java内存模型 java的内存模型是平台无关的，c/c++直接使用物理硬件与操作系统的内存模型，因此会由于不同机器内存模型的不同，程序运行出现各种各样的问题。...主内存与工作内存 java内存模型的主要目标是定义各个变量的访问规则，即虚拟机从内存中取出即将变量放入内存中的底层细节，这里的变量包括了实例字段，静态字段和构成数组对象的元素，但不包括局部变量和方法参数...use（使用） 作用于工作内存的变量，它把工作内存中一个变量的值传递给执行引擎 assign（赋值） 作用于工作内存的变量，它把一个从执行引擎接收到的值赋给工作内存的变量 store（存储） 作用于工作内存的变量...使 用volatile变量是禁止指令重排序优化的，普通的变量仅仅会保证在该方法的执行过程中所有依赖赋值结果的地方都能获取到正确的结果，而不能保证变量赋值操作的顺序与程序代码中的执行顺序一致。...先行发生原则 先行发生是Java内存模型中定义的两项操作之间的偏序关系，如果说操作A先行发生于操作B，其实就是说在发生操作B之前，操作A产生的影响能被操作B观察到，“影响”包括修改了内存中共享变量的值、
一阶差分变换放大了不平衡面板中的间隙。例如，如果某些不可用，则时间和 − 1 处的一阶差分同样缺失。此外，观察每个面板的必要时间段随着面板 VAR 的滞后顺序而变大。...它不使用与过去实现的偏差，而是减去所有可用的未来观察的平均值，从而最大限度地减少数据丢失。可能只有最近的观察不会用于估计。由于过去的实现不包括在这个转换中，它们仍然是有效的工具。...如果我们把原始变量表示为 ，那么第一差分转换意味着 ，而对于正向正交偏差 ，其中是面板在时间上的可用未来观测值的数量，是其平均值。 假设我们随着时间的推移将观察叠加在面板上。...由于子样本中的所有妇女的工作时间和工资并不是在所有年份都被观察到的，所以被剔除的观察值的数量会随着作为工具变量的滞后阶数而增加。...该数据包含从 1962 年第二季度到 1982 年第四季度的投资、收入和消费 自然对数的一阶差分。 仅使用截至第四季度的观测值1978 年在他的例子中，但我们在这里的说明中使用了完整的样本。
一阶差分变换放大了不平衡面板中的间隙。例如，如果某些不可用，则时间和 − 1 处的一阶差分同样缺失。此外，观察每个面板的必要时间段随着面板 VAR 的滞后顺序而变大。...它不使用与过去实现的偏差，而是减去所有可用的未来观察的平均值，从而最大限度地减少数据丢失。可能只有最近的观察不会用于估计。由于过去的实现不包括在这个转换中，它们仍然是有效的工具。...如果我们把原始变量表示为 ，那么第一差分转换意味着 ，而对于正向正交偏差 ，其中是面板在时间上的可用未来观测值的数量，是其平均值。 假设我们随着时间的推移将观察叠加在面板上。...由于子样本中的所有妇女的工作时间和工资并不是在所有年份都被观察到的，所以被剔除的观察值的数量会随着作为工具变量的滞后阶数而增加。...该数据包含从 1962 年第二季度到 1982 年第四季度的投资、收入和消费 自然对数的一阶差分。仅使用截至第四季度的观测值1978 年在他的例子中，但我们在这里的说明中使用了完整的样本。
r 包 有一系列的 r 包目前可用于混合模型的功效分析 。然而，没有一个可以同时处理非正态因变量和广泛的固定和随机效应规范。...功效曲线 函数可用于探索样本大小和功效之间的权衡。 确定所需的最小样本量 在前面的示例中，当对变量_x 的_20 个值进行观察时，我们发现了非常高的 _功效 _。...由于模型 1 没有足够的功率，我们没有通过 powerCurve 运行它。绘制的输出如图所示。 我们可以看到，检测_x _趋势的 能力随着采样大小的增加而增加。...这里的结果基于将模型拟合到 10 个不同的自动选择的子集。最小的子集仅使用前 3 年（即 9 个观测值），最大的子集使用所有 20 个假设研究年份（即 60 行数据）。...该分析表明，该研究必须运行 16 年才能有≥80% 的功效来检测指定大小的影响。
