自回归模型的优缺点及改进方向

在实际建模过程中,AR模型的设定步骤直接了当,它不涉及繁复的外生变量纳入过程,因而能够有效减少数据收集与预处理的负担。相较于那些需要大量额外信息输入的预测模型,AR模型显得更为轻便高效。参数估计环节同样体现了简约之美,通过诸如最大似然估计等成熟方法,能够在保证预测精度的同时,避免了模型构建中可能出现的过拟合...

R语言学习笔记(八) -极大似然估计

(3)求导数,解似然方程。对似然函数求一阶导数,一般使一阶导数为0的θ值,就是我们要估计的极大似然估计值。下面分别以泊松分布和二项分布为例,用R代码计算。2.1泊松分布的极大似然估计现在我们有一个泊松分布的样本e100,要估计泊松分布的参数λ。按照上面的步骤,首先写出似然函数:用R写出这个函数,并取对...

从最大似然估计开始,你需要打下的机器学习基石

最大似然估计是一种确定模型参数值的方法。确定参数值的过程,是找到能最大化模型产生真实观察数据可能性的那一组参数。上述的定义可能听起来还是有点模糊,那么让我们通过一个例子来帮助理解。假设我们从某个过程中观察了10个数据点。例如,每个数据点可以代表一个学生回答特定考试问题的时间长度(以秒为单位)。...

人类生产力的解放?揭晓从大模型到AIGC的新魔法

GPT使用对数最大似然函数来计算loss,使用transformer的解码器(因为有掩码不能看到完整的句子信息),并且其中使用了positionembedding引入了位置信息。怎么做模型微调?微调时使用的是带有标号的数据集,每次输入长度为m的一条序列x,这条序列有一个标号y。模型根据输入的序列x预测其标号y(标准分类任务)。要考虑的是如何...

极大似然估计详解

,因此,a和b的极大似然估计:总结求最大似然估计量的一般步骤:(1)写出似然函数;(2)对似然函数取对数,并整理;(3)求导数;(4)解似然方程。最大似然估计的特点:1.比其他估计方法更加简单;2.收敛性:无偏或者渐近无偏,当样本数目增加时,收敛性质会更好;...

人人都能看懂的EM算法推导

1.1.4求极大似然函数估计值的一般步骤:(1)写出似然函数;(2)对似然函数取对数,并整理;(3)求导数,令导数为0,得到似然方程;(4)解似然方程,得到的参数(www.e993.com)2024年11月3日。1.1.5极大似然函数的应用应用一:回归问题中的极小化平方和(极小化代价函数)

在深度学习模型的优化上,梯度下降并非唯一的选择

4.接着,我们使用「精英集」为下一代种群估计新的均值和标准差:5.重复步骤2—步骤4,直到结果满足要求。三、协方差矩阵自适应演化策略(CMA-ES)标准差σ决定了探索的程度:当σ越大时,我们就可以在更大的搜索空间中对后代种群进行采样。在简单高斯演化策略中,σ(t+1)与σ(t)密切相关,因此算...

从原理到实现,详解基于朴素ML思想的协同过滤推荐算法

1.类似极大似然的思路估计该方法就是用,使得取值最大的p对应的作为的估计值,即该方法仅仅将用户对标的物的评分看为类别变量而忽略具体评分的数值,而下面的方法则利用了评分的具体数值。2.采用加权平均来估计用户对标的物的估计可以取中的任一值,基于上面的公式1,取每一个值都有一个概率估计,那么最自然...

冷冻电镜单颗粒技术的发展、现状与未来

3.1最大似然估计理论近年来在单颗粒分析中取得重大突破的应当是最大似然估计(maximumlikelihood)理论。最大似然估计的理论可以贯彻整个单颗粒技术图像分析的过程,在图像匹配,2D、3D分类和模型优化上均可以应用,是一个强有力的理论工具。最大似然估计的算法已经在RELION、FREALIGN等软件中实现,方便普通用户使用,这...

盲源分离_转子振动盲源分离

4.4改进的基于Jacobi优化的极大似然估计方法在传统的Jacobi优化算法的基础上,文献[10]探索了一种具有初始化四阶矩矩阵的优化算法,来提高算法的收敛速度和计算效率。用6个模拟源信号进行混合,分别用FastICA算法、JADE算法来与改进Jacobi优化算法进行比较,采取采样点数从5000变化到30000,来依次统计各个算法的计算时间。