们必须花大把时间来理解一个人的隐式代码时，这项工作肯定不受欢迎，这种情况同样可能发生在别人阅读我们的代码时。所以，让我们聚焦 Python 之禅和一些改进技巧，从而解决问题。1Python 之
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2021-04-08 17:19:59
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按照《代码整洁之道》的说法，“花在阅读和编码上的时间比远远超过 10:1。”通常，当我们在学校学习时，编程美学不是一个关键问题。用 Python 写代码时，个人也会遵循...
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2021-07-19 15:41:20
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