序贯模型=关联规则+时间因素。
这可以确保我们不在无预测性能的模型或者数据集上浪费时间。 在时间序列问题中，我们通常使用跟随预测的模型最为初始参照模型。...基于滑动时间窗的周期跟随 在本文中，我们将使用基于滑动时间窗的周期跟随预测模型进行预测。...举例来说，如果数据的观测频率是月，我们现在要预测二月的观测值，当设定时间窗的个数为1时，模型将使用去年二月的观测值作为预测值。 当设定的时间窗个数为2时，模型将使用过去两年的观测值取平均作为预测值。...模型的预测值和实际观测值会实时记录下来，之后新的观测值被添加进训练集，接着模型可以继续预测后续的观测值。...前向验证保证了在新的观测数据出现时模型可以跟着更新，这使得它成为了时间序列预测问题中实用的验证方案。 最后，模型的预测性能将通过均方根误差（RMSE）表征。
数据挖掘之预测模型 定性研究与定量研究的结合，是科学的预测的发展趋势。...适用范围： 预测模型是一个指数函数，如果待测量是以某一指数规律发展的，则可望得较高精度的预测结果。影响模型预测精度及其适应性的关键因素，是模型中背景值的构造及预测公式中初值的选取。...为了充分发挥各预测模型的优势，对于同一预测问题，往往可以采用多种预测方法进行预测。不同的预测方法往往能提供不同的有用信息， 组合预测将不同预测模型按一定方式进行综合。...优化组合预测有两类概念，一是指将几种预测方法所得的预测结果，选取适当的权重进行加权平均的一种预测方法，其关键是确定各个单项预测方法的加权系数；二是指在几种预防方法中进行比较，选择拟合度最佳或标准离差最小的预测模型作为最优模型进行预测...组合预测是在单个预测模型不能完全正确地描述预测量的变化规律时发挥其作用的。
读书笔记: 博弈论导论 - 15 - 不完整信息的动态博弈 序贯理性 在不完整信息中的序贯理性(Sequential Rationality with Incomplete Information) 本文是...子博弈精炼(subgame perfection) 序贯理性就是要求玩家总是选择最佳反应。 子博弈精炼是要求玩家在每个信息集上总是选择最佳反应。...需求 15.4 给定玩家的信念，玩家的策略必须是序贯理性。也就是说在每一个信息集上，玩家将选择信念对应的最佳反应。...序贯均衡(Sequential Equilibrium) 一个策略组合 和一个信念体系 是一个序贯均衡， 如果 是一个一致的精炼贝叶斯均衡。 解释： 序贯均衡是一个精炼贝叶斯均衡。...而一个精炼贝叶斯均衡的策略组合和信念体系是一致的（根据一致性推导所得），这个精炼贝叶斯均衡才是一个序贯均衡。 序贯均衡由于难以应用，较少被使用。
指令乱序 现在的CPU都采用的是多核、多线程技术用以提升计算能力；采用乱序执行、流水线、分支预测以及多级缓存等方法来提升程序性能。...内存模型 Sequential consistency模型 Sequential consistency模型又称为顺序一致性模型，是控制粒度最严格的内存模型。...从其字面意思就能看出，其对于内存序的限制最小，也就是说这种方式只能保证当前的数据访问是原子操作（不会被其他线程的操作打断），但是对内存访问顺序没有任何约束，也就是说对不同的数据的读写可能会被重新排序。...通常，与其它内存序相比，宽松内存序具有最少的同步开销。但是，正因为同步开销小，这就导致了不确定性，所以我们在开发过程中，根据自己的使用场景来选择合适的内存序选项。...从其字面意思就能看出，其对于内存序的限制最小，也就是说这种方式只能保证当前的数据访问是原子操作(不会被其他线程的操作打断)，但是对内存访问顺序没有任何约束，也就是说对不同的数据的读写可能会被重新排序 •
指令乱序 现在的CPU都采用的是多核、多线程技术用以提升计算能力；采用乱序执行、流水线、分支预测以及多级缓存等方法来提升程序性能。...内存模型 Sequential consistency模型 Sequential consistency模型又称为顺序一致性模型，是控制粒度最严格的内存模型。...从其字面意思就能看出，其对于内存序的限制最小，也就是说这种方式只能保证当前的数据访问是原子操作（不会被其他线程的操作打断），但是对内存访问顺序没有任何约束，也就是说对不同的数据的读写可能会被重新排序。...通常，与其它内存序相比，宽松内存序具有最少的同步开销。但是，正因为同步开销小，这就导致了不确定性，所以我们在开发过程中，根据自己的使用场景来选择合适的内存序选项。...从其字面意思就能看出，其对于内存序的限制最小，也就是说这种方式只能保证当前的数据访问是原子操作(不会被其他线程的操作打断)，但是对内存访问顺序没有任何约束，也就是说对不同的数据的读写可能会被重新排序 Acquire-Release
