问答汇总 坛友lzguo568： 朱复康老师，我平时喜欢学习有关统计方面知识，也看一些有关时间序列分析、多元统计分析与线性模型的书籍，对统计软件SPSS和R及Python也熟悉。...另外，课本里一个例子对随机游动做adf.test检验p值竟然小于0.05，是因为误差吗？如果在实际应用时碰到这种问题该如何解决？ 朱复康： 1....坛友512002855： 朱老师，您好，现在网上公开可以下载的资料或者论文(知网等)，您可以推荐两篇关于时间序列解决实际问题的吗？非常感谢！...朱复康： 多元GARCH模型和结构向量自回归(SVAR)模型都可以用来研究多元时间序列数据，多元GARCH是允许两组数据间有相关性，但不能很好地用来研究这种相关性，相对来说用SVAR合适，它可以捕捉模型系统内各个变量之间的即时的...2、接上面问题，单位根检验的滞后阶数的选择，李子奈的书上是对残差进行LM检验，以没有自相关为标准，请问这样对吗？，EViews中怎样在进行ADF检验的同时完成残差的LM检验？
具体内容请看下面链接：【机器学习笔记】：大话线性回归（一） 但其实还有很多问题需要我们解决：这个模型的效果如何？如何评判这个效果？开始线性模型的假设成立吗？如何验证这些假设？...还会有其它问题会影响模型效果吗？带着这些问题我们开始本篇的内容。 线性回归拟合优度 线性回归假设检验 线性回归诊断 ▌线性回归拟合优度 1....残差分析 还记得我们的模型是怎么来的吗？没错，线性回归模型是基于一些假设条件的：除了自变量和因变量有线性相关关系外，其它假设基本都是关于残差的，主要就是残差ϵ独立同分布，服从 ? 。...图形法可以看出：残差的方差（即观察点相对红色虚线的上下浮动大小）不随着自变量变化有很大的浮动，说明了残差的方差是齐性的。...（2）BP检验法 这种方法也是一种假设检验的方法，其原假设为：残差的方差为一个常数，然后通过计算LM统计量，判断假设是否成立。在statsmodels中也同样有相应的方法可以实现BP检查方法。
5、BN的均值和方差，在测试阶段怎么计算？（训练阶段存好） 6、VGG、残差网络的特点、解决的问题？ 7、残差网络为什么不用dropout? 8、残差网络的原理？ 9、SVM的核函数技巧是什么？...3，你有什么GAN训练经验吗？...流于形式了） 4，你训练GAN有对梯度进行什么约束吗？ 5，生成器的梯度和判别器梯度有什么关系呢？ 6，生成器的loss变大，判别器的loss一定变小吗？ 7，python会吧？...有何问题否？ 问后面还有面试吗？答，不一定，你注意看手机吧，谢谢你的面试。...9，模型压缩了解吗？ 10，图像分割了解吗？和分类本质差别？ 11，有什么视频处理经验吗？ 12，你有考虑过模型实时应用吗？？ 13，GAN图像那么难把控，你有何心得把控？
像这样在基于Python的数据科学学习中很常见： 通常，关于正则化，偏差/方差折衷或可伸缩性（学习和复杂度曲线）图有很多讨论。但是，围绕以下图解和列表是否有足够的讨论？...残差与预测变量图 拟合与残差图 归一化残差的直方图 QQ归一化残差图 残差的Shapiro-Wilk正态检验 库克残差距离图 预测特征的方差膨胀因子（VIF） Scikit-learn的问题 它可以安全地假定...由于对估计的模型参数有不成比例的影响，离群值也可能是影响模型质量的问题。 这是视觉回顾： 可以检查哪些地块？因此，错误术语非常重要。 但是有一个坏消息。无论我们拥有多少数据，都永远无法知道真正的错误。...残差与自变量的关系图 接下来，可以对残差与每个自变量的关系作图，以寻找独立性假设。如果残差在零个x轴周围均匀地随机分布并且没有形成特定的簇，则该假设成立。在这个特定问题中，观察到一些簇。...拟合与残差作图以检查均方差 当绘制拟合响应值（根据模型）与残差作图时，清楚地观察到，残差的方差随响应变量的大小而增加。因此，该问题不考虑均方差，可能需要某种变量转换来提高模型质量。
