门槛回归模型的实质是利用门槛值将样本分为两组，只有当两组样本的估计参数显著不同时，才使用门槛回归模型，否则说明不存在门槛，使用线性模型就可以了，因此必须对模型进行显著性检验。门槛变量的选择可由理论模型外生决定，汉森指出，由于门槛回归方法是通过对门槛变量进行排序后进行模型估计的，如果门槛变量含有较强的时间趋势，就会将这种趋势带入模型中，趋势的存在将改变突变点似然分布检验，更重要的是，在这种情况下，置
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2024-03-15 20:07:49
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基础的 RNN 网络结构如下图所示，上一个时间戳的状态向量 ?−1与当前时间戳的输入??经过线性变换后，通过激活函数???ℎ后得到新的状态向量 ?。 相对于基础的RNN网络只有一个状态向量 ?，LSTM 新增了一个状态向量??，同时引入了门控(Gate)机制，通过门控单元来控制信息的遗忘和刷新，如下图所示： 在 LSTM 中，有两个状态向量?和h ，其中?作为LSTM 的内部状态向量，
在拜读Hansen(2001)的大作【参见下述】时，有几个专有名词与一些相似的字眼，还有概念，须要先瞭解，才能比较有感觉。"The new econometrics of structural change: Dating Changes in U.S. LaborProductivity." Journal of Economic Perspectives (2001). Chow(1
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2024-05-27 13:24:51
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写在前面最近因为在准备找深度学习相关的工作，听说经常会考到手推逻辑回归LR，因此提前在博客上记录一下。逻辑回归也称为对数几率回归，有些书上也叫逻辑斯蒂回归，叫法并不一致。英文名是一致的，losgitic regression，大家有这么一个概念就行了。正文考虑二分类的任务，输出标记为[0,1]。线性回归模型产生的预测值为： 于是，我们需将实值z转换为0/1值。最理想的是“单位阶跃函数”。图像如下图
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2024-05-28 21:48:10
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项目背景和目的斯特鲁普效应(Stroop effect)在心理学中指优势反应对非优势反应的干扰。例如当测试者被要求回答有颜色意义的字体的颜色时，回答字本身的意义为优势反应，而回答字体颜色为非优势反应，若字体颜色与字意不同，被测者往往会反应速度下降，出错率上升。实验目的：验证斯特鲁普效应一、描述统计分析import numpy as np
import pandas as pd
import mat
门限回归模型(Threshold Regressive Model，简称TR模型或TRM)的基本思想是通过门限变量的控制作用，当给出预报因子资料后，首先根据门限变量的门限阈值的判别控制作用，以决定不同情况下使用不同的预报方程，从而试图解释各种类似于跳跃和突变的现象。其实质上是把预报问题按状态空间的取值进行分类，用分段的线性回归模式来描述总体非线性预报问题。多元门限回归的建模步骤就是确实门限变量、率
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2024-04-01 08:59:12
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论文标题：Smooth Compact Tensor Ring Regression论文作者：Jiani Liu, Ce Zhu, Yipeng Liu论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9253557论文代码：https://github.com/liujiani0216/SCTRR摘要随着数字影像设备的快速普及和发展，涌现了大量高阶数据，如光学视
前面分类问题的评估有提到『8 种评估方法!』，但是它们并不适用于回归问题。二分类问题的结果最终是一个 是or否 的结果，而回归问题的结果是一个 准确的数值。数值评估起来因为可以计算明显的距离，反倒更简单些。比如说：0和1的绝对值误差是1，0和1的平方误差也是1，使用绝对值误差和平方误差都可以对这个样本做评估。但是，回归问题评估的实现存在深坑，请一定小心 正文 回归问题的拟合比较简单，所用到的衡量
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2024-08-17 15:33:01
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风险控制-防刷
最近1 ~2年电商行业飞速发展，各种创业公司犹如雨后春笋大量涌现，商家通过各种活动形式的补贴来获取用户、培养用户的消费习惯；但任何一件事情都具有两面性，高额的补贴、优惠同时了也催生了"羊毛党"。 "羊毛党"的行为距离欺诈只有一步之遥，他们的存在严重破环了活动的目的，侵占了活动的资源，使得正常的用户享受不到活动的直接好处。今天主要分享下腾讯自己是如何通
结合自身在stata软件实际操作中的经验，做出门槛回归模型的小结如下： 注：本人采用的是Hansen个人主页上的代码完成的，具体代码请在网上搜索BruceHansen的个人主页（门槛回归创始人）-左下角的Programs and Data--Organized by Subject--Threshold Models--STATA Programs1、门槛变量
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2023-11-09 06:56:16
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UFLDL之softmax回归主成份分析与白化softmax回归算法简介softmax回归是一种监督学习算法，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广。多分类问题中，类标签 \(y\) 可以取两个以上的值（如手写数字识别0~9共10个种类的数字）。
假设共有 \(k\) 个类，对于给定的测试输入\(x\)，softmax回归输出一个\(k\)softmax回归的数学表达softmax的