长时间序贯任务会遇到经典的“时间信用分配”问题：即在观察到动作的影响所需时间不确定的情况下，对该动作的回报(或惩罚)进行分配的难题(Sutton, 1984)。...SWIRL(序贯加窗反向强化学习)是一种从示范的轨迹中恢复\mathbf{R}_{seq} 和 G的算法。SWIRL(序贯加窗反向强化学习)适用于具有离散或连续状态空间与离散动作空间的任务。...一旦发现转换，SWIRL(序贯加窗反向强化学习)应用最大熵逆强化学习来找到一个引导机器人进入转换条件的局部二次奖励函数。...SWIRL(序贯加窗反向强化学习)从这15个示例中确定了四个分段，分别对应于移动到正确的抓取位置、抓取、再次提起纱布和拉直纱布。...结论 总之，从演示中学习序贯任务的结构在机器人技术中有很多应用，比如手术子任务的自动化。该技术可以通过(将长时序贯任务的学习)分割成任务结构的学习来简化。
预测建模 与 描述建模 II . 预测模型 与 函数映射 III . 预测模型的分类 ( 分类 | 回归 ) IV . 预测建模 测试集 V . 预测建模 拟合过程 VI ....预测模型结构确定 VII . 基于分类的判别模型 VIII . 基于分类的概率模型 IX . 预测模型的评分函数 X . 基于回归的预测模型 I . 预测建模 与 描述建模 ---- 1 ....预测模型 与 函数映射 : ① 函数映射 : 预测模型的函数映射形式如下 Y=f (X ; \theta) ② 函数形式 : f 是预测模型 的 函数映射 的 函数形式 ; ③ 未知参数 :...预测模型分类 : 预测模型分为两类 : 分类 和 回归 ; Y=f (X ; \theta) ① 分类 : 如果 Y 值是离散值 , 是范畴型变量 , 那么这个 预测模型 叫做 分类 ; 从向量...预测模型结构 : 预测模型结构是 Y=f (X ; \theta) 函数映射形式 , 模型建立时 , 不知道该映射的 结构形式 和 参数值 , 首先要确定其函数的结构形式 ; ① 模型基础 : 预测模型中的
近日，卡内基梅隆大学和谷歌的研究者提出了一种让计算机可以学习跳读的新方法 LSTM-Jump，据该论文《Learning to Skim Text》介绍：这种模型的速度可以达到标准序贯 LSTM 的 6...在不同的四种任务（包括数值预测、情感分析、新闻文章分类和自动问答）的基准上，我们提出的一种带有跳过（jumping）的修改过的 LSTM 的速度可以达到标准序贯 LSTM（sequential LSTM...2.1 模型概述 我们提出的模型的主要架构如图 1 所示，该模型基于一个 LSTM 循环神经网络。...绿色的 softmax 用于 jump 预测。处理过程终止的情况有三种：a) 这个 softmax 预测到了一个 0、b) jump 次数超过了 N、c) 该网络处理完了最后一个 token。...直到遇到下列情况： a) 这个 jump softmax 采样了一个 0 b) jump 次数超过了 N c) 该网络处理完了最后一个 token xT 在停止之后，作为输出，最后的隐藏状态将会进一步被用于预测想得到的目标
在多线程应用中，选择合适的内存序既能保证数据的安全性，又能避免不必要的同步开销。本文在简要回顾各类内存序特性的基础上，重点介绍其在实际编程中的选择技巧。 1....内存序回顾 C++11的std::memory_order包含六种内存序： Relaxed（松散）：不提供同步，适用于无依赖性的计数操作等。...使用场景 以下介绍每种内存序的使用场景，并针对部分内存序通过代码示例展示如何在多线程编程中的应用。...结论 本文回顾了std::memory_order的不同内存序，重点讨论了每种内存序的使用场景，并提出了内存序的选择技巧。...因场景不同，开发者应根据实际需求选择合适的内存序，以确保多线程应用的正确性和性能。