估计回归模型以基于其他变量预测变量的观测值，然后在该变量的值缺失的情况下使用该模型来估算值。换句话说，完整和不完整案例的可用信息用于预测特定变量的值。然后，将回归模型中的拟合值用于估算缺失值。...MICE的假设是，给定插补过程中使用的变量，缺失值是随机缺失（MAR），这意味着缺失值的概率仅取决于观察值，而不取决于未观察值。...在MICE程序中，将运行一系列回归模型，从而根据数据中的其他变量对具有缺失数据的每个变量进行建模。...但是，当存在一些潜在变量时，最大似然法不能很好地工作。因为最大似然法假设训练数据集是完整的并且没有缺失值。EM算法方法可用于满足我们发现潜在变量的情况。...它涉及用来自受访者（捐赠者）的观察值替换无受访者（称为接受者）的一个或多个变量的缺失值，就两种情况观察到的特征而言，该值类似于无受访者。
难以获取用于训练/验证的标记数据 数据可能含有噪声 正常行为并不是一成不变的，会不断发展变化 异常检测方法 一、 图形方法：箱型图 二、 统计方法：单变量/多变量高斯分布 三、 基于距离的方法 四、...（已知的）分布且出现在该模型的高概率区域中 异常值偏离这种分布 1、单变量高斯分布 (1) 选出可能表示异常实例的特征xj (2) 与参数u1, …, un, σ12，…, σn2拟合 ?...(4) 若 p(x) 该数据为异常值 ? 2. 多变量高斯分布 ? ? 3. 问题 平均值和标准偏差对异常值非常敏感。 这些值是针对完整数据集（包括潜在异常值）而计算的。...问题 运行时间呈指数增长 维度灾难 五、基于模型的方法：孤立森林、RNN 1....因此，经过训练的RNN更可能很好地再现共同模式，而表示异常值的模式的再现效果则较为逊色，且重构误差较高。 重构误差可用于衡量数据的孤立程度。 ? ?
（2012）提出了建立信用评分模型的七步循环，可用于制作任何类型的评分模型： 调查历史客户群： 有必要假设客户随着时间的推移具有相同的行为模式; 基于此，收集过去的信息用于构建模型。...所谓坏账者的定义是那些没有接受任何协议的人或者接受了协议的人，但是他们没有向催收公司支付任何分期付款而违反了他们的承诺。 样本集 选择了两个样本：一个用于构建模型，一个用于验证模型。...自变量 可用的客户端注册变量以及观察到的行为变量用于构建模型。...（2010），样本的推荐最小尺寸应按每个预测变量至少10个观察值的方式计算，每个组（好的和坏的），样本的总大小应高于400个观察值。...第一个是使用公司提供的二手数据;所以不可能确保所有用于开发模型的变量都可用;同样，催收公司之前已经将客户归类为好或坏债务人。
下面，贝叶斯信息准则（BIC）和贝叶斯模型平均法被应用于构建一个简明的收入预测模型。 这些数据是从 935 名受访者的随机样本中收集的。该数据集是_计量经济学数据集_系列的一部分 。...#工资数据的简单柱状图 hst(wge$wae, breks = 30) 直方图还可用于大致了解哪些地方不太可能出现结果。...因此，IQ（因为它目前存在于数据集中）不应用作贝叶斯预测模型。但是，对 仅具有正值的偏斜_因_变量使用（自然）对数变换 通常可以解决问题。下面，该模型使用转换后的工资变量进行了重新拟合。...在这些不确定的时候，贝叶斯模型平均化（BMA）是有帮助的。BMA对多个模型进行平均化，获得系数的后验值和新数据的预测值。下面，BMA被应用于工资数据（排除NA值后）。...# 不包括NA a_ona = na.omt(wae) # 运行BMA，指定BIC作为判断结果模型的标准 BMA(wge ~ .
