所有项目/目标都使用CocoaPods管理第三方库。 解决办法 platform :ios, '8.0' # 这里标记使用Framework use_frameworks!...workspace 'MAIN_APP.xcworkspace' # 这里调用的全部库 def shared_pods pod 'CYLTabBarController','~> 1.28.3'
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
图(A): 分位数回归 分位数回归概念 分位数回归是估计⼀组回归变量X与被解释变量Y的分位数之间线性关系的建模⽅法。 以往的回归模型实际上是研究被解释变量的条件期望。...⽽⼈们也关⼼解释变量与被解释变量分布的 中位数，分位数呈何种关系。它最早由Koenker和Bassett(1978)提出。 OLS回归估计量的计算是基于最⼩化残差平⽅。...我们将使用 .make_future_dataframe()为预测创建新数据帧，NeuralProphet 是基于 Prophet 的。...它估计自变量与因变量条件分布的不同量化值之间的关系。 其次，它们的计算方法不同： 在线性回归中，置信区间是对自变量系数的区间估计，通常使用普通最小二乘法 (OLS) 找出数据点到直线的最小总距离。...系数的变化会影响预测的条件均值 Y。 在分位数回归中，你可以选择依赖变量的不同量级来估计回归系数，通常是最小化绝对偏差的加权和，而不是使用OLS方法。
，最好用ds（时间项）、y（一定要numeric）这两个命名你的变量，本案例是单序列+时间项。...，这个变量是y变量的上限（譬如最大市场规模），因为y如果服从logitics趋势不给范围的话，很容易一下预测就到顶点了，所以cap来让预测变得不那么“脆弱”… 下面来看一个失败拟合logitics案例.... 5、异常值/离群值 异常值与突变点是有区别的，离群值对预测影响尤其大。 df make_future_dataframe中的freq，后面预测的是每个月的： future make_future_dataframe(m, periods = 120, freq...在下面研究中，研究者让Prophet对两组数据进行预测，在后端使用概率程序语言，读者可以借此看到使用Stan的一些工作细节。
1、用了多种方法预测未来6个月的销售额，并计算了算法的标准差、平均值、与1绝对值求和等验证指标。...你可以使用Python中的scikit-learn库来实现SVM模型。 对于你的数据，你可以使用以上任意一种方法来预测未来6个月的销售额。...Autoregressive Integrated Moving-Average with Exogenous Regressors (SARIMAX) 具有外生回归变量的季节性自回归积分移动平均模型...（SVR） 1.自回归模型（AR） 2.移动平均模型（MA） 3.自回归积分移动平均模型（ARIMA） 4.时间序列的季节性分解（STL） 5.使用Loess的季节性和趋势分解（STL） 6.季节性指数平滑...（SES） 7.具有外生回归变量的季节性自回归积分移动平均模型（SARIMAX） 8.指数平滑模型 9.Holt-Winters方法（三重指数平滑） 10.Prophet（Facebook的时间序列预测库
p=24694 本文首先展示了如何将数据导入 R。然后，生成相关矩阵，然后进行两个预测变量回归分析。最后，展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。 数据输入和清理 首先，我们将加载所需的包。...方差分析表 Mean Sq 残差的方差 方差膨胀因子 告诉您模型中的预测变量之间是否存在多重共线性。通常大于 10 的数字表示存在问题。越低越好。 影响度量 提供了许多个案诊断。...我们在 T2 上回归 T1，得到 Y=b0+b1T2，其中 Y 是 T1。残差是所有与 T2 无关的东西。...现在我们使用 T4 运行回归，将所有 T2 作为 DV 删除，T1 将所有 T2 作为自变量删除。...anova summary(modf) #模型结果 请注意，该回归系数与先前的两个预测器回归中的系数相同。接下来，我们将运行另一个以案例为DV的回归。
你可以pick one randomly，但是本文排名并没有先后顺序，毕竟我们不是预言家日报。 开源LLM 1....在描写摘要的事实准确性方面，Llama 2几乎与GPT-4相当，并且成本降低了30倍。...目前，它位于Hugging Face预训练开放LLM榜单的榜首，可供研究使用和商业使用。...BLOOM： BLOOM是一种自回归大语言模型（LLM），经过来自70多个国家的志愿者和Hugging Face的研究人员一年的协作。BLOOM呈现出一种集体合作式开发LLM的典范。...通过整合视觉、听觉或其他感官数据，它可以基于多个维度来丰富自己生存的文本内容。