偏离的衡量：残差 对于回归模型来说，衡量模型的表现常用的方法就是使用残差，何为残差？残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。“残差”蕴含了有关模型基本假设的重要信息。...有了残差这个工具并不会是一劳永逸了，因为残差是绝对量，受量纲的影响比较大，那么对于较大的点和较小的点的残差的公平对待是很难的，为了消除量纲的影响，我们要引入相对残差的概念，何为相对残差？...相对残差是一个概念，代表了去掉量纲比较残差的一个指标，是残差的衍生指标。我们对于不同的模型可能需要使用不同的相对残差。在我们的实践中，我们将相对残差定义为： 或。...其实它们都代表了残差和值的比值关系，反映这个残差对于这个点的预测值影响的重要程度。...将所有点的相对残差做一次Z-Score，找到±3σ以外的点，这些点就是极端异常值。这样做避开了对于阈值判定的问题；如果模型没有极端异常值，也不会因为做了这个步骤标记了不正确的极端异常值。
目录 背景（深度网络的退化问题） 残差结构 残差结构起作用的原因 网络结构 实验结果 论文地址 背景（深度网络的退化问题） 对于卷积神经网络，深度是一个很重要的因素。...但如果把网络设计为，即直接把恒等映射作为网络的一部分，就可以把问题转化为学习一个残差函数.只要，就构成了一个恒等映射。而且，拟合残差至少比拟合恒等映射容易得多（后面第三部分会解释）。...我们从数学的角度来看残差结构，假设残差结构的输入为,则输出等于： 其中就是我们要学习的残差，我们把移到等式的左侧，残差就等于，以上图为例，残差就是中间有一个Relu激活的双层权重，即： 其中是Relu...因为学习残差的计算量比学习输出等于输入小。假设普通网络为A，残差网络为B，输入为2，输出为2（输入和输出一样是为了模拟冗余层需要恒等映射的情况），那么普通网络就是，而残差网络就是，显然残差网络中的。...网络结构 先上网络的结构图，左到右分别是VGG，没有残差的PlainNet，有残差的ResNet，我们从这张图也可以感受当年ResNet对VGG的统治力： ?
而在真实的单细胞分析中，有不同的归一化方法以解决不同的分析问题。但经验发现，移位对数在大部分数据中的表现良好，这在2023年4月的Nature Method上的基准测试中有提到。...皮尔森近似残差利用了“正则化负二项式回归”的皮尔森残差来计算数据中潜在的技术噪音，将计数深度添加为广义线性模型中的协变量，而在不同的归一化方法的测试中，皮尔森残差法可以消除计数效应带来的误差，并且保留了数据集中的细胞异质性...正残差分别表示计数越多。解析 Pearon 残差在 scanpy 中实现，可以直接在原始计数矩阵上计算。...一键式归一化 我们在omicverse中提供了预处理函数pp.preprocess，该方法可直接计算移位对数或皮尔森残差，方法内同时包括了基于移位对数/皮尔森残差的高可变基因的选择方法，高可变基因会在下一节的教程中进行讲解...我们为什么会使用皮尔森残差来计算归一化值，相对于移位对数而言有什么更好的地方？ 你可以找出别的归一化方法，并比较其与移位对数，皮尔森残差的好坏吗？
该网络一经提出就彻底刷新了计算机视觉领域对深层次网络的认知，随后在多个领域衍生出多个残差网络的变体，其深远的影响一直延续的到今天，有一种比较夸张的说法是：在图像识别领域，只知残差网络，却不知其他网络，虽然有点言过...，但却反映出残差网络受到广大研究者的热捧。...这需要从梯度的角度去解释，还记得我们最开始的深度学习文章中分享的，网络参数的更新依赖于反向传播算法，而反向传播算法通常用梯度下降算法吗？那神经网络的深度和梯度下降算法有啥关系呢？...因此，随着网络深度的加深，导致出现了梯度消失的问题，由此，越深的网络训练越难，这通常可以解释为残差网络提出的原因。...2.网络结构 上图为文章中提出的残差学习快，也是残差网络的基本模块，仔细观察发现与之前的网络有啥不一样吗？