使用随机初始化将 EM 算法重复 3 次，即每个观察值分配给一个后验概率为 0.9 和 0.1 的成分，否则以相等的概率选择该成分。...使用 minprior 指定成分的最小相对大小，在 EM 算法期间将删除低于此阈值的成分。 权重参数的使用允许仅使用唯一观察的数量进行拟合，这可以大大减少模型矩阵的大小，从而加快估计过程。...该模型可以使用特定于成分的模型驱动程序在 R 中拟合，拟合 GLM 的有限混合。作为伴随变量模型，用于多项 logit 模型，其中后验概率是因变量。...它可用于任意混合模型，并指示混合对观察结果的聚类程度。为便于解释，后验概率小于 eps=10−4 的观察被省略。对于第三个分量的后验概率最大的观测值用不同的颜色着色。该图是使用以下命令生成的。...可以获得拟合混合物的更多详细信息，返回拟合值以及近似标准偏差和显着性检验，参见图 6。标准偏差只是近似值，因为它们是为每个成分单独确定的，而不是采用考虑到成分已被同时估计。图 7 中给出了估计系数。
#工资数据的简单柱状图 hst(wge$wae, breks = 30) 直方图还可用于大致了解哪些地方不太可能出现结果。...因此，IQ（因为它目前存在于数据集中）不应用作贝叶斯预测模型。但是，对 仅具有正值的偏斜_因_变量使用（自然）对数变换 通常可以解决问题。下面，该模型使用转换后的工资变量进行了重新拟合。...在这些不确定的时候，贝叶斯模型平均化（BMA）是有帮助的。BMA对多个模型进行平均化，获得系数的后验值和新数据的预测值。下面，BMA被应用于工资数据（排除NA值后）。...# 不包括NA a_ona = na.omt(wae) # 运行BMA，指定BIC作为判断结果模型的标准 BMA(wge ~ . ...我们看到，出生顺序和是否有兄弟姐妹是最不可能被包含的变量，而教育和智商变量则被锁定。
使用随机初始化将 EM 算法重复 3 次，即每个观察值分配给一个后验概率为 0.9 和 0.1 的成分，否则以相等的概率选择该成分。...使用 minprior 指定成分的最小相对大小，在 EM 算法期间将删除低于此阈值的成分。权重参数的使用允许仅使用唯一观察的数量进行拟合，这可以大大减少模型矩阵的大小，从而加快估计过程。...该模型可以使用特定于成分的模型驱动程序在 R 中拟合，拟合 GLM 的有限混合。作为伴随变量模型，用于多项 logit 模型，其中后验概率是因变量。...它可用于任意混合模型，并指示混合对观察结果的聚类程度。为便于解释，后验概率小于 eps=10−4 的观察被省略。对于第三个分量的后验概率最大的观测值用不同的颜色着色。该图是使用以下命令生成的。...可以获得拟合混合物的更多详细信息，返回拟合值以及近似标准偏差和显着性检验，参见图 6。标准偏差只是近似值，因为它们是为每个成分单独确定的，而不是采用考虑到成分已被同时估计。图 7 中给出了估计系数。
它仅用于与更复杂的技术生成的预测进行比较。 在指数平滑中，旧数据的相对重要性逐渐降低，而新数据的相对重要性逐渐提高。 在时间序列分析中，移动平均（MA）模型是一种常用的单变量时间序列建模方法。...因为时间序列预测是基于以前的观察数据而不是当前的观察数据，不像分类或回归那样数据与数据之间关联性不高。...请记住，“季节性”是指在特定的周期性时间间隔内出现的变化。 16）以下哪个图形可用于检测时间序列数据中的季节性？...26）在自回归模型中_______ A）因变量的当前值受自变量的当前值影响 B）因变量的当前值受自变量的当前值和过去值影响 C）因变量的当前值受因变量和自变量的过去值影响 D）以上都不是 解决方案：（C...例如 xt = xt-1 -.90xt-2 + wt， 其中xt-1和xt-2是因变量和wt的过去值，白噪声可以表示独立值。 该示例可以扩展为包括类似于多元线性回归的多序列。
这导致为了适应这种变化，需要重新学习梯度和一些自由度较低的参数。并将适应修改后分布的速度作为元学习目标的激励项。 本文阐述了如何将其用于确定两个观察到的变量之间的因果关系。...然后，本文探讨了如何将这些想法用于学习一种编码器，该编码器能将初级观察变量映射到未观察到的因果变量，从而导致更快的分布适应。...总的来说，模型很难一次影响许多潜在的因果变量，尽管本文并不是关于模型学习，但这是我们建议在此处利用的一个特性，用于帮助发现这些变量它们之间的因果关系。...设置以及具有不同的具体参数设置，训练目标，环境等。 我们从最简单的设置开始，并评估上述方法是否可用于了解因果关系的方向。...为了突出提出的元学习目标的功能，我们考虑了很多可用于训练分布但不能用于迁移分布的样例。实际上，正如我们将在下面讨论的那样，如果我们可以访问更多短时迁移的样例，则推断出正确因果方向的训练信号会更强烈。
