1.ACF y(t,s)=E(Xt-µt)(Xs-µs) 定义ρ(t,s)为时间序列的自相关系数,为ACF ρ(t,s)=y(t,s)/sqrt(DXt * DXs) E为期望,D为方差 2.PACF 自相关系数ρ(t,s)并不是只有两个点t和s的数据决定的.而是还包含了t-1 ~ s+1时间段值的影响.而PACF是严格这两个变量之间的相关性. 3.拖尾与截尾 拖尾是指序列以指数率单调递减或震荡衰减,而截尾指序列从某个时点变得非常小 出现以下情况,通常视为(偏)自相关系数d阶截尾: 在最初的d阶

AVG([distinct|all]x) [功能]统计数据表选中行x列的平均值. [参数]all表示对所有的值求平均值,distinct只对不同的值求平均值,默认为all 如果有参数distinct或all,需有空格与x(列)隔开. [参数]x,只能为数值型字段 [返回]数字值 [示例] 环境: create table table3(xm varchar(),sal number(,)); insert into table3 values('gao',1111.11); insert int

  一:DDL数据定义语言 1:create(创建)       创建表 CREATE TABLE <table_name>( column1 DATATYPE [NOT NULL] [PRIMARY KEY], column2 DATATYPE [NOT NULL], ... [constraint <约束名> 约束类型 (要约束的字段) ... ] ) /*说明: DATATYPE --是Oracle的数据类型,可以查看附录. NUT NULL --可不可以允许资料有空的(尚未

AVG([distinct|all]x) [功能]统计数据表选中行x列的平均值. [参数]all表示对所有的值求平均值,distinct只对不同的值求平均值,默认为all 如果有参数distinct或all,需有空格与x(列)隔开. [参数]x,只能为数值型字段 [返回]数字值 [示例] 环境: create table table3(xm varchar(8),sal number(7,2)); insert into table3 values('gao',1111.11); insert

[功能]统计数据表选中行x列的标准误差. [参数]all表示对所有的值求标准误差,distinct只对不同的值求标准误差,默认为all 如果有参数distinct或all,需有空格与x(列)隔开. [参数]x,只能为数值型字段 [返回]数字值 [示例] 环境: create table table3(xm varchar(8),sal number(7,2)); insert into table3 values('gao',1111.11); insert into table3 values

瘋耔C++笔记 欢迎关注瘋耔新浪微博:http://weibo.com/cpjphone 参考:C++程序设计(谭浩强) 参考:http://c.biancheng.net/cpp/biancheng/cpp/rumen_8/ 博客原文:http://www.cnblogs.com/Ph-one/p/3974707.html 一.C++初步认识 1.C++输入.输出.头文件解释 #include<iostream> using namespace std ; int mian() { cout

自相关函数/自相关曲线ACF   AR(1)模型的ACF: 模型为: 当其满足平稳的必要条件|a1|<1时(所以说,自相关系数是在平稳条件下求得的):          y(t)和y(t-s)的方差是有限常数,y(t)和y(t-s)的协方差伽马s                   除以伽马0,可求得ACF如下:                  由于{rhoi}其在平稳条件|a1|<1下求得,所以平稳    0<a1<1则自相关系数是直接收敛到0    -1<a1<0

关于自相关.偏自相关: 一.自协方差和自相关系数       p阶自回归AR(p)       自协方差 r(t,s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)]       自相关系数ACF=r(s,t)/[(DX(t).DX(s))^0.5]   二.平稳时间序列自协方差与自相关系数       1.平稳时间序列可以定义r(k)为时间序列的延迟k自协方差函数:            r(k)=r(t,t+k)=E[X(t)-EX(t)][X(t+k)-EX(t+k)]       2

这是在fcc上的中级算法中的第一题,拉出来的原因并不是因为有什么好说的,而是我刚看时以为是求两个数字的和, 很显然错了.我感觉自己的文字理解能力被严重鄙视了- -.故拉出来折腾折腾. 要求: 给你一个包含两个数字的数组.返回这两个数字和它们之间所有数字的和. 最小的数字并非总在最前面. 思路:在正确理解要求之后,有三四种方法可以来解决这个问题: 1.就是提前给的提示Math.min()和Math.max(). 感兴趣可以看看. Math.max():https://developer.mozil