读书笔记: 博弈论导论 - 08 - 完整信息的动态博弈 可信性和序贯理性 可信性和序贯理性(Credibility and Sequential Rationality) 本文是Game Theory...序贯理性和逆向归纳法(Sequential Rationality and Backward Induction) 序贯理性(Sequential Rationality) 序贯理性是一个原则：在博弈树的每一个信息集上...序贯理性(Sequential Rationality) 给定玩家i对手的策略组合 ，玩家策略 是序贯理性的， 当且仅当玩家i在每个信息集上，总是选择 最佳响应。
哎嘿~有一新突破：序贯免疫疗法，让你的免疫系统 "开机重启"！01了解自身免疫自身免疫是指生物体对自身健康细胞、组织或成分的免疫反应，可能导致重要器官不可逆转的损害。...for autoimmunity” 就教我们，如何用序贯免疫治疗来“重启”人体这台“宕机的电脑”~Ramírez-Valle 提出一种“序贯免疫治疗”的框架，主要通过安全有效地重置人体免疫系统，减少或者消除病理性免疫记忆细胞...序贯免疫治疗的“重启”功能一共包括 3 个阶段: (1) 控制炎症; (2) 重置免疫系统; (3) 维持免疫稳态。第一步：控制炎症步骤 1 是通过靶向免疫抑制来控制炎症 (图 2)。...所以序贯免疫疗法的第二步是重置免疫系统，其主要目标是通过消除病理性免疫记忆细胞来减少免疫系统的异常反应，从而恢复免疫系统的正常功能[3]。...04小结本次小 M 与各位一起了解了自身免疫，以及可能治愈自身免疫性疾病的“序贯免疫疗法”的框架内容，其正在指导我们的药物发现组合。
沈阳药科大学孙进教授团队开发了一种外泌体样的序贯生物激活前药纳米平台来克服这一障碍。...这项研究提出了一种基于机制的肿瘤转移抑制方法，并显示了序贯激活前药纳米平台对癌症转移抑制的巨大潜力。 本文开发了一种具有序贯诱导前药生物激活功能的仿生前药纳米平台，用于转移性乳腺癌的靶向化疗。...鉴于出色的循环肿瘤细胞靶向能力，增强的前药活化，延长的体内循环，更多的肿瘤蓄积和更深的肿瘤渗透，仿生纳米粒在原位和异位MDA-MB-231肿瘤模型中均表现出出色的原发性肿瘤抑制和抗转移活性。...因此，外泌体样序贯诱导生物激活前药纳米粒，整合了抗肿瘤转移和促前药生物激活，是有临床转化前景的二合一纳米治疗平台。
灰色预测模型 在多种因素共同影响且内部因素难以全部划定，因素间关系复杂隐蔽，可利用的数据情况少下可用，一般会加上修正因子使结果更准确。 ...灰色预测模型建模机理 灰色系统理论是基于关联空间、光滑离散函数等概念，定义灰导数与会微分方程，进而用离散数据列建立微分方程形式的动态模型。...灰色预测模型实验 以sin(pi*x/20)函数为例，以单调性为区间检验灰色模型预测的精度 ? ?...究其原因，灰色预测模型通过AGO累加生成序列，在这个过程中会将不规则变动视为干扰，在累加运算中会过滤掉一部分变动，而且由累加生成灰指数律定理可知，当序列足够大时，存在级比为0.5的指数律，这就决定了灰色预测对单调变化预测具有很强的惯性...本文所用测试代码： clc clear all % 本程序主要用来计算根据灰色理论建立的模型的预测值。 % 应用的数学模型是 GM(1,1)。 % 原始数据的处理方法是一次累加法。
等）上MSE最低，模型单变量、多变量实验数据： 在计算资源与效率上，DLinear模型时间复杂度为O(L)，且模型非常小巧，下面为其他Transformer时间预测模型计算资源与效率： 论文下载：...最近，基于Transformer的时间序列预测模型也在不断涌现，最值得注意的是专注于解决长期时间序列预测（LTSF）问题的模型，包括LogTrans（NeurIPS2019），Informer（AAAI2021...因此在这项工作中，我们用多步骤直接预测（DWS）策略与基于Transformer的模型进行对比，以验证其实际性能。 并非所有的时间序列都是可预测的，更不用说长期预测了（例如对于混乱的系统而言）。...，模型复杂度比较 综上所述，我们认为，至少对于LTSF-Liner来说，基于Transformer的模型对长时间序列预测任务的有效性被严重夸大了。...虽然回视窗口的时间动态性对短期时间序列预测的准确性有显著影响，但我们假设长期预测取决于模型是否能够很好的捕捉趋势和周期性，也就是说，预测范围越远，回视窗口本身的影响越小。