为了看看具有多个潜在的自变量的真实数据集，我们会在下一步使用具体的数据——医疗费用的数据。...region: 根据受益人在美国的居住地，分为4个地理区域：northeast、southeast、southwest和northwest。 如何将这些变量与已结算的医疗费用联系在一起是非常重要的。...1.探索特征之间的关系——相关系数矩阵 在使用回归模型拟合数据之前，有必要确定自变量与因变量之间以及自变量之间是如何相关的。...使用R拟合称为ins_model的线性回归模型，该模型将6个自变量与总的医疗费用联系在一起。...全部放在一起——一个改进的回归模型 基于医疗费用如何与患者特点联系在一起的一点学科知识，我们采用一个我们认为更加精确的专用的回归公式。
分类：分类问题是指输出变量为一些类别，如“红色”，“蓝色”或者是“疾病”，“无疾病” 。 回归：回归问题是指输出变量是一个真实有意义的值的值，如“美元”或“权重”。上文提到的例子就是一个回归问题。...从这个简单的例子，我们可以注意到以下一些事情： 我们可以看到，如何将时间序列预测问题转化为回归（数值型变量）或分类（标签型变量）有监督学习问题。...我们可以看到滑动窗口方法如何用于具有多个变量的时间序列，或所谓的多元时间序列。 我们将探索滑动窗口的一些用法，使用它来处理每个时间步骤有多个观察值的时间序列，即多元时间序列。...多元时间序列分析同时考虑多个时间序列……一般来说，这比一元时间序列分析复杂得多。 ——《多元时间序列分析：R语言与金融应用》第1页 当经典方法不再适用于使用时间序列问题时，便是机器学习的最佳使用场合。...没有多少有监督学习方法可以在不修改问题的情况下预测多个输出变量，但是一些方法，如人工神经网络，就可以轻松地做到这一点。 我们可以将预测多个变量当作预测一个序列。
在这个由8个ChatGPT组成的狼人杀局中，真人世界里的伪装与信任、领导与对抗都体现得淋漓尽致。 甚至不用人类教，AI就通过自己摸索发现了许多游戏技巧。...这一切只要通过设计prompt就能实现，而不必对模型中的参数进行调整。 那么，这个“狼人杀世界”中都有哪些精彩的场景呢？下面我们就一起来看一下。...在实验的过程中，研究人员发现了ChatGPT使用了游戏说明及prompt中没有明确提到的策略。 好家伙，不用教就能自学成才了。...研究人员对新人的定义是相信其他玩家有着与自己相同的目标并一起朝着目标前进。 具体表现则包括主动分享对自己不利的信息，或联合其他玩家指控某人是敌对的。 研究人员观察了信任关系随游戏时间变化的过程。...比如在一个平安夜之后的白天，1号狼人就装起了无辜。 除了假装好人，伪装也可以用来实现玩家的小心思，比如我们来看预言家的发言。 这名预言家提到了自己看到狼人在说话，但实际上狼人在夜晚并不会发言。
一个模型就是一个公式之中，一个因变量（dependent variable）(需要预测的值)会随着一个或多个数值型的自变量（independent variable）（预测变量）而改变的。...本文将介绍如何将回归方法应用到你自己的数据中，主要介绍学习内容： 用线性回归方法来拟合数据方程的基本统计原则和它们如何描述数据元素之间的关系。...如何使用R准备数据进行回归分析（查看文末了解数据免费获取方式），定义一个线性方程并估计回归模型。...(data) 相关分析 corrgram(datanew[,c("支持程度.1-7","污染严重" ,"区域主因" ,"公交出行" , " 使用cor函数来查看不同变量之间的相关系数 ##查看支持程度和不同变量之间的相关系数...回归结果 置信区间与预测区间： 置信区间是给定自变量值后，由回归方程得到的的预测值（实际上是的平均值）的置信区间；预测区间是实际值的置信区间，在这里称为预测区间。
一个模型就是一个公式之中，一个因变量（dependent variable）(需要预测的值)会随着一个或多个数值型的自变量（independent variable）（预测变量）而改变的。...本文将介绍如何将回归方法应用到你自己的数据中，主要介绍学习内容： 用线性回归方法来拟合数据方程的基本统计原则和它们如何描述数据元素之间的关系。...如何使用R准备数据进行回归分析，定义一个线性方程并估计回归模型。...(data) 相关分析 corrgram(datanew[,c("支持程度.1-7","污染严重" ,"区域主因" ,"公交出行" , " 使用cor函数来查看不同变量之间的相关系数 ##查看支持程度和不同变量之间的相关系数...回归结果 置信区间与预测区间： 置信区间是给定自变量值后，由回归方程得到的的预测值（实际上是的平均值）的置信区间；预测区间是实际值的置信区间，在这里称为预测区间。
在这篇文章中，您将学习使用袋装集成算法和随机森林算法建立预测模型。阅读这篇文章后，您将学到： 用自助法从样本中估计统计量。 用自助集成算法从单个训练数据集中训练多个不同的模型。...集成算法是一种将来自多个机器学习算法的预测值结合在一起的技术，以比任何单独的模型做出更准确的预测。 自助集成是一个通用的算法，可以用来减少方差较大的算法的方差。...各个模型在这些被排除的袋外样本上的准确率的平均值，可以用于估计袋装模型的精度。这种估计通常被称为OOB估计。 将这个性能指标作为测试误差估计是可靠的，而且，它可以与交叉验证估计联系在一起。...变量重要性 构造袋装决策树时，我们可以计算每个分割点处的变量可降低的误差函数值。 在回归问题中，该值可能是平方误差和；在分类问题中，该值可能是基尼系数。...如何使用袋装法集成来自多个高方差模型的预测。 如何在袋装时调整决策树的结构以降低各预测间的相关性，即随机森林。