计算生态 3.2.4 考点五：Python文件操作 3.3 简单应用题与综合应用题 四、小结 声明：例题均来源于网络，仅供学习参考，若涉侵权请联系删除 附下篇链接： Python计算机二级编程题真题及考点总结...一、前言 相较于各类Python基础教程和二级经验分享类文章，个人认为如果只是想要考取计算机二级证书的话，最快且有效的方法应是在明晰考纲的前提下有针对性的进行学习，达到以最短时间考取证书的目的...、操作题60分； 其中单选题有10分是公共基础题，涉及计算机基础、数据结构与算法等，该部分可以参考：二级公共基础考点整理。...有朋(5)自远方来，不亦乐(6)乎？人不知(7)，而不愠(8)，不亦君子(9)乎？” 【注释】 (1)子：中国古代对于有地位、有学问的男子的尊称，有时也泛称男子。...有关于本篇文章的相关问题或者有Python二级题目不理解的小伙伴可以随时评论or私信我，看到后我都会逐一回复哒q(≧▽≦q) PS:今年考完Python二级后才逐渐用Python做毕设、接小项目
根据这些图，最有趣的问题是:你看到了你期望看到的吗?回答这个问题将帮助您发现数据中的洞察力或错误。 为了获得灵感并理解什么图最有价值，我经常参考Python的seaborn图库。...这取决于许多因素: 你是要分数误差还是绝对误差 你使用那种算法 残差图和度量指标的变化告诉你什么 在回归中，首先要注意残差图和度量指标。有时目标变量的对数化会得到更好的模型，模型的结果仍然很容易理解。...关于这个问题Stack Overflow上有很多答案，我认为原始和对数化目标变量上的残差图和RMSE很好地解释了它。 对于租金数据，我推导出了价格的对数，因为残差图看起来更好一些。 ?...租金的对数（左）和未转换数据（右）的残差图（不包括账单变量）。 右图显示“异方差性” - 随着预测从小到大，残差变大。...链接的博客文章和SHAP NIPS文章的作者提出了一种计算特征重要性的新方法，该方法既准确又一致。 这使用了shap Python库。 SHAP值表示特征对模型输出改变的重要性。
第二个问题：通道混合方法在多变量时间序列预测中真的无效吗？现行的sota模型似乎都用的通道独立，但是自变量之间存在关联影响也是可能的，为什么一定要通道独立呢？是方法论的问题吗？...这里有个很有意思的问题，iTransformer相当于整条序列做patch，那为什么模型会work？这也是一个值得探究的问题。...多层感知器（MLP）层：承接特征分解层的输出，MLP层分别对平滑分量与含噪残差独立处理。进一步挖掘和提取平滑分量及含噪残差中的特征信息。 上图是多层感知器的（MLP）层的整体结构。...问题：在PatchMLP模型中，如何通过特征分解层分离出平滑分量和噪声残差？...残差计算：通过原始嵌入向量减去平滑分量，得到噪声残差： Xr = X - Xs
，灵活解决了多尺度放大问题 重建图像有伪影 SRResNet 后采样 亚像素卷积 残差网络 MSE损失 解决深层网络难训练问题 重建图像光滑 SRGAN 后采样 亚像素卷积 残差网络 感知损失 提高图像感知质量...推理时间长，实时性差 SRDenseNet 后采样 转置卷积 残差、稠密网络 MSE损失 减轻梯度消失，增强特征传播能力 对所有层进行连接，计算量大 RDN 后采样 亚像素卷积 残差网络 L1损失 增加网络复杂度...损失 提出了二阶通道注意力模块，增强了模型的特征表达和特征学习能力，利用非局部加强残差组捕捉长距离空间内容信息 计算成本高 SRFBN 后采样 转置卷积 递归、残差、稠密网络 L1损失 引入反馈机制，前面层可以从后面层中受益...后采样 亚像素卷积 残差网络 对抗损失、内容损失 克服了GAN模型易崩溃的问题 生成多张近似的图片，计算量大 DFCAN 后采样 亚像素卷积 残差、注意力机制网络 对抗损失 提升显微镜下超分重建图像质量...（DRAM） 重构损失 感知损失 对抗损失 在保持高质量匹配的同时吗，利用图像的局部相关性，缩小特征空间搜索范围。
