统计模型第15页

huffman编码

2)Huffman编码基于信源的概率统计模型，它的基本思路是：出现概率大的信源符号编短码，出现概率小的编长码。从而实现平均码长最小。

wuyanzea·2020-06-29 21:47

python+ARIMA 进行时间序列处理

发现进行预测时，与属性没有多大关系，只和时间有关，这时候就不能利用机器学习模型来解决，要用时间序列处理这里用的python语言，使用一种统计模型ARIMA2ARIMAAuto-RegressiveIntegratedMovingAverages

tuntunwang·2020-06-29 20:55

毕业实用模型（三）——时间序列forecast包的使用

arimaorder7、auto.arima8、ggplot2中的时间序列相关系数9、tslm10、CV交叉验证11、forecast12、geom_forecast13、总结14、参考文献00引言在毕业实用统计模型

逆天者顺A·2020-06-29 17:27

Secure Federated Transfer Learning（论文笔记）

在本文中，我们引入了一种新技术和框架，称为联邦迁移学习（FTL），以改进数据联合下的统计模型。联盟允许在不损害用户隐私的情况下共享知识，并且允许在网络中传送互补知识。因此，目标域方可以通过

浅若清风cyf·2020-06-29 11:01

隐马尔可夫链

隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。

丁叔叔·2020-06-29 10:15

统计模型总结1：时间序列分析及Python建模

时间序列分析是针对时间序列数据进行预测分析的一门学科，其不考虑其他因素的影响，只考虑预测对象随时间的变化，并据此作出预测分析。相对应的随机过程理论考虑的是随时间变化的一族随机变量全体。在工程应用中由于难以收集到全部的随机变量，随机过程理论一般较难应用。时间序列分析由于其只考虑预测分析的对象，在工程实践中较常得到应用。不过当对观察对象有很大影响的外界因素发生变化时，时间序列分析的预测结果误差较大。1

auto_beaver·2020-06-29 09:08

常用的统计模型

1.广义线性模型（是多数监督机器学习方法的基础，如逻辑回归和Tweedie回归）2.时间序列方法（ARIMA，SSA,基于机器学习的方法）3.结构方程建模（针对潜变量之间关系进行建模）4.因子分析（调查设计和验证的探索型分析）5.功效分析/实验分析（特别是基于仿真的实验设计，以避免分析过度）6.非参数检验（MCMC）7.K均值聚类8.贝叶斯方法（朴素贝叶斯、贝叶斯模型平均/Bayesianmode

狂奔的蜗牛·2020-06-29 08:13

Python语言实现信用评分卡建模分析

背景介绍信用评分技术是一种应用统计模型，其作用是为信用卡申请人计算一个风险评估分值的方法。而这种用途的统计模型就称为信用评分卡。

564523909·2020-06-29 05:41

HMM隐马尔可夫模型详解

隐马尔可夫模型要解决的问题三、问题解决1.概率计算问题：2.学习问题：3.预测问题：关于什么是隐马尔可夫模型我想你看到的解释应该是酱紫的：隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）是统计模型

weixin_41911765·2020-06-29 02:29

零基础学好大数据需要具备哪些条件

weixin_41780944·2020-06-29 02:25

一、机器学习的一些概念

一、机器学习的一些概念：1、统计学习的方法是基于数据构建统计模型从而对数据进行预测与分析。

咆哮的大树锯·2020-06-29 02:18

线性回归

无监督学习：其他概念介绍：线性回归的原理线性回归涉及的定义函数优化方法（主要介绍两种）梯度度下降：正规方程：线性回归的评估指标Reference机器学习的基本概念：定义：机器学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析

weixin_38901120·2020-06-28 21:16

统计语言模型与NLP算法设计

简单的说，统计语言模型是用来计算句子中某种语言模式出现概率的统计模型。一般自然语言的统计单位是句子，所以也可以看做句子的概率模型。

芝士小奶盖·2020-06-28 20:06

AI+工业制造的核心点应用梳理（一）

识别预测机器寿命维护与更换调试、技术更新记录收集机器特性、使用模态、维护模态、操作人员及人机互动信息、机器故障与维修历史记录、机器主动与被动维护操作、明细特性和其他因素来建立机器寿命与资产预测型维护更换调试统计模型

