统计模型第8页

量化交易python 文件_python数据分析与量化交易

心理因素3、行业因素4、经济因素5、市场因素6、政治因素金融量化投资量化投资的优势1、避免主观情绪，人性弱点和认知偏差，选择更加客观2、能同时包括多角度的观察和多层次的模型3、及时跟踪市场变化，不断发现新的统计模型

weixin_39737001·2022-11-27 00:22

时间序列预测之--ARIMA模型

也记作ARIMA(p,d,q)，是统计模型(statisticmodel)中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型。1.ARIMA的优缺点优点：模型十分简单，只需要内生变量而不需要借助其他外生变量。

weixin_30908707·2022-11-26 11:29

人工智能的三次浪潮

1956ArtificialIntelligence提出□1950-1970符号主义流派：专家系统占主导地位1950：图灵设计国际象棋程序1962：IBM的跳棋程序战胜人类高手（人工智能第一次浪潮）□1980-2000统计主义流派：主要用统计模型解决问题

岳飞宇·2022-11-26 02:50

Group Lasso

Lasso（leastabsoluteshrinkageandselectionoperator，又译最小绝对值收敛和选择算子、套索算法）是一种同时进行特征选择和正则化（数学）的回归分析方法，旨在增强统计模型的预测准确性和可解释性

llzz嗯哈·2022-11-25 23:48

R语言回归及混合效应模型及贝叶斯实现

Mixedeffectmodel），即多水平模型（Multilevelmodel）/分层模型(HierarchicalModel)/嵌套模型(NestedModel)，无疑是现代回归分析中应用最为广泛的统计模型

xiao5kou4chang6kai4·2022-11-25 20:00

我们追求的泛化，竟是一条死路？

文|鹰钩鼻涕虫从我们刚刚接触统计学习方法开始，想必就一直在接受一个思想：相比符号算法，统计模型最重要的能力之一，即是它的泛化能力。

夕小瑶·2022-11-25 15:20

数学在机器学习中的重要性

一种是以研究函数和变换为重点的代数方法，比如Dimensionreduction，featureextraction，Kernel等，一种是以研究统计模型和样本分布为重点的统计方法，比如Grap

鸣一·2022-11-25 12:47

【动手学深度学习】暂退法（Dropout）（PyTorch从零开始实现源代码）

重新审视过拟合二、扰动的稳健性三、实践中的暂退法四、从零开始实现4.1数据和函数准备4.2定义模型参数4.3训练和测试4.4源代码五、简洁实现上一节中，我们介绍了通过惩罚权重的L2L_2L2范数来正则化统计模型的经典方法

旅途中的宽~·2022-11-24 16:30

统计模拟与R

在传统的方法难以解决的问题中，有很大一部分可以用概率统计模型进行描述。基本思想将各种随机事件的概率特征（概率分布，数学期望）与随机事件的模拟联系起来用试验的方法确定事件的相应概率与数学期望。

Serendipity>·2022-11-24 15:33

使用MATLAB对语音信号进行采集以及读写的方法

一方面，对声学语音学统计模型的研究逐渐深入，鲁棒的语音识别、给予语音段的建模方法及隐马尔可夫模型与人工神经网络的结合成为研究的热点。

清泉_流响·2022-11-24 12:29

ARIMA算法解析与Python实现

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

巴顿庄园·2022-11-24 10:47

单目多人三维人体重建CenterHMR

网络运行的结果，包括三维人体网格，三维人体关键点和三维人体统计模型参数SMPL会保存在一个npz文件里，以便其他任务使用。

兢兢业业小码农·2022-11-24 06:40

暂退法（Dropout）

我们介绍了通过惩罚权重的L2范数来正则化统计模型的经典方法。在概率角度看，我们可以通过以下论证来证明这一技术的合理性：我们已经假设了一个先验，即权重的值取自均值为0的高斯分布。

