2017/7/2 19:24:15 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,随机干扰 εt ~ N(0, σ2). 设初始时刻 x0=1,现

摘要 对偶模型建模是非常有独特的一种建模方式 —— 当问题本身要求指标极小的情况下,对偶模型表现为求极大.本文给出三种最短路径问题的线性规划/混合整数规划模型,其中的第三类最短路径问题采用对偶建模方法.一般情况下采用对偶模型建模并非为对偶而对偶,原因是有些问题采用对偶方式更容易表达.值得注意的是对偶模型的非最优可行解是被建模问题的非可行解,但对偶最优解既是被建模问题的可行解又是被建模问题的最优解. 本文及本博客中所有博文均为原创! 名词及知识点 对偶模型建模 —— 通过对偶方式把实际问题建模为原

作者:桂. 时间:2017-12-19  21:39:08 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8068021.html 前言 前几天碰到一个序列分析的问题,涉及到自回归(auto-regression, AR)等模型,但如何确定序列的平稳性呢? 发现金融数据分析里,这方面的知识很多,以后用到可以借鉴,例如伍德里奇<计量经济学导论>,高铁梅<计量经济分析方法与建模>,关键词:序列检测与判定.概率模型.统计. 一.平稳特性 序列的平稳特性通常

1. AR模型概念观       AR模型是一种线性预测,即已知N个数据,可由模型推出第N点前面或后面的数据(设推出P点),所以其本质类似于插值,其目的都是为了增加有效数据,只是AR模型是由N点递推,而插值是由两点(或少数几点)去推导多点,所以AR模型要比插值方法效果更好. 数字信号处理功率谱估计方法分经典功率谱估计和现代功率谱估计,现代功率谱估计以参数模型功率谱估计为代表,参数功率谱模型如下: u(n) ——>  H(z)   ——> x(n) 参数模型的基本思路是: —— 参数模型假设研究

一.表格建模(SSAS 表格)   表格模型是 Analysis Services 中的内存中数据库. 使用最先进的压缩算法和多线程查询处理器,xVelocity 内存中分析引擎 (VertiPaq) 可通过报表客户端应用程序(如 Microsoft Excel 和 Microsoft Power View)来快速访问表格模型对象和数据. 表格模型通过两种模式支持数据访问:缓存模式和 DirectQuery 模式. 在缓存模式中,可以集成多个源的数据,包括关系数据库.数据馈送和平面文本文件. 在

TensorFlow是咱们机器学习领域非常常用的一个组件,它在数据处理,模型建立,模型验证等等关于机器学习方面的领域都有很好的表现,前面的一节我已经简单介绍了一下TensorFlow里面基础的数据结构即:Tensor和Dataset: 这里咱们开始介绍TensorFlow的建模过程以及验证模型的一些简单方法.其实无论是sklearn还是TensorFlow,他们的模型建立过程都是相似的,都是经历columns类型声明,模型定义,数据训练,validation等等几个步骤.前面的几节内容我已经简单

原文:简述Linux的启动过程 本文将简单介绍一下Linux的启动过程,希望对那些安装Linux的过程中遇到了问题的朋友有些帮助 声明:本人没用过UEFI模式和GPT分区格式,所有关于这两部分的内容都是网络上找的资料,仅供参考. 典型启动顺序 计算机通电后,CPU开始从一个固定的地址加载代码并开始执行,这个地址就是BIOS的驱动程序所在的位置,于是BIOS的驱动开始执行. BIOS驱动首先进行一些自检工作,然后根据配置的启动顺序,依次尝试加载启动程序.比如配置的启动顺序是CD->网卡01->U

有A,B两个表对应A_AR,B_AR两个模型B表interval_id对应A表id现在要查a表的数据,且没有code为a的子数据要求使用yii2的AR模型写查询: A_AR::find()->where([ 'exists', B_AR::find()->where("interval_id={{A}}.id")->andWhere(['code' => 'a'])]); 红色部分需要这样写,如果写成 ->where(['interval_id' =>

