因为要用到GAM，但是网上资料很少，看到这篇博文，特地学习了一下，相对比较全面，感谢博主的分享，在此转载，希望更多人看到啦！！
参考：http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ https://en.wikipedia.org/wiki/Spline_(mathematics) http://web.as.uky.edu/statistics/users/p
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2024-02-22 12:11:43
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## 了解GAM模型及其在Python中的应用
Generalized Additive Models（GAM）是一种非参数统计模型，用于预测因变量与自变量之间的关系。在数据科学和机器学习领域中，GAM模型在回归分析和分类问题中被广泛应用。与传统的线性模型相比，GAM模型更灵活，能够适应非线性关系和高维数据。
### GAM模型的基本原理
GAM模型的基本原理是将自变量与因变量之间的关系建模
原创
2024-04-22 05:35:53
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数据模型其实是对Python框架的概述，它规范了这门语言自身构建模块的接口，这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器。不管在哪一种框架下写代码，都会花费大量时间去实现那些会被框架本身调用的方法，Python也不例外。Python解释器碰到特殊的句法时，会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作。特殊方法一般用两个下划线开头，用两个下划线结尾。例如 __getitem__方法，obj[k
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2023-07-17 22:17:39
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# GAM模型在R语言中的实现
## 1. 整体流程
为了实现GAM模型，我们需要经历以下步骤：
步骤 | 描述
--- | ---
1 | 数据准备
2 | 拟合GAM模型
3 | 模型诊断与评估
4 | 模型预测
接下来，我将详细讲解每个步骤所需执行的操作和代码。
## 2. 数据准备
在进行任何模型拟合之前，我们需要准备数据。数据应该包括自变量和因变量，并且要进行必要的预处理，例
原创
2023-10-22 03:25:59
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# Python游戏开发入门
Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，它提供了许多用于游戏开发的库和工具。在本篇文章中，我们将介绍一些常用的Python游戏开发库，并通过具体的代码示例来展示如何使用它们来创建简单的游戏。
## Pygame
Pygame是一个基于Python的游戏开发库，它提供了一系列用于游戏开发的函数和工具。我们首先来了解一下如何使用Pygame来创建一个简单的游
原创
2023-07-21 07:59:13
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GAM（Generalized Additive Model）是一种灵活的统计模型，可以用于建模非线性关系和探索数据中的隐藏模式。它结合了广义线性模型（GLM）和非参数平滑的思想，可以用于分类和回归问题。在本文中，我们将介绍如何使用R语言进行GAM模型建模，并提供一些实际应用示例。
首先，我们需要加载所需的R包。在这个例子中，我们将使用`mgcv`包，它是R中用于建立GAM模型的最常用包之一。
原创
2024-01-10 04:43:58
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和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。直观的来说 ，后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列，在一元或多元的情况下，构建Copula函数模型和GARCH模型是最好的选择。相关视频：Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析
Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 ，时长16:34 相关视频：时间序列分析：ARIMA GARCH模
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2024-09-14 22:19:50
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最近我们被要求撰写关于风险价值VaR的研究报告，包括一些图形和统计输出。视频：风险价值VaR原理与Python蒙特卡罗Monte Carlo模拟计算投资组合实例
风险价值VaR原理与Python蒙特卡罗Monte Carlo模拟计算投资组合实例 ，时长10:03风险价值VaR和损失期望值ES是常见的风险度量。首先明确：时间范围-我们展望多少天？概率水平-我们怎么看尾部分布？在给定时间范围内的
以下是用于回归的一组方法，其中预期目标值为输入变量的线性组合，在数学概念中，假设{y^}是预测值。其中，向量 w = (w_1,..., w_p) 作为一个 coef_ （系数）and w_0 作为 intercept_（截距）。1.1.1 普通最小二乘法（Ordinary Least Squares）LinearRegression是具有系数w =（w_1，...，w_p）的以最小化数据集中的观
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2023-12-15 13:57:28