多重共线性产生的问题 当回归模型中两个或两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在多重共线性，也就是说共线性的自变量提供了重复的信息。 那么这种多重共线性会有什么不好的影响吗？...多重共线性的检测 多重共线性有很多检测方法，最简单直接的就是计算各自变量之间的相关系数，并进行显著性检验。具体的，如果出现以下情况，可能存在多重共线性： （1）模型中各对自变量之间显著性相关。...可以看到：a和b（正相关）相关系数为0.846，有很强的相关系数，存在多重共线性。 方差膨胀因子经验 另一种计算的方法就是通过方差膨胀因子判断。方差膨胀因子的公式如下： ?...针对于强影响点分析，一般的有以下几种方法： （1）学生化残差 （2）Cook's D统计量 （3）DFFITS统计量 （4）DFBETAS统计量 1....学生化残差（SR） 学生化残差（SR）指残差标准化后的数值。一般的当样本量为几百时，学生化残差大于2的点被视为强影响点，而当样本量为上千时，学生化残差中大于3的点为相对大的影响点。 2.
好吧，事实证明这个目标的这个问题的答案是在include/common.inc.php脚本中： function _RunMagicQuotes(&$svar) { if (!...register_globals过去一直是应用程序的一个巨大问题，并且会导致非常丰富的攻击面，这也是 PHP 在过去声誉不佳的原因之一。...request) { foreach ($$_request as $_k => $_v) { ${$_k} = _FilterAll($_k, $_v); } } 你能看出这里有什么问题吗...自从发现该漏洞以来，似乎开发人员/plus/bookfeedback.php在最新版本中删除了该文件，但绕过的核心问题addslashes仍然存在。...攻击者有可能通过一些创造性的方法绕过这个拒绝列表，将恶意 php 写入临时文件，最后到达 [9] 处的in执行include任意代码。
最近，一直被GBDT和XGBOOST烦恼，产生了如下的问题，由此产生了这篇文章。 XGBOOST怎么生成一棵树？ GBDT算法是什么？ GBDT与BT(提升树)是一回事吗？...本篇文章结构: Boosting Tree(提升树) 提升树是采用加法模型与前向分布算法进行提升的，是基于残差进行训练的。...具体算法如下: 其中2.a步是计算残差，2.b步通过把2.a的残差当作标签,可以使用线性回归的方法进行拟合残差。通过M次循环一共得到M+1颗树，每个输入数据X的结果，是M+1棵树预测的结果之和。...具体算法如下: 第4步，使用梯度作为标签进行拟合新的一棵树；第5步是基于残差进行得到新的一颗树的权重，其中残差来自于第i个数据的标签y与前m-1棵树的差得到的。其中F(x)表示前几棵树的总的函数。...对于决策树有基尼指数、信息熵等loss函数。
一种模型，该模型使用观察值与应用于滞后观察值的移动平均模型的残差之间的依赖关系。 每一个都在模型中明确指定为参数。...这看起来似乎很明显，但是有助于激发需要在原始观测值和模型预测的残差中确认模型的假设。 接下来，让我们看一下如何在Python中使用ARIMA模型。我们将从加载简单的单变量时间序列开始。...ARMA拟合残差线图 接下来，我们获得了残留误差值的密度图，表明误差为高斯分布。 ARMA拟合残差密度图 显示剩余误差的分布。结果表明，确实在预测中存在偏差（残差均值非零）。...综上所述，以下是ARIMA模型在Python中进行滚动预测的示例。 运行示例将在每次迭代时打印预测值和期望值。 我们还可以计算预测的最终均方误差得分（MSE），为其他ARIMA配置提供比较点。...您对ARIMA或本教程有任何疑问吗？ 在下面的评论中提出您的问题，我们会尽力回答。 ---- 本文选自《python3用ARIMA模型进行时间序列预测》。