最简单的扩展列,扩展行的求"最大,最小,平均"值的例子 设计图 效果图 相关函数 =MAX(B2:E2) =MIN(B2:E2) =AVERAGE(B2:E2) 这个是(满足条件)的固定列,扩展行的求和例子 设计图 效果图 相关函数 =SUM(B2{B2 > 1} + C2{C2 > 1} + D2{D2 > 1} + E2{E2 > 1}) =SUM(B2{B2 < 1} + C2{C2 < 1} + D2{D2 < 1} + E2{E2 &

「注释」作者在本文里没有说明这么一个事实: 目前的版本Lo-Dash v2.4.1并没有引入延迟求值的特性,Lo-Dash 3.0.0-pre中部分方法进行了引入,比如filter(),map(),reverse(). 原文 我时常觉得像Lo-Dash这样优秀的库已经无法再优化了.它整合了各种奇技淫巧已经将JavaScript的性能开发到了极限.它使用了最快速的语句,优化的算法,甚至还会在发版前做性能测试以保证回归没问题. 延迟求值 但似乎我错了-还可以让Lo-Dash有明显的提升.只需将关注点

防御性编程习惯 程序员在编写代码的时候,预料有可能出现问题的地方或者点,然后为这些隐患提前制定预防方案或者措施,比如数据库发生异常之后的回滚,打开某些资源之前,判断图片是否存在,网络断开之后的重连次数或者是否连接备用网络,除法运算中的除数问题,函数或者类在接受数据的时候的过滤情况,比如如果输入一个指针参数,是否需要判断是不是空指针?输入一个字符串参数,是否需要判断字符串空否……总的来说就是防止出现不可预见的事情,设计出鲁棒性的代码. 看下面的例子 输入一个链表,输出链表中倒数第 m 个结点额内容

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne

using System; using System.Collections.Generic; using System.Configuration; using System.Data; using System.Data.Entity; using System.Data.Entity.Core.Objects; using System.Data.Entity.Infrastructure; using System.Data.Entity.Migrations; using System

辗转相除法最大的用途就是用来求两个数的最大公约数. 用(a,b)来表示a和b的最大公约数. 有定理: 已知a,b,c为正整数,若a除以b余c,则(a,b)=(b,c). (证明过程请参考其它资料) 例:求 15750 与27216的最大公约数. 解: ∵27216=15750×1+11466 ∴(15750,27216)=(15750,11466) ∵15750=11466×1+4284 ∴(15750,11466)=(11466,4284) ∵11466=4284×2+2898 ∴(11466

斐波那契数列(Fibonacci sequence),又称黄金分割数列,也称为"兔子数列":F(0)=0,F(1)=1,F(n)=F(n-1)+F(n-2)(n≥2,n∈N*).例如 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233,377,610,987,1597,2584,4181,6765,10946,17711,28657,46368........这个数列从第3项开始,每一项都等于前两项之和,而且当n趋向于无穷大时,前一项与后一项的

最近在菜鸟教程上自学redis.看到Redis HyperLogLog的时候,对"基数"以及其它一些没接触过(或者是忘了)的东西产生了好奇. 于是就去搜了"HyperLogLog",从而引出了Cardinality Estimation算法,以及学习它时参考的一些文章: http://blog.codinglabs.org/articles/algorithms-for-cardinality-estimation-part-i.html 从文章上看来,基数是指一个

        我们考虑一个$N\times M$的矩阵数据,若要对矩阵中的部分数据进行读取,比如求某个$a\times b$的子矩阵的元素和,通常我们可以想到$O(ab)$的遍历那个子矩阵,对它的各个元素进行求和.然而当$a$或$b$很大的时候,这样的计算显得太慢,如果要求子矩阵的最大元素和(如Ural 1146),更是简直慢到不能忍.         于是就想,能不能在读入数据的同时,我就先进行一些预处理,使得到后面进行计算的时候,可以简化一些步骤呢?答案是可以的.        我们开一个

题目:我年龄的立方是个4位数.我年龄的4次方是个6位数.这10个数字正好包含了从0到9这10个数字,每个都恰好出现1次,求出我今年几岁. 直接拷贝运行就可以了. public class Age { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub Age a = new Age(); a.fun(); } private int fun(){ for(int i = 0;i<60;i++){

Description Once upon a time there was a greedy King who ordered his chief Architect to build a wall around the King's castle. The King was so greedy, that he would not listen to his Architect's proposals to build a beautiful brick wall with a perfec

Equations are given in the format A / B = k, where A and B are variables represented as strings, and k is a real number (floating point number). Given some queries, return the answers. If the answer does not exist, return -1.0. Example:Given a / b =