Sonhhxg_柒·2022-11-24 02:12

【机器学习实战】线性回归

scikit-learn中的线性回归四、用Python实现多元线性回归1.加载Boston住房数据集数据2.数据集分为训练集和测试集3.计算出系数与截距4.绘制散点图五、应用领域一、介绍线性回归可以定义为统计模型

AI阿聪·2022-11-24 00:20

如何用线性回归模型做数据分析？

小洛写在前面：很多同学目前所做的业务分析工作，徒手分析即可cover业务需求，较少用到一些高阶的统计模型和机器学习上面的东西。渐渐的便会产生一种感觉，即数据分析满足业务需求即可，不需要会机器学习。

赵小洛·2022-11-24 00:48

时间序列学习笔记

时间序列分析的主要任务就是根据观测数据的特点为数据建立尽可能合理的统计模型。然后利用模型的统计特性去解释数据的统计规律，以期达到控制或

张某人ER·2022-11-23 14:25

2021-09-16

《FederatedLearningChallenges,methods,andfuturedirections》翻译教育学习涉及在远程设备或孤立的数据中心(如移动电话或医院)上培训统计模型，同时保持数据本地化

JulieLynn_·2022-11-23 13:31

关键点数据标注案例

关键点数据标注关键点数据标注通常用于训练人脸识别模型和统计模型，包括人脸标注、人体标注和特定类型物体标注。

ByteBridge数据采集及标注平台·2022-11-23 04:20

学习LDA主题模型总结

LDA主题模型主题模型概念LDA模型词袋模型二项分布多项分布共轭先验分布学习链接主题模型概念主题模型（topicmodel）是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构进行聚类的统计模型。

LuoYaNiiii·2022-11-22 23:27

【机器学习】基于LDA主题模型的人脸识别专利分析

作者|SorenGran编译|VK来源|TowardsDataScience介绍作为一名数据科学家，文本数据提出了一个独特的挑战：虽然金融、年龄和温度数据可以立即被注入线性回归，但词汇和语言本身对统计模型毫无意义

风度78·2022-11-22 23:26

环境配置 | 有关NLP的库安装学习使用示例，原理解释及出错解析

spaCy带有预先训练的统计模型和单词向量，目前支持20多种语言的标记。它具有世界上速度最快的句法分析器，用于标签的卷积神经网络模型，解析和命名实体识别以及与深度学习整合。

夏天｜여름이다·2022-11-21 21:12

PyMC：马尔科夫链蒙特卡洛采样工具

PyMC是一个实现贝叶斯统计模型和马尔科夫链蒙塔卡洛采样工具拟合算法的Python库。PyMC的灵活性及可扩展性使得它能够适用于解决各种问题。

sxyyu1·2022-11-21 10:27

Spacy分词php,spaCy 第二篇：语言模型

一，加载语言模型spaCy使用的语言模型是预先训练的统计模型，能够预测语言特征，对于英语，共有en_core_w

普通知乎用户·2022-11-20 23:11

数学建模|马尔科夫链模型

马尔科夫链作为实际过程的统计模型具有许多应用。在马尔可夫链的每一步，系

未云锦上人·2022-11-20 23:57

线性回归模型的从零开始 || 深度学习 || Pytorch ||动手学深度学习08 || 跟李沐学AI

从生成数据集到模型参数的初始化、从创建数据迭代器到定义线性回归模型、损失函数与优化函数、最后根据设置的迭代轮次对模型进行训练、这是完整且标准的深度学习思想与过程的体现线性回归作为最基础的机器学习模型、在机器学习库Sklearn、统计模型库

KevinDuangDuangDuang·2022-11-20 21:20

Pytorch中模型常用片段汇总

文章目录前言1、统计模型的可学习参数的数量2、模型不同位置使用不同学习率3、目标检测中box的变换4、张量提取操作5、绘制边框和坐标6、新奇的expand操作7、编译相关8、可视化PIL-->to_tensor

