最近在论文中遇到的，大概就是根据往年的年份-文献数量（图大概长下面这样）预测新一年的文献数量。首先分析问题：1、这是单变量预测，变量是年份，因变量是发文量。2、Y-x不是线性关系。偶然想到大二数据结构课学过java的时间序列预测，于是以下为python的单变量时间序列预测学习笔记：时间序列（time series）是同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。根据观察时间的不同，时间序列中的时
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2024-05-30 09:31:54
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# Java线性预测
在软件开发中，我们经常需要根据已有的数据进行预测和预测分析。Java线性预测是一种常用的数据预测方法，它利用线性回归模型来预测未来的数值。本文将介绍Java线性预测的原理和实现方法，并给出相应的代码示例。
## 什么是线性预测
线性预测是一种基于线性回归模型的预测方法，它假设要预测的数值与自变量之间存在线性关系。线性回归模型通过拟合训练数据来找到最佳的线性函数，然后使用
原创
2024-01-25 03:34:42
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DPCM压缩系统的实现与分析1.DPCM 编解码原理预测编码是根据某一模型利用以往的样本值对于新样本值进行预测，然后将样本的实际值与其预测值相减得到一个误差值，对于这一误差值进行编码。如果模型足够好且样本序列在时间上相关性较强，那么误差信号的幅度将远远小于原始信号，从而得到较大的数据压缩结果。预测编码方法分线性预测和非线性预测编码方法。线性预测编码方法，也称差值脉冲编码调制法，简称DPCM。enc
线性预测语音编码简介
语音信号的线性预测编码（LPC）by Goncely1 线性预测技术概述线性预测编码是语音处理中的核心技术，它在语音识别、合成、编码、说话人识别等方面都得到了成功的应用。其核心思想是利用输入信号u和历史输出信号s的线性组合来估计输出序列s(n)：式中的ai和bj被称为预测系数，其传递函数可表示为：该式为有理函数，在基于参数模型的谱估
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2023-07-21 13:48:33
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线性预测编码（英语：LPC, Linear predictive coding）是主要用于音频信号处理与语音处理中根据线性预测模型的信息用压缩形式表示数字语音信号谱包络（spectral envelope）的工具。它是最有效的语音分析技术之一，也是低位速下编码方法高质量语音最有用的方法之一，它能够提供非常精确的语音参数预测。线性预测编码的基本思想是：“一个语音取样的现在值可以用若干个语音取样过去值
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2023-10-13 21:34:37
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Linear Regression（线性回归）回归的核心思想—连续函数下进行预测线性模型的形式：（是权重向量）线性模型中的“线性”其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是一条直线，在三维空间中是一个平面，推广到 n 维空间…应用：股票市场预测、自动驾驶技术、商品推荐系统…比如，预测住房价格： 它的工作方式是这样的 因而，要解决房价预测问题，我们实际上 是要将训练集“喂”给我们的学习算法，进
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2023-11-29 17:16:31
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线性回归预测法 所谓线性回归模型就是指因变量和自变量之间的关系是直线型的。 回归分析预测法中最简单和最常用的是线性回归预测法。 回归分析是对客观事物数量依存关系的分析是数理统计中的一个常用的方法．是处理多个变量之间相互关系的一种数学方法．线性回归分析是对客观事物数量关系的分析，是一种重要的统计分析方法，被广泛的应用于社会经济现象变量之间的影响因素和关联的研究．由于客观
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2023-07-07 22:04:01
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作者：桂。时间：2017-03-26 10:12:07链接： 【读书笔记05】前言 西蒙.赫金的《自适应滤波器原理》第四版第三章，线性预测是Wiener Filter的应用，作为信号识别的特征以及信号编码的一种实现途径。本想着跳过这一章，但想着每一章多少记录一下，直到看到Kalman Filter，也就写写吧。主要包括： 1）前向线性预测原理； 2）线性预测应用
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2023-09-08 11:08:11
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# Java线性回归预测
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Java实现线性回归预测。线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的统计模型。它可以用于预测一个变量（因变量）与其他变量（自变量）之间的关系。在Java中，我们可以使用Apache Commons Math库来实现线性回归。
## 2. 线性回归预测的流程
下表展示了实现线性回归预测的步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-08-15 05:59:59
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MATLAB中的数据拟合算法所谓数据拟合是求一个简单的函数,,不要求通过已知的这些点,而是要求在整体上逼近原函数。这时,在每个已知点上就会有误差,数据拟合就是从整体上使误差,尽量的小一些。也就是说，数据拟合的目的是使用一个较为简单的函数去逼近一个复杂的、未知的函数，从而可以对较为复杂的，庞大的数据进行分析。对于MATLAB中的数据拟合，实际上可分为线性拟合与非线性拟合。对于线性拟合，已知如下
