1、自回归模型AR(p)的整体估计1自回归模型1.1模型aj,回归系数用 j(j 1,2, p)子样观测值 Xi,i 0, 1,白噪声序列表示为表示，则可得到的 AR模型:Xt1Xt 12Xt 2Pxtat(1)1.2模型参数的最小二乘估计设样本观测值 Xt,t 0, 1,，记Xp 1Xp 2TXnap 2TaNXpXp 1Xp 1XpXiX2XN 1XN 2Xn则AR(p)模型可以表示为(2)由
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2024-05-05 15:09:57
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生成模型——自回归模型详解与PixelCNN构建自回归模型（Autoregressive models）简介PixelRNN使用TensorFlow 2构建PixelCNN模型输入和标签掩膜实现自定义层网络架构交叉熵损失采样生成图片完整代码自回归模型（Autoregressive models）深度神经网络生成算法主要分为三类：生成对抗网络(Generative Adversarial Netwo
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2023-07-19 19:43:17
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线性回归是机器学习中最经典的算法，因为后面的多层感知也是基于这些算法进行演变而来的，所以当我们完全了解了机器学习之后对于我们了解后面的算法是很有帮助的，尤其对于经典的，每一个机器学习模型都会用到的梯度下降，损失计算进行更深刻的认识是非常具有帮助的。同时本次的博客将会把整个机器学习我认为比较经典的算法通通进行自己的手动实现，供大家进行参考和学习，那么我们就开始实现本次的第一个机器学习算法，线性回归吧
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2024-04-07 09:58:17
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自回归式（Auto-regressive）组装策略自回归式组装是一种特定类型的组装策略，在每一步中都基于当前分子的状态来决定下一步添加哪个原子或分子片段。换句话说，每一步的决策依赖于之前所有步骤的累积结果，这样的过程使得分子的构建是序列化的。每一步的决策都是基于当前分子结构的，而不是考虑全局的最优解。挑战局部最优陷阱：自回归式的组装策略可能导致所谓的“局部最优陷阱”。这意味着智能体可能会发现一个看
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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今天我们用C语言实现一个简单的线性回归算法；在代码前面我们在回顾一下线性回归。线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征是线性相关的，即满足一个多元一次方程式。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参数W和b。通常表达式可以表示如下：
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2023-09-30 14:26:34
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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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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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自回归模型（Autoregressive Model，简称 AR 模型）是最常见的平稳时间序列模型之一。接下将介绍 AR 模型的定义、统计性质、建模过程、预测及应用。 一、AR 模型的引入考虑如图所示的单摆系统。设 xt 为第 t 次摆动过程中的摆幅。根据物理原理，第 t 次的摆幅 xt 由前一次的摆幅 xt-1 决定，即有 xt=a1xt-1。考虑到空气振动的影响，我们往往假设(1)其中，随机干
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2024-08-20 14:22:31
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本文若有讲述错误或不妥之处，欢迎大佬在评论区纠正！论文总览论文详细解读1. 论文的motivation为了学习高维数据之间的潜在共享信息(slow features)生成式模型计算量太大，且学习到的很多特征都是特定模式下的特征所以我们不应该直接学习后验概率 (其中 是当前的输入， 是上下文)，而是应该将 和 嵌入到更加紧凑分布的空
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2024-05-20 21:47:16
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回归算法分类，常用回归算法解析 回归是数学建模、分类和预测中最古老但功能非常强大的工具之一。回归在工程、物理学、生物学、金融、社会科学等各个领域都有应用，是数据科学家常用的基本工具。 回归通常是机器学习中使用的第一个算法。通过学习因变量和自变量之间的关系实现对数据的预测。例如，对房价估计时，需要确定房屋面积（自变量）与其价格（因变量）之间的关系，可以利用这一关系来预测给定面积的房屋的价格。可以有多
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2024-03-27 17:31:03
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Multivariate workload prediction using Vector Autoregressive and Stacked LSTM models1 摘要：向量自回归+堆叠LSTM
VAR用于过滤多元时间序列之间的线性相互依赖堆叠LSTM捕获非线性趋势（从VAR模型计算得到的残差）对比模型：AR-MPL，RNN-GRU、ARIMA-LSTM文章提出多变量负载预测模
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2024-04-29 11:18:47
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关于这个问题我今天正好看到了这个文章。讲的正是各个算法的优劣分析，很中肯。https://zhuanlan.zhihu.com/p/25327755正好14年的时候有人做过一个实验[1]，比较在不同数据集上(121个)，不同的分类器(179个)的实际效果。论文题为：Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classificati
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2024-08-09 11:33:01
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Vector autoregressive model 是多元时间序列分析中最基础的一族模型之一，我们可以从两个角度来理解它，从纵向比较来看，它是单变量时间序列Autoregressive(AR)模型在多元时间序列上的衍生；从横向比较来看，它和它的其他小伙伴VMA，VARMA等都是在用线性关系刻画一个平稳的系统；下面我们主要阐述 VAR的性质，内生变量与外生变量，VAR的应用(厉害在哪里)1)VA
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2023-09-04 11:32:00
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用于时间序列的自相关模型AMAM全称Autoregression Model，它以t
t
时刻之间的值为输入，通过一个回归方程计算tt时刻的预测值。AM简单高效，是时间序列预测的常用方法。在本文中，你将学到：如何研究时间序列的自相关性如何定义、训练、使用一个自相关模型如何进行rolling predictionAutoregressio
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2024-05-10 11:03:46
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回归问题 回归分析用于预测输入量变（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量值随之发生变化。只管来说回归问题等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且很好的预测未知数据。 回归分析根据自变量个数分为【一元回归分析与多元回归分析】，根据自变量与因变量关系分为【线性回归分析与非线性回归分析】，根据因变量个数分为【简单回归分析与多重回归分析】1.线性
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2024-07-06 04:59:34
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随机信号的模型建立为随机信号建立参数模型是研究随机信号的一种基本方法，其含义是认为随机信号x(n)是由白噪w(n)激励某一确定系统的响应（如图 7.5）。只要白噪的参数确定了，研究随机信号就可以转化成研究产生随机信号的系统。AR模型（自回归模型 Auto-regression model） 随机信号 由本身的若干次过去值 ) ( n x ) ( k n x − 和当前的激励值 线性组合产生： 该模
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2024-08-23 11:58:23
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统计学中，一般将变量与变量之间的关系划分为函数关系和相关关系。函数关系：因变量与自变量之间存在函数式关系。当一个变量或几个变量取一定的值时，另一个变量有确定值。例如，当给出圆的半径r时，就可以根据S=πr2，计算出圆面积S。相关关系：因变量与自变量之间存在非严格的依存关系。当一个变量或几个变量取定一个数值时，另一个对应变量的数值是不确定的。但是，该变量的数值却是随着前述变量的所取数值而发生一定的变
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2024-06-20 19:45:50
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1. 自回归模型的含义是什么?自回归模型使用过去的观测值来预测未来值。2. 自回归模型的表示方法是什么?通常表示为AR(p)模型,p表示使用的过去观测值的个数。3. 自回归模型的公式是什么?Y_t = c + φ_1Y_{t-1} + φ_2Y_{t-2} + ... + φ_pY_{t-p} + ε_t 4. 自回归模型的参数有哪些?模型常数c,自回归系数φ和白噪声误差ε。5. 自回归
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2023-10-06 13:55:46
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