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文章目录 前言 一 预测区间的评价指标 1 PICP PI coverage probability 2 PINAW PI normalized averaged width 3 CWC coverage width based crite
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随着时间推移 制造设备比如贴片机的位置由于各种原因会产生小的偏差 这些偏差可能是阶跃 也有可能是渐变的形式 由于偏差值很小 产线的自动光学检测设备并不会报警 然而小的偏差如果不经处理 经过一定时间累积会产生较大偏差 影响产品质量 为了能够提
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前言 预测 一个很神秘的词语 根据历史信息并按照一定的方法对未来进行测算 时间序列 特征设计 回归 等是预测领域的常用方法 我是预测领域的一名新手 6月份因实习需求 刚接触领域领域 以 边学边实践 的方式推动着进度 8月底实习期结束 返校后
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协整检验 1 协整检验 cointegration test 2 常用的协整检验 3 研究变量之间的协整关系 对研究经济问题的定量分析有着重要的意义 5 用Eviews代码进行协整检验 4 用Python代码进行协整检验 1 协整检验 co
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这里有一个很好的专栏 https www dazhuanlan com 2020 03 30 5e81581e3c05a
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时序预测 MATLAB实现RF 随机森林 时间序列预测 目录 时序预测 MATLAB实现RF 随机森林 时间序列预测 预测效果 基本介绍 预测准备 程序设计 主程序 训练子函数 预测子函数 参考资料 致谢 预测效果 基本介绍 在机器学习中
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时序预测 MATLAB实现趋势外推时间序列预测 含移动平均 指数平滑对比 目录 时序预测 MATLAB实现趋势外推时间序列预测 含移动平均 指数平滑对比 基本介绍 程序设计 学习总结 参考资料 基本介绍 MATLAB实现趋势外推时间序列预测
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时序预测 MATLAB实现DBN深度置信网络时间序列预测 目录 时序预测 MATLAB实现DBN深度置信网络时间序列预测 预测效果 基本介绍 模型描述 程序设计 参考资料 预测效果 基本介绍 BP神经网络是1968年由Rumelhart和M
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我尝试使用 PyMC3 将简单的 2D 高斯模型拟合到观察到的数据 import numpy as np import pymc3 as pm n 10000 np random seed 0 X np random multivariat
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除了其他来源之外 我还使用 Stackoverflow 上的各种帖子 尝试实现自己的 PHP 分类器 将推文分为正面 中性和负面类别 在编码之前 我需要理清流程 我的思路和例子如下 p class p words class Bayes t
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因此 我正处于下一步该做什么的十字路口 我开始学习一些机器学习算法并将其应用于复杂的数据集 现在我已经做到了 我从一开始的计划就是结合两种可能的分类器 试图建立一个多分类系统 但这就是我被困住的地方 我选择聚类算法 模糊 C 均值 在学习了
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当尝试拟合朴素贝叶斯时 training data sample target class K8 train model nb NaiveBayes fit training data target class prediction y n
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我正在尝试在 JAGS 中编写最简单的缺失数据模型 一个预测变量 有一些缺失的数据点 和一个结果变量 我知道这个例子不是最有用或最现实的 但它可以帮助我在继续处理更复杂的缺失预测数据场景之前解决模型问题 模型和数据如下 但这是编译错误 Er
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我正在为吉布斯采样制作 Rcpp 代码 在代码中 我首先想要创建一个 3 维数组 其中行数 迭代次数 500 列数 参数数 4 切片数 链数 3 我是这样写的 include
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我的模型有一个 LogNormal RV C 形状为 W D W 中的每一行和 D 中的每一列都有一个正在拟合的参数 我试图将我的观察结果指定为 W D 矩阵 但是 这会导致 theano 编译错误 raise Exception Comp