线性回归是什么？线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。适用场景？趋势线：价格预测 流行病学：预测疫情发展原理：线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。优缺点：优点
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2024-01-01 11:11:10
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一、数据集本次实战用到的是高炉煤气循环发电（CombinedCyclePowerPlant，CCPP）数据集，该数据集来自于UCI主页（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html）。 自变量AT，表示高炉的温度V，表示炉内的压力；AP，表示高炉的相对湿度RH，表示高炉的排气量因变量连续性，PE，表示高炉的发电量二、加载数据集1、读取数据并展示数
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2024-08-05 11:06:32
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一、 线性回归什么是回归：从大量的函数结果和自变量反推回函数表达式的过程就是回归。线性回归是利用数理统计中回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。——主要是解决值预测的问题一元线性回归：只包括一个自变量（x1）和一个因变量（y），且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。公式： 多元线性回归：如果回归分析中包括两个或两个
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2023-10-12 23:47:28
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理论推导 机器学习所针对的问题有两种：一种是回归，一种是分类。回归是解决连续数据的预测问题，而分类是解决离散数据的预测问题。线性回归是一个典型的回归问题。其实我们在中学时期就接触过，叫最小二乘法。 线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测输出结果。 先从简单的模型看起： 首先，我们只考虑单组变量的情况，有： 使得  
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2024-02-05 11:06:11
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要想从根本上理解产量预测, 就应该从最简单、最不靠谱模型出发. 希望能通过逐渐增加相关因素, 获得比较切合实际生产的模型.1. 产量时序模型采用线性或准线性模型.1.1 常数模型在一个比较短的时期, 可采用本模型. 日产油量为常数.模型优点:对一个较短的时期 (如一个月) 可能非常有效.模型缺点:很难称其为一个模型.1.2 线性递减模型油井生产分为若干阶段, 其开始的标志包括: 开始生产、措施 (
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2023-10-12 14:44:39
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又是一年一度“剁手节”有人说感到今年的双十一冷清了许多，很多人都很好奇今年双十一会产生多少交易额？SPSAU这里打算科学预测一下今年的天猫“双十一”的销售额。预测的模型方法有很多种我们选择常用的一元线性回归模型来简单预测,一起来看看吧！一、建立回归模型我们利用一元线性回归模型对双十一销售额预测 ，需要设置一个指标变量作为自变量，这里选择国内生产总值（GDP）来作为自变量。从经济和社会发展规律来说，
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2024-01-11 13:10:12
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在机器学习中的大部分任务通常都是与预测有关的，当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。常见的例子有：预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院病人）、预测需求（零售销量）等。一、线性回归的基本元素 线性回归linear regression是回归的各种标准工具中最简单而且最流行的。线性回归基于几个简单的假设：首先，假设自变量 和因变量y之间的关系是线性的，即y可以表示为 这里
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2024-04-01 20:43:10
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语音生成的模型 &nb
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2023-12-13 12:30:26
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1、线性回归基本思想：线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的经典统计方法，其基本思想是找到一条最佳的直线，使得这条直线能够最好地拟合样本数据，并用这条直线来对新的自变量进行预测。2、 代码实现2.1.metrics.py：定义一些衡量模型的性能的指标 包括分类和回归的指标import numpy as np
from math import sqrt
# 分类准确度
def acc
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2024-04-04 12:51:44
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前言tensorflow 是Google的开源的深度学习框架，本次分享下利用该框架计算出一个线性回归参数的预测实践，以及训练后如何将模型转化为web端可以使用的模型。 TensorFlow的官方地址：https://www.tensorflow.org/ ； js版本的官方地址: https://js.tensorflow.org/ ； 转化为web端可以使用的工具地址：https://gi
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2024-06-21 10:44:21
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