0、 预测的模型包括： SARIMA（季节性自回归积分移动平均模型） Prophet（Facebook开源的预测库） ARIMA（自回归积分移动平均模型） ExponentialSmoothing（指数平滑模型...），使用两种不同的方法 TBATS（基于BATS的时间序列预测工具箱）- 这部分代码被注释掉了，所以没有运行 Kats SARIMA（由Facebook开源的Kats库提供的SARIMA模型） SVM（...可以使用以下命令来安装指定版本的pandas： ``` pip install pandas==1.3.4 ``` 安装完成后，请重新运行您的代码，问题应该会得到解决。...在这里，您只提供了一个变量`销售金额`。如果您有其他与销售金额相关的变量，您可以将它们一起传递给`VAR`模型。...例如，如果您有一个名为`销售数量`的变量，您可以这样做： ```python 模型_var = VAR(数据子集[['销售金额', '销售数量']]) ``` 如果您没有其他变量，您可以考虑使用其他时间序列模型
单变量异常值检测 2. 使用局部异常因子进行异常值检测 3. 通过聚类的方法检验异常值 4....检验时间序列数据里面的异常值 >>>> 三、R代码实现 1、单变量异常值检测 这一节主要讲单变量异常值检测，并演示如何将它应用到多元（多个自变量）数据中。...在一个应用中，如果有三个或者3个以上自变量，异常值最终的列表应该根据各个单变量异常检测到的异常数据的总体情况而产生。在现实应用中，要将理论和程序运行结果一起考虑从而检验出比较合适的异常值。...算法实现是：将一个点的局部密度与分布在它周围的点的密度相比较，如果前者明显的比后者小，那么这个点相对于周围的点来说就处于一个相对比较稀疏的区域，这就表明该点事一个异常值。...首先使用函数stl()对时间序列数据进行稳健回归方法分解，然后识别出异常值。实现代码如下： ? 5、思考 试着思考其他的异常值检验算法，并查询R中其他的包是否可以很好的检测到异常值。
对于初学者来说，这很容易让人混淆，因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢，还是不一样的东西？...你可以看到一个特定的机器学习算法与另一个特性算法相比的计算效率。 学术界可以设计出全息你的机器学习算法，而机器学习实践者可以在他们的项目中使用标准的机器学习算法。...这就像计算机科学的其他领域一样，学者可以设计出全新的排序算法，程序员可以在应用程序中使用标准的排序算法。 你还可能会看到多个机器学习算法实现，并在一个具有标准 API 的库中提供。...神经网络 / 反向传播 / 梯度下降算法一起产生一个由具有特定值的向量或权重矩阵和特定值的图结构组成的模型。 机器学模型对于初学者来说更具挑战性，因为它与计算机科学中的其他算法没有明确的类比。...具体来说，像 朴素贝叶斯（Naive Bayes）这样的算法就可以从大量的历史邮件样本数据集中学习如何将邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。
本文将深入探讨机器学习的核心概念，为读者提供详细的解释和数学公式，同时通过实际的Python代码示例演示如何将这些理论付诸实践，以全方位、深入浅出的方式引领初学者迈入机器学习的世界。...标签（Labels）监督学习中，我们要预测的目标。标签通常用变量 (Y) 表示。模型（Model）学习算法的表达式，将特征映射到标签。...常用算法：线性回归与决策树线性回归用于解决回归问题，通过最小化预测值与实际值之间的平方差来拟合数据。...mnist.target.astype(int)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)使用逻辑回归模型进行训练...结论通过本文的学习，我们详细了解了机器学习的基础理论，并通过手写数字识别的实际案例演示了如何将这些理论付诸实践。希望这份入门指南可以帮助初学者更好地理解和应用机器学习，激发对这一领域更深入探索的兴趣。
此外，掌握如何将数据从一种格式转换到另一种格式，或是如何简化数据结构以便于分析，都是此环节的一部分。 此外，学习数据转换和降维技术也非常重要。协方差矩阵帮助我们理解不同变量间的相互关系。...3）映射组件: 决定使用哪个变量作为 x 变量，以及使用哪个变量作为 y 变量。数据集是一个具有多个特征的多维数据集的时候，这一点很重要。...线性回归，作为一种基础且强大的预测方法，通过建立自变量（解释变量）与因变量（响应变量）之间的线性关系来预测数值型数据。...简单线性回归涉及一个自变量和一个因变量，而多重线性回归则包含多个自变量，能够提供更为复杂的预测模型。...机器学习基础 在监督式学习中，连续变量预测主要是如上所述的回归分析，对于离散变量的预测而言，需要掌握： 逻辑回归 支持向量机(SVM)分类器 KNN分类 决策树 随机森林 朴素贝叶斯 对于非监督式学习而言
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