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关于GMM模型的资料和 EM 参数估算的资料，网上已经有很多了，今天想谈的是GMM的协方差矩阵的分析、GMM的参数更新方法1、GMM协方差矩阵的物理含义涉及到每个元素，是这样求算：用中文来描述就是：注意后面的那个除以（样本数-1），就是大括号外面的E求期望 （这叫无偏估计）上面公式也提到了，协方差本质上是就是很多向量之间的内积，内积的定义如下： &n
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2024-06-27 21:39:16
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机器学习（ML）是人工智能（AI）和计算机科学的一个子领域，主要是利用数据和算法来模仿人的学习方式，逐步提高其准确性。使用这个树状图作为指南，以确定使用哪种ML算法来解决你的AI问题。图片来源：LatinX 在 AI™ 中的机器学习算法备忘单如果你想知道在不同的应用程序中使用哪些机器学习算法，或者你是一个开发者，同时为你试图解决的问题寻找一种方法，请继续阅读下文，并以这些步骤作为指导。无监督学
# R语言GAM模型参数重要性指南
在数据科学和统计分析的领域，GAM（广义加法模型）是一种强大的工具，可以通过组合线性和非线性函数来捕捉数据中的复杂关系。本文将指导你如何使用R语言实现GAM模型参数的重要性分析。
## 整体流程
我们将通过以下步骤来实现GAM模型参数的重要性分析：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装并加载必要的R包 |
| 2
原创
2024-10-12 05:36:24
278阅读
我们在研究工作中使用广义加性模型（GAMs）。mgcv软件包是一套优秀的软件，可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs。这篇文章介绍一下广义加性模型（GAMs）目前可以实现的功能。我们需要加载mgcvlibrary('mgcv')受欢迎的例子数据集dat中的数据在GAM相关的研究中得到了很好的研究，包含了一些协变量--标记为x0到x3--这些协变量在不同程度上与因变量有非线性关系。我们想通
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2023-05-26 09:07:52
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# Pytorch GAM：一种现代化的回归模型
在机器学习和深度学习的领域中，模型的种类繁多，其中广义加性模型（Generalized Additive Model，GAM）是一种对数据之间复杂关系建模的有效方法。借助于Pytorch，GAM模型不仅能够处理线性关系，还能够捕捉数据中的非线性关系。本文将介绍Pytorch GAM的基本概念，并通过代码示例来演示如何实现这一模型。
## 什么是
参考1参考2 ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNet，所以可见ResNet确实很好用。先看看全图：下面我们从实用的角度去看看ResNet。1.ResNe
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2024-02-22 19:56:50
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GAMLSS模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。它克服了GAM模型和广义线性模型(Generalized Linear Models, GLM)的一些局限性相关视频对连续分布数据拟合的实例--降雪量数据降雪：63年的年降雪量
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2023-06-25 13:05:15
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每当你发现一个与时间对应的趋势时，你就会看到一个时间序列。研究金融市场表现和天气预报的事实上的选择，时间序列是最普遍的分析技术之一，因为它与时间有着不可分割的关系 - 我们总是有兴趣预测未来。时间相关模型一种直观的预测方法是参考最近的时间点。今天的股价可能会比昨天的价格更接近五年前的价格。因此，在预测今天的价格时，我们会比最近的价格更重要。过去和现在值之间的这些相关性表明了时间依赖性，它形成了一
原创
2021-05-20 09:33:17
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原文：http://tecdat.cn/?p=4130每当你发现一个与时间对应的趋势时，你就会看到一个时间序列。研究金融市场表现和天气预报的事实上的选择，时间序列是最普遍的分析技术之一，因为它与时间有着不可分割的关系 - 我们总是有兴趣预测未来。时间相关模型一种直观的预测方法是参考最近的时间点。今天的股价可能会比昨天的价格更接近五年前的价格。因此，在预测今天的价格时，我们会比最近...
原创
2021-05-12 14:41:02
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R语言二分类GAM模型是一种灵活的统计建模方法，它结合了广义加性模型（GAM）和二分类问题的特点，适用于处理复杂的非线性关系。本文将系统性地探讨如何在R语言中实现和优化二分类GAM模型，旨在为数据科学家和统计学家提供深入的理解和实用的解决方案。
在技术定位上，GAM模型为各种实际问题提供了一种非参数的解决方案，尤其适合具有高度非线性的变量关系。通过对复杂数据的建模，可以有效地捕捉特征与目标变量之
# 使用Python进行广义加权回归（GAM）
广义加权回归模型（Generalized Additive Model, GAM）是一种灵活的回归方法，能够处理非线性关系，适用于各种类型的数据。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python实现GAM，并附上代码示例和解释。
## 什么是广义加权回归（GAM）？
广义加权回归在传统线性回归的基础上，通过引入可加模型来扩展线性模型。它允许我们为每