最近，一直被GBDT和XGBOOST烦恼，产生了如下的问题，由此产生了这篇文章。 XGBOOST怎么生成一棵树？ GBDT算法是什么？ GBDT与BT(提升树)是一回事吗？ 本篇文章结构: ?...Boosting Tree(提升树) 提升树是采用加法模型与前向分布算法进行提升的，是基于残差进行训练的。...其中2.a步是计算残差，2.b步通过把2.a的残差当作标签,可以使用线性回归的方法进行拟合残差。通过M次循环一共得到M+1颗树，每个输入数据X的结果，是M+1棵树预测的结果之和。...第4步，使用梯度作为标签进行拟合新的一棵树；第5步是基于残差进行得到新的一颗树的权重，其中残差来自于第i个数据的标签y与前m-1棵树的差得到的。其中F(x)表示前几棵树的总的函数。...对于决策树有基尼指数、信息熵等loss函数。 参考文献: [1]. 《统计学习方法》(提升树) [2].
2 因果推断中的ITE 与SHAP值理论的思考 1 因果推断与线性回归的关系 第一个问题也是从知乎的这个问题开始： 因果推断（causal inference）是回归（regression）问题的一种特例吗...DML的启发 所以，之前在做DML的时候，可以看到整个异质性HTE的求解经过： 因果推断笔记——DML ：Double Machine Learning案例学习（十六） 我们首先基于X使用ML获得T的残差和...Y的残差，之后使用lr拟合残差，不同的是，这次我们把X和T的交互项加进来，即 = 然后我们就可以计算CATE的值了： 其中，M即最后的...从以上DML求解无偏异质性CATE的过程看到，如果要得到无偏解，是需要经过一些求解步骤的； 关于残差正交化可得到无偏差因果效应的数学原理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/41993542...虽然，SHAP值肯定是有偏的，但是也想沿着这个问题来看，SHAP值理论中的SHAP代表的怎么样的 “ITE”？在有偏的结论下，该如何解读？
允中 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 还在为音视频质量评估苦恼吗？...本项目使用Python开发，深度学习模块使用PyTorch。 代码使用模块化设计，方便集成较新的深度学习技术，灵活的自定义模型，训练和测试新的数据集。...其输入为损伤视频和残差视频。网络包含两层二维卷积来逐帧提取空域特征。级联后使用四层三维卷积层来学习时空联合特征。...三维卷积输出描述了视频的时空掩盖效应，再使用它来模拟人眼对视频残差的感知情况：掩盖效应弱的地方，残差更容易被感知；掩盖效应强的地方，复杂的背景更能掩盖画面失真。 网络最后是池化层和全连接层。...池化层的输入为残差帧经掩盖效应处理后的结果，它代表了人眼可感知残差。全连接层学习整体感知质量和目标质量分数区间的非线性回归关系。 效果如何？
它解决了深层网络的训练问题，作者的原论文中达到了上千层。 残差连接是何的首创吗？当然不是，传统的神经网络中早就有这个概念，文【2】中则明确提出了残差的结构，这是来自于LSTM的控制门的思想。...不过，好是好了，随着网络深度的增加，带来了许多问题，梯度消散，梯度爆炸；在resnet出来之前大家没想办法去解决吗？当然不是。...更好的优化方法，更好的初始化策略，BN层，Relu等各种激活函数，都被用过了，但是仍然不够，改善问题的能力有限，直到残差连接被广泛使用。...不就是反应了与真值的误差吗？ 所以，这么一想想，残差就应该是有效的，各方实验结果也证明了。...当然，resnet有改善梯度消失的作用，文中也做了实验对比如上：但不仅仅不如此，下图是一个采用残差连接（蓝色曲线）和随机稠密的正交连接矩阵的比对，看得出来残差连接并不有效。 ?
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