需求弹性需求弹性：一种商品的需求量对其影响因素变动的反应敏感程度；通过需求弹性可以反映出某个因素发生变化时，需求量变化状况常见需求弹性：需求价格弹性、需求收入弹性、需求交叉弹性需求价格弹性：一种商品需求量变动对其价格变动的反应程度需求价格弹性分弧弹性和点弹性，两者计算公式如下：需求价格弹性种类完全无弹性；弹性系数为0，食盐较接近需求缺乏弹性；弹性系数<1，生活必需品需求单位弹性;弹性系数=1
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2023-12-18 16:19:07
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什么是弹性系数法
弹性系数法在对一个因素发展变化预测的基础上,通过弹性系数对另一个因素的发展变化作出预测的一种间接预测方法。弹性系数法适用于两个因素y和x之间有指数函数关系的情况,式中α为比例系数,b为y对x的弹性系数。弹性一词来源于材料力学中的弹性变形的概念。弹性系数指材料长度变形的百分比同所施加力变化的百分比的比率,称为交互弹性。后来弹性的概念被推广应用于社会经济领域。弹性系数被用来
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2023-12-20 18:21:34
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2021中国人民银行笔试越来越近，今天安徽时代顾邦小编为大家分享：经济金融部分基础知识考点——需求价格理论，供大家参考学习。 核心考点一:需求价格理论考点导读:需求价格弹性是每年考试中必考的核心考点，主要考查需求价格弹性的定义、分类以及需求价格弹性与收入之间的关系。希望各位考生认真掌握所有内容，做到学以致用。一、需求价格弹性含义表示需求在--定时期内对商品本身价格变动的反应程度。二、需
回归模型目标函数一、岭回归模型1、介绍Ridge/RidgeCV：使用结构风险最小化=损失函数（平方损失）+正则化（L2范数）Ridge 回归通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题。 岭系数最小化的是带罚项的残差平方和， 其中，α≥0α≥0 是控制系数收缩量的复杂性参数： αα 的值越大，收缩量越大，这样系数对共线性的鲁棒性也更强。这个惩罚项中lambda大于等于0，是个调整参
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2024-02-19 21:34:52
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display:flex 意思是弹性布局，它能够扩展和收缩 flex 容器内的元素，以最大限度地填充可用空间。Flex是Flexible Box的缩写，意为”弹性布局”，用来为盒状模型提供最大的灵活性。任何一个容器都可以指定为Flex布局。.box{
display: flex;
}注意，设为Flex布局以后，子元素的float、clear和vertical-align属性将失效。它可以用于以
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2023-12-18 12:45:34
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小学课本上讲过 线性回归线性回归：使用形如y=w T x+b的线性模型拟合数据输入和输出之间的映射关系的。目标：对房屋成交信息建立回归方程，并依据回归方程对房屋价格进行预测：• 房屋面积单位为平方英尺(ft 2 )房• 屋成交价格单位为万可行性分析• 简单而直观的方式是通过数据的可视化直接观察房屋成交价格与房屋尺寸间是否存在线性关系。• 对于本实验的数据来说，散点图就可以很好的将其在二维平
线性模型的正则化正如我们在第一和第二章看到的那样，降低模型的过拟合的好方法是正则化这个模型（即限制它）：模型有越少的自由度，就越难以拟合数据。例如，正则化一个多项式模型，一个简单的方法就是减少多项式的阶数。对于一个线性模型，正则化的典型实现就是约束模型中参数的权重。 接下来我们将介绍三种不同约束权重的方法：Ridge回归，Lasso回归和Elastic Net。岭回归(Ridge):(L2正则)岭
回归与聚类算法1 线性回归2 欠拟合与过拟合3 岭回归4 逻辑回归5 模型保存与加载6 K-means算法（无监督学习） 1 线性回归原理 线性回归的损失和优化 API什么是线性回归？ 线性回归线性回归是利用回归方程（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线性模型： 自变量是一次方 参数是一次方损失函数/cost/成本函数/目标函数 最小二乘法 优化损
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2024-09-07 17:41:26
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回归函数可以选择的表示很多。但是根据奥卡姆剃刀原则，应该选择简单而又可行的回归函数。显然，如果可行，，线性函数是最简单的回归函数。当回归函数$F$采用线性模型表示时 ，我们称该类模型为线性回归（linear regression）。线性模型简单，易于建模，由于$\omega$直观的表达了个属性再预测中的重要性，因此线性模型有很好的可解释性（comprehensibility）。对于样例$(\bol
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2024-03-08 14:19:56
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2024-01-07 14:23:20
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本文系微博运维数据平台（DIP）在实时计算平台的研发过程中集群资源管理方面的一些经验总结和运用，主要关注以下几个问题： 异构资源如何整合？实时计算应用之间的物理资源如何隔离？集群资源利用率如何提高？集群运维成本如何降低？ 1. 背景 这是我们初期的一个实时计算架构，大致划分为三个部分： （1）日志收集； &nb
