...申请设备故障预测和模型训练专利,能够避免对大量历史故障数据...
该方法包括:将设备的样本运行数据和相应样本时间数据输入至待训练的模型;通过模型的样本异常分数获取层,基于样本运行数据和相应样本时间数据,获取样本异常分数;通过模型的故障预测层,利用参考分数生成器对样本异常分数进行正态分布拟合,得到样本正态分布,并基于样本异常分数和样本正态分布获取设备故障预测结果;以及基于设备...
机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理
高斯朴素贝叶斯指当特征属性为连续值时,而且分布服从高斯分布,那么在计算P(x|y)的时候可以直接使用高斯分布的概率公式。高斯朴素贝叶斯适用于数值型连续特征,假设每个特征在给定类别下独立且服从高斯分布(正态分布)。在构建模型时,分别估计每个类别下每个特征的均值和方差,然后基于这些参数计算新的数据点属于各类别的概...
Linear Regression 读书笔记|小二|回归|残差|拟合|regression...
下面是给大家的一个具体例子,拟合的是这个一元线性方程:,其中系数,系数,对应的标准误差等于,对应的标准误差等于;接着把系数值和其对应的标准误差相除,即可得到对应系数的统计量;再根据标准正态分布的概率函数计算对应的p-value(这个过程可以不用掌握,现在的软件都能算)。我们可以看到,每个系数的p-value...
数据科学在腾讯内容生态中的应用
②尾巴稍微厚一点的就是Log-normal分布,就是随机变量takelog之后是正态的,所以它就是一个log-normaldistribution。常用的是truncate以后的version,比如我们更关心它右侧长的是什么样子的。③最后一个指的是一类分布,最著名的例子就是帕累托分布,还有Zeta分布、Zipfian分布。PowerLaw分布有...
R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险|附代码数据
z<-rnorm(n)##样本标准正态分布变量sig2<-z^2##创建波动率序列omega<-1##方差mu<-0.1##平均收益率omega/(1-alpha)sqrt(omega/(1-alpha))##[1]2.222222##[1]1.490712for(tin2:n)##滞后于第二个日期开始...
引入鲁棒性作为连续参数,这种新的损失函数实现了自适应、随时变换
此外还创建了一个简单的线性数据集,包括正态分布的噪声和异常值(www.e993.com)2024年10月23日。首先,由于使用了Pythorch库,利用torch将x,y的numpy数组转换为张量。importnumpyasnpimporttorchscale_true=0.7shift_true=0.15x=np.random.uniform(size=n)y=scale_true*x+shift_truey=y+np.rando...
过程能力分析02—Box-Cox变换:非正态数据能力分析的处理办法
变换的目标是找到将非正态数据变换为正态分布数据的λ。最佳变换将生成变异性尽可能小的数据集。我们可以借助Minitab来找到合适的λ。从输出的Box-Cox图中,可以发现λ的估计值0.04可以最大程度地减小Y函数标准差。但在任何实际情况下,你可能需要一个对应于容易理解的变换的λ值,如平方根(λ为0.5)或自然对数(...
100+数据科学面试问题和答案总结-基础知识和数据分析
10、如何在线性回归模型中找到RMSE和MSE?采用均方根误差(RMSE)来检验线性回归模型的性能。它评估在最佳拟合线上分布了多少数据。MSE的公式是f_i是预测值Y_i是输出变量的实际值。N是数据点的个数均方误差(MSE)表示直线与实际数据的接近程度。取直线与数据点的差值并平方。对于一个好的模型,MSE值应该很...
matlab安装多大内存-Matlab最新版安装包下载
通过rand和randn函数,我们可以生成服从均匀分布和正态分布的随机数。下面是一个具体的案例,我们生成100个服从正态分布的随机数:```Matlabrandom_numbers=randn(1,100);disp(random_numbers);2.数据拟合通过polyfit函数,我们可以对一系列数据点进行拟合,并获得拟合曲线的系数。举例来说,我们可以对一组数...
金融计量学第1节课:股指收益率序列统计特征
则称随机变量x服从对数正态分布,记为lnx~N(μ,σ2)代码详见:importpandasaspdimportnumpyasnpfromscipy.statsimportlognormfromscipyimportstatsimportmatplotlib.pyplotasplt#输出从0-10,步长为0.01x=np.arange(0,10,0.01)...