”c check checkpoint ec ens fl flow IN int low ns OR ow poi res rest restore st te ten tensor tensorflow tor w 变量 模型“ 的搜索结果

     NONMEN 协变量模型 协变量的定义 描述药代动学和药效学的变异来源。 包括：性别、年龄、体重、体表面积、种族、实验室检测指标，疾病状态等 图解法 协变量和协变量之间的关系图 协变量和参数的相关性图 统计学检验...

     这篇博客算我自己给自己挖的一个坑，主要想讲讲机器学习中的隐变量，今天在推导EM算法，李航在统计学习方法中的EM引入中提到了隐变量的概念（latent variable），他提到了如果我们的概率模型的变量都是观测到的变量...

     Bishop C M. Latent variable models[M]//Learning in graphical models. Springer Netherlands, 1998: 371-403. 1. Density modelling密度估计是机器学习中的一个主要任务。通常，最常用的办法就是极大似然估计...

     分解机是一种基于隐变量的推荐模型，结合了基于内容的推荐系统和基于回归的隐变量模型的思想。通过对显式变量的两两关系进行建模，分解机能有效抓取交互信息。利用矩阵分解的降维思路，成功将隐变量和显式变量结合，...

     对于多变量时间序列数据，我们可能需要两种主要模型;他们是： 多输入系列。 多个并联系列。 1、多输入系列 问题可能有两个或更多并行输入时间序列和输出时间序列，这取决于输入时间序列。 输入时间序列是平行的...

     虚拟变量是什么 实际场景中，有很多现象不能单纯的进行定量描述，只能用例如“出现”“不出现”这样的形式进行描述，这种情况下就需要引入虚拟变量。例如即将到来的女生节，每年的这个时候毛绒玩具的销量都会上升...

     滞后变量模型 滞后变量模型 自动估值模型 [编辑] 目录 [隐藏] 1 滞后变量模型的概述 2 滞后效应与产生滞后效应的原因 3 滞后变量模型的分类 4 滞后变量模型估计时存在的问...

     为了能够在模型中反映这些因素的影响，并提高模型的精度，需要将它们’量化’，这种’量化’通常是通过引入虚拟变量来完成的。根据这些因素的属性类型，构造取’0’或’1’的人工变量。通常称为虚拟变量，记为D。 ...

     在这篇博客中，我们将会讲到单变量回归模型的扩展模型——多变量回归模型。 在上一篇博客中，我们讲到了一个房价预测的例子，在该例子中我们用到了一个特征“房屋面积”x1，如下图： 在上图中，我们构建了一单...

     费尔南多的确获得了一个比较好的模型，然而，费尔南多想要获得最好的输入变量集 本文将详细介绍模型选择方法 一、概念 模型选择方法的想法很直观。它回答了以下问题： 如何为最佳模型选择正确的输入变量？ 如何...

     基于隐变量的模型之一：矩阵分解是推荐系统中重要的隐变量模型，通过对用户和物品的隐向量进行点积来预测评分。矩阵分解通过最小二乘法拟合隐向量，实现模型训练。该模型的核心在于降维和优化算法。

     基于回归的矩阵分解是推荐系统中流行的模型之一，通过显式特性和矩阵分解相结合，解决了传统矩阵分解的“冷启动”问题。模型的学习过程复杂，需要通过期望最大化流程来求解参数。基于回归的矩阵分解在推荐系统中具有...

     连续隐变量模型（continuous latent model）也常常被称为降维（dimensionality reduction） PCA Factor Analysis ICA 连续的情形比离散的情况更有效在信息表示上；

     包含类别变量的中介模型，考虑自变量、中介变量和/或因变量分别为分类变量的情况。 “在阐述类别自变量中介分析方法的基础上，我 们建议使用整体中介和相对中介分析相结合的方法 进行多类别自变量的中介分析。以二分...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章