武乐乐~·2022-11-20 20:02

浅析李航老师-统计学习之有监督学习模型问题（本篇无深入）

1.统计学概论（三要素：模型，策略，算法）：关于计算机基于数据结构概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的学科特点：1.以计算机为平台2.以数据为研究对象，数据驱动学科3.目的是对数据进行预测和分析

木马苇·2022-11-20 19:44

R语言回归及混合效应（多水平/层次/嵌套）模型应用及贝叶斯实现

Mixedeffectmodel），或称多水平模型（Multilevelmodel）/分层模型(HierarchicalModel)/嵌套模型(NestedModel)，无疑是现代回归分析中应用最为广泛的统计模型

weixin_贾楠·2022-11-20 18:17

隐马尔可夫模型学习笔记（一）

隐马尔可夫模型是一个统计模型（指以概率论为基础，采用数学统计方法建立的模型），其主要是应用时序数据建模，比如语音识别、自然语言处理等要理解隐马尔可夫首先需要梳理几个步骤：1.如何理解概念2.什么叫转移概率矩阵和生成概率矩阵

陆撄宁·2022-11-20 10:42

[论文素材]Background---- Machine Learning

目录什么是MLML的基本思路ML的重要性ML的算法ML的优点/缺点ML的应用什么是ML机器学习是人工智能的一部分，是一门开发算法和统计模型的科学，致力于让计算机通过海量数据和算法来模拟和实现人类的学习方式

weixin_48474362·2022-11-19 19:01

高斯混合模型（GMM）实现图像分割

机器学习十大经典算法：另辟蹊径EM算法+高斯混合模型图像像素分割实战——Nemo鱼图像分割（python代码+详细注释）_意疏的学习笔记-CSDN博客_em算法实现图像分割GMM与聚类一样属于无监督学习统计模型

lillllllll·2022-11-19 07:21

bert 模型参数统计

bert模型参数量分析使用huggingfacetransformers中的bert模型，分析统计模型的参数量huggingface模型导入importtorchfromtransformersimportBertTokenizer

真的只会一点点·2022-11-19 06:34

R语言混合效应（多水平/层次/嵌套）模型及贝叶斯实现技术

Mixedeffectmodel），即多水平模型（Multilevelmodel）/分层模型(HierarchicalModel)/嵌套模型(NestedModel)，无疑是现代回归分析中应用最为广泛的统计模型

zmjia111·2022-11-16 00:35

Python数据分析与实战挖掘

以及相应的高效处理函数Scipy矩阵支持，以及相应的矩阵数值计算模块Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库Pandas强大、灵活的数据分析和探索工具StatsModels统计建模和计量经济学，包括描述统计、统计模型估计和推断

探索空间·2022-11-15 00:28

【项目实战】Python实现Naive Bayes贝叶斯分类模型(GaussianNB、MultinomialNB算法)项目实战

贝叶斯理论作为统计模型中的一个基本方法其理论的核心在于通过贝叶斯公式将数据总体、样本和先

胖哥真不错·2022-11-07 15:35

噪音对比估计（NCE）

噪音对比估计（NCE,NoiseContrastiveEstimation）是一种新的统计模型估计方法，由Gutmann和Hyv¨arinen提出来，能够用来解决神经网络的复杂计算问题，因此在图像处理和自然语言处理中得到广泛应用

littlely_ll·2022-10-27 07:19

模式识别学习笔记- lecture1-绪论

可观察性可区分性相似性模式识别：对周围物体的认识、人的识别、声音的辨别、气味的分辨数据聚类目标：用某种相似性度量的方法见原始数据组成有意义的和有用的各种数据集是一种非监督学习的方法，解决方案是数据驱动的统计分类基于概率统计模型得到各类别的特征向量的分布

