【析易科研】怎么理解K近邻算法和KNN回归?

计算距离:计算目标点与数据集中每个点的距离,常用的距离度量方法包括欧几里得距离、曼哈顿距离等。选择最近邻居:从数据集中选出与目标点距离最近的K个点。预测结果:对于回归问题,预测值通常是这K个最近邻居的输出值的平均值或加权平均值。主要特点:简单直观:KNN回归的原理简单,易于理解和实现。无需假设:不需要...

贝叶斯线性回归:概率与预测建模的融合

多项式回归通过引入变量的幂(如平方或立方)来允许预测变量(如体重)和结果(如身高)之间的曲线关系。图24:多项式回归示意图。在多项式回归中,我们向模型添加额外的项,如β2x^2(对于二次回归)或β3x^3(对于三次回归)。这些项引入了曲率,使模型能够更灵活地拟合数据。图25:多项式回归与线性回归比较。样条样...

11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

3、自回归移动平均(ARMA)模型自回归移动平均(ARMA)模型结合了自回归(AR)和移动平均(MA)模型的特性,能够同时捕捉时间序列的自相关性和移动平均特性。数学表示ARMA(p,q)模型可以表示为:其中,X_t是t时刻的观测值,c是常数项,\phi_i是自回归系数,\theta_j是移动平均系数,\epsilon_t是白噪声。优势比单纯...

【中国银河宏观】如何从生产视角预测GDP? ——深挖宏观数据系列之一

·生产法GDP的具体预测方法:通过统计局月度公布的经济数据,我们可以通过生产法计算GDP同比增速,大致预判每月7经济的变化情况,计算公式:GDP同比增速=第一产业占比×第一产业增速+第二产业占比×第二产业增速+第三产业占比×第三产业占比增速。其中,一、二、三产的比重为去年的实际结果。我们只需要预测一...

大模型连乘法都不会做?一系列新研究再次挑战AI推理能力

这就证明了,模型确实没有用我们人类常用的计算方法(部分积)的方法在做乘法题。因为,如果模型真的在使用部分积计算,那它会选择一种特定的计算方法。而教给它部分积,它应该能更好地完成计算。那大模型到底是按什么逻辑在做题呢?它有一套自己的底层逻辑进行数学运算,叫自回归预测。

【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...

本文将通过视频讲解,展示如何用LSTM模型进行股票收盘价的时间序列预测,并结合一个PYTHON中TENSORFLOW的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化实例的代码数据,为读者提供一套完整的实践数据分析流程(www.e993.com)2024年11月15日。问题描述在此项研究中,我们将聚焦于平安银行的股票价格,并利用其从2017年3月1日至2021年9月...

AI回归模型评估指标:MSE、RMSE、MAE、R2

那么如何计算回归模型预测值与真实值的差距呢?常见的指标有MSE、RMSE、MAE、R??,我们来看看它们的计算方法。一、MSE、RMSE、MAE的含义和计算我们以一个预测气温的回归模型为例,模型计算出未来15天的气温(预测值),15天过后我们可以得到每天的实际气温(实际值),我们以此数据为基础,来计算该模型预测值与实际值的...

【数模干货】一篇文章搞定常用预测类数学模型

回归分析预测回归分析用于建立变量间的关系模型,是否存在线性与非线性关系,通过该模型对未知数据进行预测。以下是一些典型的回归分析方法:例如:以2023美赛Y题,挂牌价格影响分析为例根据提供的数据文件,其中包括了大约3500艘不同长度、地区和制造年份的帆船的信息,分为单体帆船和双体帆船两个表格。

AI产品经理常用的模型评估指标介绍

用于评估模型在不同群体(如不同性别、种族、年龄等)之间是否存在偏差。确保模型不会对某些群体产生不公平的对待,尤其是在涉及到招聘、司法、信贷分配等敏感领域。常用的指标如统计均等差异(计算不同群体(如男性和女性)获得正类预测结果的概率差异)。7.资源利用指标...

【华安证券·金融工程】专题报告:企业利润分配策略:短期股东回报...

此外,股息决策容易受到同行业其他公司的支付选择影响,特别是在强制分红的市场中,在时间截面的基础上通过分域回归来消除这种影响。模型中的解释变量和三个被解释变量的具体计算步骤如下,我们以图表8为例进行说明(当前时间为20231031):i.确定有效样本池:在每个时间截面(如月末)t,保留沪深主板中的非次新股(上市超...