前华为诺亚方舟实验室主任、现今日头条人工智能实验室主任李航博士介绍了在自然语言处理的五大任务——分类、匹配、翻译、结构预测和序贯决策过程——中应用深度学习技术的优势和挑战。...我们认为自然语言处理主要有五个任务，即分类、匹配、翻译、结构预测和序贯决策过程。对于前四个任务，深度学习方法已经超越或明显超越了传统方法。...我们认为，自然语言处理有五大主要任务，分别是分类、匹配、翻译、结构预测和序贯决策过程。 如表1所示，自然语言处理中的大多数问题都可以形式化地归到这五个任务中。...第五项任务，即如马尔科可夫决策过程这样的序贯决策过程，是多轮对话中的关键问题。 然而，还没有完全证实，深度学习可以如何为这项任务发挥作用。 优势和挑战： ?...对话管理可以形式化为一个序贯决策过程，同时强化学习可以在其中发挥关键作用。 显然，这个任务超出了深度学习本身所能解决的范畴，深度学习和强化学习的结合对于解决这个任务是具有巨大的潜力。
下面是深度学习中三种数据的作用： 训练数据，用来训练模型； 验证数据，用来调整超参数和评估模型； 测试数据，用来衡量最优模型的性能。 模型构建 下面是定义和训练模型。...模型结构 在Keras中，有两种模型定义方法，分别是序贯模型和功能函数。 在本教程中，我们使用序贯模型构建一个简单CNN模型，用了两个卷积层、两个池化层和一个Dropout层。...我们通过datasetmodel.predict(x_test)函数，用训练好的模型对测试集进行预测并可视化预测结果。...当标签为红色，则说明预测错误；当标签为绿色，则说明预测正确。下图为15个测试样本的预测结果。 ?...，深度学习现在已经变得简单了很多： https://www.tensorflow.org/versions/r1.1/get_started/mnist/beginners 本文用到的是Keras里的序贯模型
灰色预测模型是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并作出预测的一种预测方法。 灰色系统理论是研究解决灰色系统分析、建模、预测、决策和控制的理论。 灰色预测是对灰色系统所做的预测。...目前常用的一些预测方法（如回归分析等），需要较大的样本，若样本较小，常造成较大误差，使预测目标失效。灰色预测模型所需建模信息少，运算方便，建模精度高，是处理小样本预测问题的有效工具。...主要介绍累加生成： 预测值求解 计算后验差比： 代码如下： function []=greymodel(y) % 本程序主要用来计算根据灰色理论建立的模型的预测值。...% 应用的数学模型是 GM(1,1)。 % 原始数据的处理方法是一次累加法。...') else if c预测精度合格') else if c预测精度勉强') else disp('系统预测精度不合格') end end end
elapsed 50.327 0.050 50.368 > object.size(fit) 6,652.160 kbytes 我也想尝试caret，这个软件包很适合用来对比模型...elapsed 9.469 0.052 9.701 > object.size(fit) 846.824 kbytes 这两种技术都需要10秒左右，远远超过基本的逻辑回归模型
我们说过，模型的所谓“学习”，就是拟合数据，而整个学习过程，就是不断调整模型拟合数据，因此，也诞生了“过拟合”这个概念。...过拟合就是拟合得太好了，简单来说，就是模型学得太好，学过了。 可是，这难道不是好事？...我们训练模型，不就是想要让模型尽可能拟合数据，拟合得越好，也就是预测越接近正确答案，难道不应该是说明模型训练的效果越好？ 不是。这就是机器学习中最反直觉的地方：用于预测的模型，居然不是预测越准越好！...不过，要解释倒也不难：在机器学习中，模型训练的好坏，实际上是有两个重要的评价指标，一个是拟合，一个是泛化。也许一开始我们以为模型训练只有一个目标，那就是拟合，而实际上，不偏科的模型才是好模型。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
对象存储
云直播