AR模型脱卡unity端实现具体步骤 AR模型脱卡的原理 利用一些unity端AR插件做AR应用.通常会有一个需求,当识别物消失的时候,将3D模型从识别物这个父物体上移除,显示在屏幕中央.那么原理就显而易见了,就是在识别物追踪方法中,写一些模型的操作(判定当前模型显示.隐藏非当前模型) 实现方式 两个摄像机,丢失追踪后.移除父物体关联,用另一个相机进行渲染.其实就是一个相机坐标系的转换.(稍显复杂) 丢失追踪后,在主相机中创建一个空物体放置模型.(比较简单) 核心文件的编辑(简单点的) NotF

最近在做Yii2的项目时, 发现了一个yii2 自带的Ar模型会自动对搜索出来的字段去重. 默认去重字段: id,  其他字段暂没发现 1. 例如: public function fields { //aboutClass表的ID id => about_class_id } 如果搜索关系是一对多的关系,那么搜索出来的about_class_id 有重复,这时你给about_class_id 命名为id,因为yii2对id字段默认去重,就会出现数据条数变少的情况 解决方案: public fu

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简介 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台.笔者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行榜排名全球第十,国内第一.笔者目前在腾讯社交与效果广告部任职数据挖掘工程师,负责 Lookalike 相似人群扩展相关工作.此文分享笔者在

1.前言:召回排序流程策略算法简介 推荐可分为以下四个流程,分别是召回.粗排.精排以及重排: 召回是源头,在某种意义上决定着整个推荐的天花板: 粗排是初筛,一般不会上复杂模型: 精排是整个推荐环节的重中之重,在特征和模型上都会做的比较复杂: 重排,一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求,同样不会使用复杂模型: 召回层:召回解决的是从海量候选item中召回千级别的item问题 统计类,热度,LBS: 协同过滤类,UserCF.ItemCF: U2T2I,如基于user tag召回: I2I类,如

从以下10个方面深入理解输入URL后整个模型以及浏览器的工作流程! 目录 1.HTTP 2.DNS 3.协议栈 4.TCP 5.IP 6.MAC 7.网卡 8.交换机 9.路由器 10.服务器与客户端 输入URL后浏览器的整个流程(简单版本): 1.孤单小弟——HTTP (1) 解析URL 首先浏览器做的第一步工作就是要对URL进行解析,从而生成发送给 Web 服务器的请求信息. 让我们看看一条长长的 URL 里的各个元素的代表什么,见下图 所以图中一长串的URL本质上是请求服务器里面的文件资源

一.介绍 资源是游戏开发中的原材料,也就是组成游戏的模块. Unity只是一个游戏开发引擎,而并不是一个资源开发软件.这就意味着在游戏中需要的资源通常是由一些设计者使用其他软件开发出来的,然后设计者会将这些制作好的资源导出,并传递给Unity,而Unity负责将这些资源有机地组合到一个游戏系统中. 本文介绍的是如何将3ds Max文件导入进Unity的方法,其他3D模型或文件的导入与此类似. 软件环境:3ds Max2015,Unity 2017.3.0f3 (64-bit) 二.导入步骤 1,

一:适用范围: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层 二:原理: dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元.也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算.但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了 三:函数介绍: tf.nn.drop(x,  keep_prob, noise_shape=None, seed=Non

很多框架都会提供一种Pipeline的机制,通过封装一系列操作的流程,调用时按计划执行即可.比如netty中有ChannelPipeline,TensorFlow的计算图也是如此. 下面简要介绍sklearn中pipeline的使用: from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.impute import SimpleImputer from

下载eftool,并安装 https://download.microsoft.com/download/2/C/F/2CF7AFAB-4068-4DAB-88C6-CEFD770FAECD/EFTools6.1.3ForVS2013.msi 参考 :卸载的地址: C:\ProgramData\Package Cache 搜索 EFTools.msi.先卸载再安装

在IOS 中id是特殊字符,可是非常多时候从网络中下载的数据是以id保存的 假设在定义属性的时候 @property(nonatomic, copy) NSString *id; 就不会出现错误 当键值对的value是空时,保存的时候也会出错,解决方法是定义成copy的类型 @property(nonatomic, copy) NSNumber *behot_time;

1.多线程实现 import threadingimport queueimport logginglogging.basicConfig(level = logging.INFO,format = '%(asctime)s - %(levelname)s -->%(funcName)s at line %(lineno)d: \n %(message)s')log= logging.getLogger() def producer(q): for k in range(10): q.put(k