需求最大的受监督机器学习算法之一是线性回归。线性回归扎根于统计领域，因此必须检查模型的拟合优度。
-欢迎 加入AI技术专家社群>> 一、主要目的 虽然大多数Kaggle竞赛获胜者使用各种模型的叠加/集合，但是一个特定的模式是大部分集合的部分是梯度提升（GBM）算法的一些变体。以最新的Kaggle比赛获胜者为例：Michael Jahrer的解决方案是在安全驾驶的预测中的表示学习。他的解决方案是6个模型的混合。1 个LightGBM（GBM的变体）和5个神经网络。虽然他的成功归因于他为结构化数据发明的新的半监督学习，但梯度提升模型也发挥了作用。 尽管GBM被广泛使用，许多从业人员仍然将其视为复杂的黑盒算法
前一篇文章给大家介绍了线性回归的模型假设，损失函数，参数估计，和简单的预测。具体内容请看下面链接：【机器学习笔记】：大话线性回归（一）
众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
上面只是针对平均支出数据取对数，下面对收入数据也取对数，使得二者增加的百分比值大致一样。
PaddleSeg是基于PaddlePaddle开发的图像分割开发套件，覆盖了DeepLabv3+、U-Net、ICNet、PSPNet、HRNet、Fast-SCNN等主流分割网络。通过模块化的设计，以配置化方式驱动模型组合，帮助开发者更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。
引言：随着深度学习的发展，网络模型的深度也随之越来越深，但随着网络模型深度的加深，往往会曾在这随着模型深度的加大，模型准确率反而下降的问题，而深度残差模型的提出就是为了解决这个问题。
本文基于 CPV 模型, 对房地产信贷风险进行了度量与预测。我们被客户要求撰写关于CPV模型的研究报告。结果表明, 该模型在度量和预测房地产信贷违约率方面具有较好的效果。
时间序列分析是统计学中的一个主要分支，主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值
作者|李秋键 出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) # 前言 # 文字是人从日常交流中语音中演化出来，用来记录信息的重要工具。文字对于人类意义非凡，以中国为例，中国地大物博，各个地方的口音都不统一，但是人们使用同一套书写体系，使得即使远隔千里，我们依然能够通过文字进行无障碍的沟通。文字也能够跨越时空，给予了我们了解古人的通道。随着计算机的诞生，文字也进行了数字化的进程，但是不同于人类，让计算机能够正确地进行字符识别是一个复杂又艰巨但意义重大的工作。从计算机诞生开始，无数的研究者在这方面做了很多工
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
ARIMA是首字母缩写词，代表自动回归移动平均。它是一类模型，可在时间序列数据中捕获一组不同的标准时间结构。
深度残差收缩网络是深度残差网络的一种改进，针对的是数据中含有噪声或冗余信息的情况，将软阈值函数引入深度残差网络的内部，通过消除冗余特征，增强高层特征的判别性。其核心部分就是下图所示的基本模块：
我国以前一直以来都是世界上大豆生产的第一大国。但由于各国的日益强大，导致我国豆种植面积和产量持续缩减。因此，预测我国的大豆产量对中国未来的经济发展有着极其重要的作用。
一、算法介绍 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。GBDT主要由三个概念组成：Regression Decistion Tree（即DT)，Gradie
我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
Alex Krizhevsky，Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集了8000万个小尺寸图像数据集，CIFAR-10和CIFAR-100分别是这个数据集的一个子集（http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html）。CIFAR-10数据集由10个类别共60000张彩色图片组成，其中每张图片的大小为32X32，每个类别分别6000张。
统计分析就是去理解一个数据集中变量之间的关系，以及这些关系如何受到其他变量的影响。Seaborn 的主要用处就是可视化这个过程。当数据以恰当的方式展示出来时，读者可以直观地观察到某些趋势并发现变量之间的关系。
接下来我们一起学习下关于CNN中的另一个比较经典的网络ResNet的相关知识，学习的路上我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：
引用MBA智库百科的原文：内部审计，是建立于组织内部、服务于管理部门的一种独立的检查、监督和评价活动，它既可用于对内部牵制制度的充分性和有效性进行检查、监督和评价，又可用于对会计及相关信息的真实、合法、完整，对资产的安全、完整，对企业自身经营业绩、经营合规性进行检查、监督和评价。
线性回归（Linear Regression）是一种常见的统计方法和机器学习算法，用于根据一个或多个特征变量（自变量）来预测目标变量（因变量）的值。在许多实际应用中，线性回归因其简单性和有效性而被广泛使用，例如预测房价、股票市场分析、市场营销和经济学等领域。
深度残差收缩网络是深度残差学习的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。简单地讲，深度残差收缩网络就是，将软阈值化作为可训练的模块，嵌入到ResNet之中。
ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域里得到广泛的应用。它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”，顾名思义，shortcut就是“抄近道”的意思，下面是这个resnet的网络结构：
此分析的目的是构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括 1258 天的股票收益
进行回归诊断，通常可用残差图进行。所谓残差图，就是以因变量的观测值yj或自变量值x1j、x2j、…、xkj或因变量回归值等为横坐标，且以残差或其标准化数值为纵坐标所作出的散点图。
在本文中，预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务
预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务。在本文中，我将解释如何将 GARCH，EGARCH和 GJR-GARCH 模型与Monte-Carlo 模拟结合使用， 以建立有效的预测模型。金融时间序列的峰度，波动率和杠杆效应特征证明了GARCH的合理性。时间序列的非线性特征用于检查布朗运动并研究时间演化模式。非线性预测和信号分析方法因其在特征提取和分类中的鲁棒性而在股票市场上越来越受欢迎。
本节分享一个小案例，如何使用ggplot2中的「stat_smooth」函数来快速绘制残差图。
残差网络 ResNet 是在2015年开始火起来的，之前只是在书上看过它的大名，但是没有深入学习过。最近在参加kaggle竞赛，查资料的过程了解到 ResNet 在图像分类、目标检测等问题中作为 backbone 的效果很不错，所以打算深入学习下。
在时间序列分析中，我们经常通过对过去的理解来预测未来。为了使这个过程成功，我们必须彻底了解我们的时间序列，找到这个时间序列中包含的信息。
本文将介绍使用Python来完成时间序列分析ARIMA模型的完整步骤与流程,绘制时序图，平稳性检验，单位根检验，白噪声检验，模型定阶，模型有啊，参数估计，模型检验等完整步骤。Python建立时间序列分析–ARIMA模型实战案例
残差网络在《Deep Residual Learning for Image Recognition》中被第一次提出，作者利用它在ILSVRC 2015的ImageNet 分类、检测、定位任务以及COCO 2015的检测、图像分割任务上均拿到第一名，也证明ResNet是比较通用的框架。
需要先做卡方检验： Pearson卡方检验Sig.<0.05证明两个变量并不是没有关联的，并不是完全独立的 在做对应分析
批归一化用处很多。它可以改善损失分布（loss landscape），同时还是效果惊人的正则化项。但是，它最重要的一项功能出现在残差网络中——大幅提升网络的最大可训练深度。
数据科学的一个重要方面，是发现数据可以告诉我们什么未来的事情。气候和污染的数据说了几十年内温度的什么事情？根据一个人的互联网个人信息，哪些网站可能会让他感兴趣？病人的病史如何用来判断他或她对治疗的反应？
基础分析数据为27位糖尿病者的 血清总胆固醇（X1）、甘油（X2）、空腹胰岛素（X3）、糖化血红蛋白（X4）、空腹血糖（Y）的测量值。我们可以使用R语言建立 空腹血糖与其他四个变量的多元回归方程，从中学习如何分析残差和异常值诊断。
作者：叶 虎 编辑：张 欢 PART 01 ResNet简介 引言 深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，让我们先看一下
提到GBDT回归相信大家应该都不会觉得陌生，本文就GBDT回归的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。完整实现代码请参考本人的github。
残差正态性的频率检验是一种很直观的检验方法，其基本思想是将残差落在某范围的频率与正态分布在该范围的概率相比较，通过二者之间偏差大小评估残差的正态性。
>source("http://www.bioconductor.org/biocLite.R")
图像识别的深度残差学习————联合编译：李尊，陈圳、章敏 摘要 在现有基础下，想要进一步训练更深层次的神经网络是非常困难的。我们提出了一种减轻网络训练负担的残差学习框架，这种网络比以前使用过的网络本质上层次更深。我们明确地将这层作为输入层相关的学习残差函数，而不是学习未知的函数。同时，我们提供了全面实验数据，这些数据证明残差网络更容易优化，并且可以从深度增加中大大提高精度。我们在ImageNet数据集用152 层--比VGG网络深8倍的深度来评估残差网络，但它仍具有较低的复杂度。在ImageNet测试集中，
本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据（以及放映场数，观影人数）进行了研究，确定了决定电影的票房的重要因素。并讲述、论证了预测电影的票房是电影投资的至关重要的环节。通过对电影票房预测技术的发展和探讨，深度剖析了电影票房预测这个研究课题。
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。
本文介绍了什么是RESTful API，以及它在软件开发中的重要性。同时，还探讨了如何使用GraphQL和Python来构建RESTful API，以及如何使用GraphQL和Python来构建RESTful API。
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