AI深度学习算法实战代码解读·2020-06-28 20:24

ML 01、机器学习概论

———HerbertA.Simon1.机器学习是什么计算机基于数据来构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。

weixin_34389926·2020-06-28 18:00

机器学习系统简介

（监督，无监督，强化学习）学习模式（在线学习，批量学习）推理类型（基于实例，基于模型）这些标准不是相互排斥的，可以根据场景的需要进行组合：自动驾驶机器可以利用ML监督学习系统，通过批量学习学习，并通过统计模型

weixin_34318956·2020-06-28 16:02

隐马尔可夫模型

隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel,HHM），作为一种统计模型，描述了含有隐含未知数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。

weixin_30363817·2020-06-27 18:21

自然语言处理-哈工大笔记

文章目录词处理语句处理篇章处理当前热点统计语言模型分词语料库词性标注句法分析语料库多机加工系统词语搭配识别技术N-Gram统计模型平滑方法动态-自适应-基于缓存的语言模型马尔科夫模型隐马尔科夫模型基于HMM

wang2008start·2020-06-27 12:54

瑞利衰落信道

定义：瑞利衰落信道（Rayleighfadingchannel）是一种无线电信号传播环境的统计模型。这种模型假设信号通过无线信道之后，其信号幅度是随机的，即“衰落”，并且其包络服从瑞利分布。

xingozd·2020-06-27 08:45

数据可视化总结

提供数组支持，以及相应的高效的处理函数Scipy提供矩阵支持，以及矩阵相关的数值计算模块Matplotlib数据可视化工具，作图库Pandas强大、灵活的数据分析和探索工具StatsModels设计建模，统计模型估计

小于狙击手·2020-06-27 08:39

马尔可夫链

说白了，随机过程就是一些统计模型，利用这些统计模型可以对自然界

joshuasea·2020-06-27 07:44

最生动的数据分析师技能图谱

clay小哈_·2020-06-27 05:06

人工智能之知识图谱概述（一）

知识图谱的概念2、知识图谱的分类二、知识工程发展历程三、知识图谱的知识图谱第二章技术人才篇1、知识表示与建模（1）知识表示模型（2）知识表示学习（3）知识表示与建模人才介绍2、知识获取（1）实体识别与链接①传统统计模型方法

__盛夏光年__·2020-06-27 04:38

评价Logistic回归模型优劣的两个重要参数AIC和BIC

赤池信息量准则，即Akaikeinformationcriterion、简称AIC，是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的。

风景不在对岸wj·2020-06-27 00:36

不用框架，实现非连续语音识别Demo(python源码)

GMM-HMM语音识别原理1.HMM隐马尔科夫模型(HMM)是一种统计模型，用来描述含有隐含参数的马尔科夫过程。难点是从隐含状态确定出马尔科夫过程的参数，以此作进一步的分析。

11721206·2020-06-26 23:57

Seaborn：可视化线性回归关系regplot

但是，使用统计模型来估计两组噪声观察之间的简单关系可能会非常有用。本章讨论的功能将通过线性回归的共同框架来实现。

牛仔一灯·2020-06-26 16:55

读书感受之《数学之美》

放羊郎·2020-06-26 16:53

笔记︱横截面回归模型中调节效应+中介效应（横截面回归模型两大方向）

笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向：一个是交互效应方向（调节、中介效应）、一个是随机性方向（固定效应、随机效应）。

悟乙己·2020-06-26 10:22

语音识别概述

给定目标语音的训练数据，可以训练一个识别的统计模型。用傅里叶变换将声波变换成频谱和幅度。基于HMM的传统的声学模型依赖于语音和文本数据，

shichaog·2020-06-26 09:19

九个方面告诉你，一个合格的数据分析师，到底要什么能力？

shenmanli·2020-06-26 09:34

文本摘要(text summarization)五: 统计模型（text_pronouns、text_teaser，feature-base）

一、文本摘要（统计模型)统计模型（featurebase）是深度学习兴起之前，最有效果，应用最广泛的文本摘要技术方案。

Macropodus·2020-06-26 05:26

Ground truth的含义

在机器学习中，术语”groundtruth”指的是用于有监督训练的训练集的分类准确性，主要用于统计模型中验证或推翻某种研究假设。术语也指收集准确客观的数据用于验证的过程。

qwezhaohaihong·2020-06-26 04:12

OpenCV+python：人脸检测

1，人脸检测简介人脸检测的模型主要有两类，一类是知识模型，根据眼睛、嘴、鼻子的相对位置或面部不同部位的颜色深度差异来检测人脸，另一类是统计模型，把海量的人脸数据转换成二维像素矩阵，从统计的观点出发构建人脸模式空间判断人脸是否存在

