自回归模型的定义 自回归模型（Autoregressive Model）是用自身做回归变量的过程，即利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型[1]，它是时间序列中的一种常见形式[2]。AR模型的状态空间形式（AR-Process in State Space Form） AR模型可以写成状态空间模型的形式[4] [5] [6]，令：AR模型的求解 AR模型可以采用
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2023-10-02 20:32:31
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自回归模: 利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型。 向量自回归模型（简称VAR模
原创
2023-11-07 11:25:58
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基于梯度下降算法自建一种短期有效的自回归模型前言一：移动平均模型二：基于自适应滤波思想的权重优化三：代码实现四：实验分析五：总结与展望 前言基于时间序列自回归预测模型还是比较多的，简单的有移动平均，灰色预测，AR等等，复杂的有ARIMA，GARCH、LSTM，TCN等等。自回归模型说白了就是“当下的自己”跟“过去的自己”建立回归模型来预测“未来的自己”，它不需要任何其它的自变量，是个易理解与易应
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2023-11-27 23:11:41
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自回归根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务，或者反过来也行，就是根据下文预测前面的单词，这种类型的LM被称为自回归语言模型。（GPT,ELMO）GPT 就是典型的自回归语言模型。ELMO尽管看上去利用了上文，也利用了下文，但是本质上仍然是自回归LM，这个跟模型具体怎么实现有关系。ELMO是做了两个方向（从左到右以及从右到左两个方向的语言模型），但是是分别有两个方向
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2023-12-06 18:57:47
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# 如何实现 Java 自回归模型
## 引言
自回归模型（AR模型）是一种常用的时间序列分析方法。在本文中，我们将详细介绍如何在 Java 中实现这种模型。无论你是刚入行的新手，还是经验丰富的开发者，这篇文章都能帮助你掌握这一技能。
## 流程概述
在开始编码之前，我们需要了解整个任务的流程。下面是实现 Java 自回归模型的核心步骤：
| 步骤 | 描述
1.线性回归1.1 定义与公式线性回归(Linear regression)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。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归通用公式：w 叫做特征权重x 叫做特征值b 叫做偏置默认将w0x0 = b1.2 线性回归的特征与目标的关系分析线性回归当中主要有两种模型，一种是线性
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2024-04-16 21:13:37
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Autoregres modelsincluded:ARIMA（autoregressive moving average differencing )自回归模型（英语：Autoregressive model，简称AR模型），是统计上一种处理时间序列的方法，用同一变数例如x的之前各期，亦即x1至xt-1来预测本期xt的表现，并假设它们为线性关系AR决定了单变量不同时刻间的关系。&nb
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2023-12-18 18:17:01
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机器学习（3）——回归问题、聚类问题回归问题一、回归分析用于预测输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系。等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且很好地预测未知数据回归分析分类自变量个数：一元回归分析，多元回归分析自变量与因变量关系：线性回归分析，非线性回归分析因变量个数：简单回归分析，多重回归分析线性回归算法假设特征和结果满足线性关系算法流程
选择拟合函数形式确
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2023-12-07 09:16:00
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上篇介绍的传递函数模型的假设是，会影响到，而不会影响到，因此称为外生变量（exogenous variable）。如果和以及更多的变量之间能够相互影响，此时它们就是内生变量（endogenous variable）。向量自回归模型（vector autoregressive model，VAR模型）研究的就是内生变量之间的相互影响作用。1 模型形式以双变量为例：402 Payment Requir
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2023-08-21 19:36:00
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回归一词由弗朗西斯·高尔顿爵士（1822-1911）提出，他发现父母一高一矮的人，身高区域父母身高之间，这种现象被他称为“向均值回归”。回归是研究自变量X和因变量Y之间的关系。X与Y之间的关系可以用回归函数表示，所以回归问题的估计可以视为函数的拟合。本问假设X与Y是线性关系，将为读者介绍线性回归和logistic回归，详细讲解最小二乘法，以及结合实际问题进行应用。 目录1.1 理论模型1.2 数据
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2024-02-04 00:14:37
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PixclCNN一次生成一个像素，并使用该像素生成下一个像素，然后使用前两个像素生成第三个像素。在 PixelCNN中，有一个概率密度模型，该模型可以学习所有图像的密度分布并根据该分布生成图像。也试图通过使用之前所有预测的联合概率来限制在所有先前生成的像素的基础上生成的每个像素。
