SVD是一种提取信息的强大工具，通过SVD实现我们能够用小的多的数据集来表示原始数据集，这样做实际就是去除噪声和冗余信息。隐性语义索引SVD最早应用就是信息检索，我们称利用SVD方法为隐性语义索引（LSI），在LSI中一个矩阵是由文档和词语组成，当应用SVD到矩阵上时，就会构建多个奇异值。这些奇异值代表了文档中概念或主题，这一特点可以更高效的文档搜索。推荐系统SVD的另外一个应用就是推荐系统，简单
SV学习（8）——随机约束和分布、约束块控制1. 随即约束和分布1.1. 为什么需要随机？1.2. 要随机做什么？1.3. 声明随机变量的类1.4. 什么是约束1.5. 权重分布1.6. 集合成员和inside运算符1.7. 条件约束1.8. 双向约束2. 约束块控制2.1. 打开或关闭约束2.1.1. constraint_mode()2.1.2. rand_mode()2.2. 内嵌约束3.
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2024-01-15 07:29:48
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## Svar模型简介及Python实现
### 1. 引言
在经济学和统计学中，SVAR（结构向量自回归）模型是一种非常重要的工具，可以用来捕捉多个时间序列之间的动态关系。与传统的VAR模型相比，SVAR模型具有更强的结构性，能够识别数据中的结构性冲击。本文将介绍SVAR模型的基本理论，并通过Python代码进行实现。
### 2. SVAR模型的基本理论
SVAR模型是将时间序列数据建
原创
2024-10-25 05:31:55
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文章目录0 参考链接（尊重原著）1 SVD分解原理2 SVD分解意义3 SVD分解的应用4 SVD数学举例5 为什么Ax=0的解为最小奇异值对应的向量？ 0 参考链接（尊重原著）下面这个讲的很好很全面视觉SLAM常见的QR分解SVD分解等矩阵分解方式求解满秩和亏秩最小二乘问题（最全的方法分析总结）矩阵分解SVD原理1 SVD分解原理奇异值和特征值有相似的重要意义，都是为了提取出矩阵的主要特征。假
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2024-06-03 15:05:23
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凡是搞计量经济的，都关注这个号了邮箱：econometrics666@sina.cn所有计量经济圈方法论丛的code程序,宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.作者：国家发改委市场与价格研究所徐鹏通信邮箱：masxupeng@163.com*PDF版本可到文后查看或下载结构向量自回归模型（StructuralVectorAutoregression，SVAR）是多元时间
原创
2021-03-31 22:41:42
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什么是转移概率矩阵(Transition Probability Matrix) 转移概率矩阵：矩阵各元素都是非负的，并且各行元素之和等于1，各元素用概率表示，在一定条件下是互相转移的，故称为转移概率矩阵。如用于市场决策时，矩阵中的元素是市场或顾客的保留、获得或失去的概率。P(k)表示k步转移概率矩阵。转移概率矩阵的特征 转移概率矩阵有以下特征： ①,0≤Pij≤1 ②，即矩阵中每一行转移
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2024-05-30 11:19:06
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MATLAB统计工具箱中提供了regstats函数,也可用来作多重线性或广义线性回归分析,它的调用方式如下：regstats(y,X,model)stats = regstats(…)stats = regstats(y,X,model,whichstats)(1)regstats(y,X,model)作多重线性回归分析.输入参数X为自变量观测值矩阵(或设计矩阵),它是的矩阵.默认情况下,regs
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2024-04-24 11:19:58
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文章目录前言一、文件结构二、读取数据部分1.引入库2.读入数据三、模型构成1.引入库2.模型结构——G3.模型结构——E4.初始化模型与权重5.构建BargainNet6.训练模型:总结 前言BargainNet是bcmi的一个项目。具体项目介绍见GitHub链接。出于各种原因需要使用BargainNet，因为有些不习惯用命令行启动训练模型，所以将里面使用的默认模型、参数直接提取出来，简化成了简
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2024-01-02 12:52:58
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上一篇博客讲了基于LSTM不同类型的时间预测，这篇文档使用pytorch 动手实现如何基于LSTM模型单变量时间预测。同样使用sns flight（数据网盘下载链接见文末） 作为数据源，这里将数据下载下来存放在本机中。首先读取存储在本机中的flights.csv数据：import torch
import torch.nn as nn
imp
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2023-10-07 13:28:35
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时序分析(8)GARCH(p,q)模型 上篇文章我们探讨了ARCH模型对时序数据的波动性进行建模和预测，本篇文章介绍GARCH模型。 首先我们介绍GARCH模型的基本概念：Generalized Autoregressive Conditionally Heteroskedastic Models - GARCH(p,q)简单来说，GARCH模型就是A
