”时滞 非线性回归“ 的搜索结果

     基于普通最小二乘回归的线性模型或非线性模型(例如基于基于神经网络的回归技术的线性模型)不适用于此类数据集,因为它们可以预测负值。 如果数据集是计数的时间序列,则会产生额外的建模复杂性,因为时间序列数据...

     本文主要翻译LPS论文的主体部分,由于水平有限,可能翻译的不够准确。算法原文连接为 基于局部自动模式的时间序列表示与相似度 摘要:随着从医学、金融、多媒体等...最近,自回归核被用来反映时间序列的相似性。我...

     在这样的背景下,逻辑回归作为一种简单且有效的预测模型,也开始在时间序列预测中得到广泛应用。 ## 1.2 时间序列预测的重要性 时间序列预测是指根据已有的时间顺序数据,对未来一段时间内的数值进行预测的技术。...

     NARX(非线性自回归外推,Nonlinear AutoRegressive with eXogenous input)网络对其他数据的泛化性能较差主要有以下几个原因。 首先,NARX网络是一种具有循环连接的神经网络结构,其输入和输出之间存在一定的时滞...

     有时面试时,考官会冷不防地提出一个应试者意想不到的问题,目的是想试试应试者的应变能力和处事能力。这时,你需要的是稳定情绪,千万不可乱了方寸。  随着大数据概念的火热,数据科学家这一职位应时而出,那么...

     探索性数据分析 介绍 当有人扔给你一份数据时,你对这份数据完全陌生,又没有足够的业务背景,会不会感觉无从下手。如果你什么都不管,直接把...

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