假设图像被遮挡住一般，那PixelCNN需要生成剩下的一半图像，这是通
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2024-03-16 00:00:30
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根据模型的数学原理进行简单的代码自我复现以及使用测试，仅作自我学习用。模型原理此处不作过多赘述，仅罗列自己将要使用到的部分公式。如文中或代码有错误或是不足之处，还望能不吝指正。Softmax是logistic回归的一个“一般形式”。基本思想就是在线性回归的基础上，使用一个单调可微的函数，使得预测值变为1个趋近于0/1的“预测概率”，与真实的标记y联系起来。在Logistics回归中，这个函数为其中
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2024-05-08 08:15:31
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第七部分 深度自回归模型（Deep Autoregressive Model， DARM）参考内容https://jmtomczak.github.io/blog/2/2_ARM.html Attention is all you need（Transformer原始文章）5.1 概率基础有条件的生成模型需要建模分布 ，无条件的生成模型需要建模分布 。之后的内容都考虑是无条件的生成模型的情况。
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2024-05-06 16:13:01
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文章目录1.Autoregressive models1.1几种自回归模型介绍2.Autoencoding models2.1 BERT2.2 ALBERT2.3 RoBERTa2.4 DistilBERT2.5 还有许多3.Sequence-to-sequence models4.Multimodal models 网页地址： https://huggingface.co/transforme
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2023-09-25 07:41:27
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1. 简介XLNet是一种类似BERT的模型，XLNet是一种通用的自回归预训练方法，由CMU和Google Brain团队在2019年6月发布，在18个任务取得了当前最佳效果，包括机器回答，自然语言推断，情感分析，文档排序。出发点： BERT是基于去噪自编码器的预训练模型，可以很好对双向语境信息建模，性能优于自回归语言模型的预训练方法。但是，优于需要mask一部分的输入，BERT模型忽略了mas
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2024-04-01 06:10:22
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VAR向量自回归模型一、外生变量和内生变量内生变量内生变量是具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素，是由模型系统决定的，同时也对模型系统产生影响。内生变量–般都是明确经济意义变量。一般情况下，内生变量与随机项相关，即在联立方程模型中，内生变量既作为被解释变量，又可以在不同的方程中作为解释变量。外生变量外生变量一般是确定性变量，或者是具有临界概率分布的随机变量，其参数不是模型系
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2024-05-12 17:55:21
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一、ARIMA模型介绍ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法[1] ，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均
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2023-10-05 17:17:08
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经典线性模型自变量的线性预测就是因变量的估计值。广义线性模型：自变量的线性预测的函数是因变量的估计值。常见的广义线性模型有：probit模型、poisson模型、对数线性模型等。对数线性模型里有：logistic regression、Maxinum entropy。1.线性回归原理其中，为偏置参数，M为特征数目，为基函数（径向基函数(rbf)、sigmoid基函数等），特别地，当 =&
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2024-05-25 17:28:33
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预训练模型预训练模型是在大规模数据集上进行了预先训练的模型，通常包含了通用的特征或知识。通常用于迁移学习，即将预训练模型的知识迁移到新的任务中。例子：BERT、GPT、VGG等。 训练好的模型：训练好的模型是根据你的特定任务和数据集进行了调整和训练的模型。它们可以在特定任务上表现很好，但对于其他任务可能不那么有效。例子：一个在特定数据集上训练好的图像分类模型。总的来说，预训练
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2024-06-18 15:23:32
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1. 绪论第一个在PSNR和MS-SSIM都优于BPG的学习模型。引入自回归模型改善熵模型，虽然自回归模型计算很慢，但作者发现在图像压缩领域，自回归模型与多层先验模型互补，能够比之前的模型更能挖掘隐层表示的概率结构。训练目标如下：其中，是拉格朗日乘子平衡压缩率和失真，是自然图像的未知的分布，代表量化操作。代表encoder，将隐层量化，是离散熵模型，是decoder，代表重构图像。rate项对应隐
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2024-04-03 15:04:24
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