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2023-10-07 13:25:14
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Simulink生成FMU第一步：首先搭建一个模型（MATLAB的工作路径应于此模型路径一致，根据所需建立接口数量，路径不可包含中文或者数值开头路径）第二步：对模型进行设置（固定步长，求解器4）固定步长一定要设置，否则导入的fmu运行会报错：0.001第三步：导出FMU协同仿真文件（默认保存位置是MATLAB当前工作路径，路径不可包含中文或者数值开头路径）Simulink导入fmu模型文件第一步：
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2023-07-21 22:14:18
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# DNN模型的Python实现
深度神经网络（DNN）是一种强大的机器学习技术，可以用于图像识别、自然语言处理等诸多领域。本文将深入探讨DNN的基本构成、实现方法以及示例代码，帮助读者更好地理解该技术。
## 深度神经网络简介
深度神经网络是由多层人工神经元构成的网络结构。与传统的神经网络相比，DNN包含多个隐含层，使其能够捕捉数据中的复杂关系。每一层通过激活函数处理输入并传递给下一层，从
在这篇博文中，我将带大家探讨如何使用 Python 实现 ARMA（自回归移动平均）模型。ARMA 模型在时间序列分析中被广泛应用，能够有效地捕捉数据的时序特征。接下来，我们将按照背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和案例分析的结构进行详细阐述。
## 背景描述
时间序列数据在金融、经济、气象等领域随处可见，ARMA 模型是一种重要的统计模型，旨在对这类数据的分析与预测。为了更直观
# Python AR模型实现
自回归模型（AR模型）是一种广泛用于时间序列分析的统计模型。AR模型假设时间序列的当前值可以由其过去的值线性组合而成。AR模型在金融市场预测、经济数据分析及其他各种时间序列问题上都有着重要的应用。
## 1. AR模型概述
AR模型的数学表达式可以表示为：
$$
X_t = c + \phi_1 X_{t-1} + \phi_2 X_{t-2} + ...
# KELM模型的Python实现教程
KELM（Kernel Extreme Learning Machine）是一种集成了核技巧的极限学习机，适用于分类和回归问题。对于刚入行的小白来说，理解KELM模型并实现它可能会稍微复杂，但只要按部就班，就一定能够掌握。本文将指导你完成KELM模型的Python实现，以下是整个实现过程。
## 整体流程
为了帮助你理清思路，下面是整个KELM模型实现
# Python实现AR模型
## 简介
在时间序列分析中，自回归（AR）模型是一种常用的模型，用于预测未来的数值。AR模型假设未来的值与过去的值相关，可以通过利用历史数据来预测未来的趋势。本文将介绍如何使用Python实现AR模型。
## 流程概览
下面是实现AR模型的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 数据预处理 |
|
原创
2023-11-21 15:53:54
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在python中，sys，os模块是非常强大的，提供了许多对文件夹、文件和路径的操作方法sys模块sys.argv 重点：sys.argv的意义是在命令行执行脚本时，可以从程序外部为其传参exit(n)是手动结束程序，例：exit(0)sys.version 获取python解释器版本信息sys.maxsize 是python3中最大int值（伪的）sys.maxint 是python2
作者 | News编辑 | 安可出品 | 磐创AI团队出品【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第四章中的微调基于torchvision 0.3的目标检测模型。查看专栏历史文章，请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习，深度学习资源，大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
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2024-10-16 19:07:30
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简介基于统计的方法是经典的时间序列预测模型，也是财务时间序列预测的主要方法。他们假设时间序列是由随机冲击的线性集合产生的。一种有代表性的方法是ARMA模型，它是AR和MA模型的组合。它被扩展到非平稳时间序列预测，称为自回归综合移动平均（ARIMA），它结合了差分技术来消除数据中趋势分量的影响，并且由于其巨大的灵活性而成为最受欢迎的线性模型之一。然而，这种方法最初仅限于线性单变量时间序列，并且不能很
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2024-09-29 21:34:57
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# 使用Python实现ARIMA模型
ARIMA（自回归积分滑动平均）模型是一种广泛应用于时间序列分析的统计方法。它主要用于预测未来数据点及分析不同时间段内的趋势。本文将介绍如何使用Python实现ARIMA模型，并附上代码示例。
## 1. ARIMA模型简介
ARIMA模型的三部分含义如下：
- **AR（自回归）**: 当前值与其前几个值之间的关系。
- **I（积分）**: 通过
原创
2024-09-27 07:44:55
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