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74. 序列模型

1. 序列数据

  • 实际中很多数据是有时序结构的
  • 例如，电影的评价随时间变化而变化
    • 拿奖后评分上升，直到奖项被忘记
    • 看了很多好电影后，人们的期望变高
    • 季节性：贺岁片、暑期档
    • 导演、演员的负面报道导致评分变低

2. 序列数据-更多例子

  • 音乐、语言、文本和视频都是连续的
    • 标题“狗咬人”远没有“人咬狗”那么令人惊讶
  • 大地震发生后，很可能会有几次较小的余震
  • 人的互动是连续的，从网上吵架可以看出
  • 预测明天的股价要比填补昨天遗失的股价更难

3. 统计工具

74. 序列模型_第1张图片

反序在某些时候是有意义的，已经知道未来的事情，去推之前的事情。

4. 序列模型

5. 方案A-马尔科夫假设

6. 方案B-潜变量模型

7. 总结

  • 时序模型中，当前数据跟之前观察到的数据相关
  • 自回归模型使用自身过去数据来预测未来
  • 马尔科夫模型假设当前只跟最近少数数据相关，从而简化模型
  • 潜变量模型使用潜变量来概括历史信息

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