回归目录一、前言二、缩减系数来“理解”数据1、岭回归2、lasson3、前向逐步回归三、权衡偏差与方差四、示例：预测乐高玩具套装的价格1、获取数据2、建立模型五、使用Sklearn的linear_model总结参考资料 一、前言 前面我们介绍了线性回归和局部加权线性回归，并配有两示例——预测鲍鱼的年龄。但是在示例中数据集是多维的，有多个数据特征。如果数据的特征比样本点多应该怎么办？是否还可以使
线性模型简单线性回归最简单的线性回归模型假设被预测变量y和单个预测变量 x之间存在如下线性关系： 其中系数β0和β1分别表示回归线的截距和斜率。β0表示当x=0时，y的预测值；斜率β1表示当x增加一个单位时，y的平均变化。从上图可以看出，观测值并不全部落在回归线上，而是分布在回归线的周围。即：每个观测值yt都包含可解释部分β0+β1xt和随机误差项εt。随机误差项并不意味着错误，而是指观测值与线性
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2024-06-17 15:32:24
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线性回归、lasso回归、岭回归以及弹性网络的系统解释声明背景介绍概述线性回归模型函数及损失函数线性回归算法多项式回归（线性回归的推广）广义线性回归（线性回归的推广）岭回归(Ridge回归)lasso回归为什么lasso回归容易使得不重要的变量的系数变为0而岭回归却会保留它们弹性网络（Elastic Net）结语参考资料 声明本博客集合了网上众多大牛的博客和观点，后面将对主要的引用源进行列举。在
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2024-05-21 20:53:02
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线性预测技术很早（1967年）就已经被应用与语音处理领域，基本概念是：一个语音的采样值可以通过过去若干语音采样值的线性组合来逼近（最小均方误差），能够决定唯一的一组预测系数，而这个预测系数就是题目中的LPC，可以当作是该语音的一个特征。1.优势线性预测最重要的优势在于其可以较为精确的估计语音的参数，而这些极少的参数可以正确的表现语音信号的时域和频域特性。2.基本原理线性预测分析的基本原理是把信号用
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2023-11-28 13:24:33
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阿里巴巴云原生团队和阿里达摩院决策智能时序团队合作开发 AHPA 弹性预测产品，该产品主要出发点是基于检测到的周期做“定时规划”，通过规划实现提前扩容的目的，在保证业务稳定的情况下，让你真正实现按需使用。
原创
2022-03-10 10:25:53
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废话少说，先上代码：# ACF2
plot_acf(diff1)
# PACF
plot_pacf(diff1)
# MODEL
model = sm.tsa.ARIMA(dta, order=(4, 1, 2))
results = model.fit(disp=0)
print('The detail of the model:')
print(results.summary())
#
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2023-06-30 16:12:44
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弹性来表示因变量对自变量变化的反应的敏感程度。当一个经济变量发生1%的变动时，由它引起的另一个经济变量变动的百分比。1 弹性的一般含义弧弹性计算公式： 当需求曲线上两点之间的变化量趋于无穷小时，需求的价格弹性要用点弹性来表示。也就是说，它表示需求曲线上某一点上的需求量变动对于价格变动的反应程度。点弹性计算公式：2 需求价格弹性一种商品价格变化1%所引起的该商品的需求量变化百分之几。
一定时期内一种
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2024-04-19 11:09:25
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风险预测 风险预测(risk proiection）又称风险估计 （risk estimation)，试图从两个方面评估每一个风险：(1）风险发生的可能性或概率：（2）如果风险发生，风险相关问题产生的后果。项目计划人员、其他管理人员及技术人员都要进行以下4 步风险预测活动： 1.建立一个尺度，以反映风险发生的可能性。 2.描述风险产生的后果。 3. 估算风险对项目及产品的影响。 4.标明风险预测的
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2024-01-30 20:15:11
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一.卡尔曼滤波简单介绍 我们可以在任何含有不确定信息的动态系统中的使用卡尔曼滤波，对系统的下一步动作做出有根据的猜测。猜测的依据是预测值和观测值，首先我们认为预测值和观测值都符合高斯分布且包含误差，然后我们预设预测值的误差Q和观测值的误差R，然后计算得到卡尔曼增益，最后利用卡尔曼增益来综合预测值和观测值的
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2024-09-24 17:14:32
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