随机森林不是查看整个可用变量池，而是仅采用它们的一部分，通常是可用数量的平方根。在我们的例子中，我们有10个变量，因此使用三个变量的子集是合理的。为决策树中的每个节点更改可用变量的选择。...现在我们准备运行我们的模型了。语法类似于决策树，但还有一些额外的选项。...> fit <- randomForest( ) 我们强制模型通过暂时将目标变量更改为仅使用两个级别的因子来预测我们的分类，而不是method="class"像使用那样指定。...该参数允许我们检查变量的重要性，我们将看到，参数指定了我们想要增长的树数。...您也可以覆盖可供选择的默认变量数mtry，但默认值是可用总数的平方根，应该可以正常工作。由于我们只有一个小的数据集可供使用，我们可以种植大量的树而不用太担心它们的复杂性，它仍然会运行得非常快。
slicing from numpy import array # define array data = array([11, 22, 33, 44, 55]) print(data[-2:]) 运行该示例返回仅包括最后两项的子数组...我们可以通过切片得到不包括最后一列的所有数据行，然后单独索引最后一列来实现输入输出变量的分离。...这是一个行切片操作，数据中一部分用于训练模型，其余部分将用于估计训练模型的效果。 操作涉及通过在列索引中指定“：”来获取所有列。训练数据集包括从开始一直到分隔行的所有数据行（不包含分隔行）。...例如，一些库（如 scikit-learn）可能需要将输出变量（y）的一维数组变形为二维数组，在每列的基础上增加该列的结果。...Rows: 3 Cols: 2 将一维数组转换为二维数组 将一维数组调整为多行一列的二维数组是很常见的操作。 NumPy 为 NumPy 数组对象提供 reshape（）函数，可用于调整维数。
MICE假定丢失数据是随机（MAR）丢失，这意味着，一个值丢失概率上观测值仅取决于并且可以使用它们来预测。通过为每个变量指定插补模型，可以按变量插补数据。 例如：假设我们有X1，X2….Xk变量。...还可以合并来自这些模型的结果，并使用pool（）命令获得合并的输出。 请注意，我仅出于演示目的使用了上面的命令。您可以在最后替换变量值并尝试。...它适用于各种变量类型的非参数插补法。那么，什么是非参数方法？ 非参数方法不会有关于函数形式明确的假设˚F 。取而代之的是，它尝试估计f，使其可以与数据点尽可能接近，而似乎并不切实际。...它有选择分别返回OOB（每个变量），而不是聚集在整个数据矩阵。这有助于更仔细地为每个变量如何准确的模型估算值。 NRMSE是归一化的均方误差。它用于表示从估算连续值得出的误差。...虽然，我已经在上面解释了预测均值匹配（pmm） ：对于变量中缺失值的每个观察值，我们都会从可用值中找到最接近的观察值该变量的预测均值。然后将来自“匹配”的观察值用作推定值。
在有干预的设定中（实验 2），智能体可通过设置某些变量的值以及观察对其它变量的影响而在环境中采取行动。这种类型的数据有助于对因果关系的估计。...E 对 H 的因果影响是限定在路径 E→H 的条件分布，即不包括路径 E←A→H。变量 A 被称为混杂变量（confounder），因为它将因果影响与非因果的统计影响混杂到了一起。...其输出是作为 LSTM 的隐藏状态的线性投射而计算的，是一组策略 logits（其维度等于可用动作的数量），加上一个标量基线。...c）一个测试 CBN 的测验阶段。绿色和红色边分别表示 +1 和 -1 的权重。黑色表示被干预的节点，绿色和红色节点分别表示该节点的值为正和负，白色表示为零。蓝色圆圈表示该智能体的选择。 ?...a）实验中测试的智能体得到的平均奖励。b）在有外部干预的节点上根据存在或不存在未被观察的混杂变量（分别表示为 Conf. 和 Unconf.）而划分的表现。c）一个测试 CBN 的测验阶段。 ?
lrt.obs：保存观察到的似然比检验统计量。 进行1000次模拟，每次： 使用模拟的似然比检验统计量来估计p值。 最终，代码返回了一个p值，该值基于参数自助法估计，用于评估随机效应是否显著。...注意：在代码中，simulate函数用于从模型生成模拟数据，而anova函数用于比较模型的差异。...r 包 有一系列的 r 包目前可用于混合模型的功效分析 。然而，没有一个可以同时处理非正态因变量和广泛的固定和随机效应规范。...功效曲线 函数可用于探索样本大小和功效之间的权衡。 确定所需的最小样本量 在前面的示例中，当对变量_x 的_20 个值进行观察时，我们发现了非常高的 _功效 _。...该分析表明，该研究必须运行 16 年才能有≥80% 的功效来检测指定大小的影响。
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