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2024-07-15 15:41:52
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Part1学习内容： （导论+Stata入门+数学回顾）区分相关关系、因果关系、逆向因果关系（双向因果关系）遗漏变量1 经济数据分类横截面数据（截面数据） 指的是多个经济个体的变量在同一时点上的取值。时间序列数据 指的是某个经济个体的变量在不同时点上的取值。面板数据 指的是多个经济个体的变量在不同时点上的取值。2 Stata基本命令查看数据集中的变量名称、标签等：.describe查看变量a与b的
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2024-05-05 19:47:51
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一、概述 回归分析是处理难以用一种精确方法表示出来的变量之间关系的一种数学方法。可分为（一元/多元）（线性/非线性）回归分析。线性回归分析是两类回归分析中较简单的一类，也是应用较多的一类。 本节由于涉及较多数理统计中的名词，篇幅受限，数学部分不细述，只介绍matlab实现部分。可在有数理统计部分专业知识的基础上，参考相关书本学习。二、 线性回归分析y=β0+β1x+ε 确定的模型为一元线性回归
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2024-04-04 19:12:04
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《第5讲-回归分析-Matlabppt课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《第5讲-回归分析-Matlabppt课件(125页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、第五讲 数据拟合回归分析,回归一词的由来,谢中华 天津科技大学,2021/2/16,相关与回归分析概述 线性回归 非线性回归 回归分析的Matlab函数,主要内容,变量间的关系,确定性关系或函数关系 y=f (x,人的身高和体重 家庭的
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2024-03-30 08:24:30
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本文为Maching Learning 栏目补充内容，为上几章中所提到单参数线性回归、多参数线性回归和 逻辑回归的总结版。旨在帮助大家更好地理解回归，所以我在Matlab中分别对他们予以实现，在本文中由易到难地逐个介绍。 本讲内容：Matlab 实现各种回归函数=========================基本模型Y=θ0+θ1X1型---线性回归（直线拟合）解决过拟合问题
数据回归分析和拟合的matlab实现2.doc 数据回归分析和拟合的MATLAB实现目录一、多元线性回归二、多项式回归一元多项式POLYFIT或者POLYTOOL多元二项式RSTOOL或者RSMDEMO三、非线性回归四、逐步回归一、多元线性回归多元线性回归1、BREGRESSY,X确定回归系数的点估计值2、B,BINT,R,RINT,STATSREGRESSY,X,ALPHA求回归系数的点估计和区
一篇九月份建模比赛对我帮助很大的文章，特此转载---------------------------------------------------------------------------------------------------------------logistic regression属于概率型非线性回归，它是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。例如，
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2024-05-08 20:33:39
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基于matlab的svm入门编程虽然比较简单，但我也走了不少弯路，下面我就给大家分享关于我的经验。 在讲解之前，我们需要知道基于matlab进行svm有两种方法，第一，采用matlab本身自带的svm工具箱；第二，采用台湾大学林智仁教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的工具箱。以我的个人经验，采用matlab本身自带的工具箱会比较简单，可以省去很多麻烦，但同时它本身能
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2024-03-25 17:40:52
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“线性/非线性回归分析Matlab算例”01—一元线性回归分析代码：% 一元回归x=[1097 1284 1502 1394 1303 1555 1917 2051 2111 2286 2311 2003 2435 2625 2948 3055 3372];%自变量时间序列数据y=[698 872 988 807 738 1025 1316 1539 1561 1765 1762 1960 190
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2024-03-08 17:45:09
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基于MATALB语言实现线性回归分析摘要针对各学科领域中常遇到的一元或者多元线性回归问题，在简单介绍回归分析基本理论的基础上，结合具体实例，详细介绍了基于回归算法编写MATLAB程序、利用MATLAB预定义函数以及二者相结合解决多元线性回归问题的方法。再根据已得的实验结果以及以往的经验来建立统计模型，并研究变量之间的相关关系，建立起变量之间关系的近似表达式，并由此对相应的变量进行预测和控制。关键字
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2024-04-01 06:19:39
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