@迷途小书童·2020-06-26 02:14

DALS019-统计模型2-贝叶斯分布与层次分析

title:DALS019-统计模型2-贝叶斯分布与层次分析date:2019-08-1912:0:00type:"tags"tags:BeyesBierachicalcategories:DataAnalysisforthelifesciences

backup备份·2020-06-25 21:26

R语言机器学习建模标准流程

前沿统计学习是机器学习的基础，机器学习的方法代表了统计的最新发展，二则都是包含于数据科学之中；传统的统计模型大多对数据有一定的要求或者假设，模型本色也有比较明确的数学形式，模型的优劣主要依据对数据的分布假定得到的检验来判断

Bonus_F·2020-06-25 05:12

DeepWalk: Online Learning of Social Representations 论文笔记

本篇论文主要介绍了如何把自然语言处理模型word2vec的方法应用到网络的节点表示中，通过word2vec的方法把网络学习为向量的潜层表示，能把网络中的联系编码到连续的向量空间中，这样网络的关系就能够很方便的通过各种统计模型来对这些网络中的联系进行各种应用

七块七毛七·2020-06-25 05:11

随机游走算法

随机游走（RandomWalk，缩写为RW），又称随机游动或随机漫步，是一种数学统计模型，它是一连串的轨迹所组成，其中每一次都是随机的。

满腹的小不甘·2020-06-25 03:25

sanfork·2020-06-24 19:54

机器学习如何与传统行业结合？金融领域可能是最大风口

期间负责信用风控量化模型的开发，主要用统计模型和机器学习模型对贷款的违约风险和损失进行预测。此外，对银行客群的行为分析也

大数据挖掘DT数据分析·2020-06-24 14:25

5分钟了解神经网络的激活函数：有效的改善模型学习模式的能力

机器学习是一个使用统计学和计算机科学原理来创建统计模型的研究领域，用于执行诸如预测和推理之类的主要任务。这些模型是给定系统的输入和输出之间的数学关系集。

deephub·2020-06-24 12:19

HMM与分词、词性标注、命名实体识别

HMM（隐马尔可夫模型）是用来描述隐含未知参数的统计模型，举一个经典的例子：一个东京的朋友每天根据天气{下雨，天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种，我每天只能在twitter上看到她发的推

lycommand·2020-06-24 10:22

干货分享！ 20种数学建模方法！

按建立模型的数学方法，数学模型主要分为以下几种：几何模型、代数模型、规划模型、优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型等。

罗zy鸭·2020-06-24 09:55

机器学习中模型、策略、算法的区别和联系

统计机器学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。

陶醉·2020-06-24 07:25

时间序列--ARIMA（原理简单应用

它属于统计模型中最常见的一种，用于进行时间序列的预测。其原理在于：在将非平稳时间序列转化为平稳时间序列的过程中，将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。

上进的菜鸟·2020-06-24 02:48

《统计学习方法》李航著——第一章学习笔记

第一章：熟悉统计学习方法的基本概念统计学习：基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析，也称为统计机器学习。1.统计学习组成：监督学习，半监督学习，非监督学习和强化学习。

JPDAYSUNDAY·2020-06-23 23:41

统计模型参数量与FLOPs

你的模型到底有多少参数，每秒的浮点运算到底有多少，这些你都知道吗？近日，GitHub开源了一个小工具，它可以统计PyTorch模型的参数量与每秒浮点运算数（FLOPs）。有了这两种信息，模型大小控制也就更合理了。其实模型的参数量好算，但浮点运算数并不好确定，我们一般也就根据参数量直接估计计算量了。但是像卷积之类的运算，它的参数量比较小，但是运算量非常大，它是一种计算密集型的操作。反观全连接结构，它

ShellCollector·2020-06-23 20:13

从金融领域，看看机器学习的应用场景

定义我们可以将机器学习(ML)看作是数据科学的一个子集，它使用统计模型洞

IT派·2020-06-23 20:19

IBM SPSS Modeler案例：信用风险评分方法

信用评分是使用统计模型的方法对潜在客户和已有客户在贷款（包括信用卡）时的风险通

idlethetimewithu·2020-06-23 17:37

人工智能-马尔可夫模型

（马尔可夫与马尔科夫都可以，所以也别纠结）马尔可夫模型（MarkovModel）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。

iamsongyu·2020-06-23 17:39

《统计学习基础-数据挖掘、推理与…

第一章绪论第二章有指导学习概述2.1引言2.2变量类型和术语2.3两种简单预测方法：最小二乘方和最近邻法2.4统计判决理论2.5高维空间的局部方法2.6统计模型，有指导学习和函数逼近2.7结构化回归模型

小阳阳testor·2020-06-23 07:14

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