尔呦·2022-10-24 18:42

python数据与挖掘实战学习：第二章Python数据分析简介笔记

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强大的数据可视化工具、作图等Pandas强大、灵活的数据分析和探索工具StatsModels统计建模和计量经济学，包括描述统计、统计模型估计和推断

bib_i·2022-10-24 07:11

LDA隐狄利克雷分配

1.主题模型主题模型是一种能够在大量文档中挖掘抽象主题的统计模型。它能够将复杂的非结构化文档中的高维词汇空间映射到文档-主题-单词的低维空间，从而获取到文档的主题分布。

NightGIory·2022-10-23 07:11

AI人工智能识别技术如何助力构建风险监测预警系统？

在深度算法基础上，摄像头能够代替人眼对目标进行智能跟踪与识别，并通过人工神经网络、关键特征匹配等算法和智能统计模型，可以对监控区域进

TSINGSEE·2022-10-19 07:44

UPGMA法聚类分析——NTsys2.10e

NTsys是一款强大的统计分析软件，具有多个统计模型组件，在植物多样性分析中经常会用到。其中最主要的模块是聚类分析，常用的方法有UPGMA、CL等。简而言之，是一款稳定的、用于多变量统计的软件。

Wei_Sun·2022-10-14 16:02

机器学习模型的集成方法总结：Bagging, Boosting, Stacking, Voting, Blending

机器学习是人工智能的一个分支领域，致力于构建自动学习和自适应的系统，它利用统计模型来可视化、分析和预测数据。一个通用的机器学习模型包括一个数据集(用于训练模型)和一个算法(从数据学习)。

·2022-10-07 14:38

蒙特卡罗（Monte Carlo) 模拟

蒙特卡罗模拟求解实际问题的基本步骤：（1）根据问题特点，构造概率统计模型，使所求的解是所求

生信小兔·2022-10-02 07:43

序列生成模型

序列生成模型15.1序列概率模型15.2N元统计模型15.3深度序列模型15.4评价方法15.5序列生成模型中的学习问题15.5.1曝光偏差问题15.5.2训练目标不一致问题15.5.3计算效率问题15.6

爱蹦跶的小贺·2022-10-02 07:07

2022年中青杯B题数学建模文档及程序-三孩生育数学建模

2022年中青杯B题解题文档及程序数学建模整体做题过程针对问题一：采用预测模型来解决这个问题，常用的预测模型有时间序列ARIMA模型、灰色预测模型，时间序列ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，是统计模型中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型

数模竞赛Paid answer·2022-09-20 07:44

初步认识机器学习（Machine Leaning）

3.机器学习：输入==>函数==>输出，现在已知输入输出数据，由机器学习拟合出一个比较好的函数来符合输入输出4.机器学习的本质是统计模型训练，其主要工作是训练模型，也可以叫做拟合模型，即拟合数据是机器学习的主

专注认真努力·2022-09-10 16:04

时间序列分析的模型应用 – 股价预测

01时间序列分析的模型分类目前发展的时间序列分析模型主要有三种：1.1经典时间序列模型经典时间序列模型是一系列统计模型，例如自回归模型（AR）、整合移动平均自回归模型（

数据分析案例·2022-09-07 16:03

《统计学习方法》笔记

统计学习方法监督学习统计学习基本分类统计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和分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习。统计学习由监督学习、无监督学习和强化学习组成。

仿生程序员会梦见电子羊吗·2022-09-06 07:28

数学建模：预测模型——多元回归分析 SPSS实现

线性回归介绍回归分析是研究变量之间因果关系的一种统计模型；因变量就是结果，自变量就是原因；基于结果变量（因变量）的种类，回归分析可分为：线性回归（因变量为连续变量）、logistic回归（因变量为分类变量

Luweir23·2022-08-20 12:15

神经网络编程的34个案例,神经网络用什么编程

书中讲解了如何使用Python的核心元素以及强大的机器学习库，同时还展示了如何正确使用一系列统计模型。

小浣熊的技术·2022-08-20 11:08

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