摘要：
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25410 原文出处：拓端数据部落公众号 通过训练具有小中心层的多层神经网络重构高维输入向量，可以将高维数据转换为低维代码。这种神经网络被命名为自编码器Autoencoder。 自编码器是非线性降维 技术用于特征的无监督学习，它们可以学习比主成分分析 阅读全文
posted @ 2022-02-12 11:13
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=25376 原文出处：拓端数据部落公众号 Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。 首先，目标是什么？MCMC的目标是从某个概率分布中抽取样本，而不需要知道它在任何一点的确切概率。MCMC实现这 阅读全文
posted @ 2022-02-12 11:11
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=25348 原文出处：拓端数据部落公众号 你们可能知道，实际极值分析有两种常用方法：分块极大值Block-maxima、阈值超额法threshold excess。今天，我们将分别介绍这两种方法。 分块极大值Block-maxima 分块样本极大值的 阅读全文
posted @ 2022-02-12 11:10
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=25220 原文出处：拓端数据部落公众号 当ARIMA模型包括其它时间序列作为输入变量时,被称为传递函数模型(transfer function model)、多变量时间序列模型(multivariate time series model)、ARI 阅读全文
posted @ 2022-02-12 11:08
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