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1. 自回歸模型的定義
自回歸模型（autoregressive model）是用自身做回歸變數的過程，即利用前期若干時刻的隨機變數的線性組合來描述以後某時刻隨機變數的線性回歸模型[1]，它是時間序列中的一種常見形式[2]。
2. ar模型的狀態空間形式（ar-process in state space form）
ar模型可以寫成狀態空間模型的形式[4] [5] [6]，令：
3. ar模型的求解
ar模型可以採用yule-walker方程的形式進行求解[3]。考慮p階ar模型有相應的ar特徵多項式和相應的ar特徵方程：
4. ar模型示例
ar命令詳解
在找到乙個man手冊上的翻譯。維護鏈結編輯器使用的索引庫。ar c l g o s v c t z x archivefile file ar c l g o s v c t z positionname x archivefile file ar c l g o s v c t z x archi...
線性回歸模型 線性回歸模型
回歸的思想和分類有所不一樣，分類輸出的結果為離散的值，回歸輸出的是乙個連續型的值。線性回歸的思想就是試圖找到乙個多元的線性函式 當輸入一組特徵 也就是變數x 的時候，模型輸出乙個 值y h x 我們要求這個 值盡可能的準確，那麼怎麼樣才能做到盡可能準確呢？其中 表示實際值，表示 值 其中 表示實際值...
機器回歸 儲存模型，載入模型，邏輯回歸
from sklearn.externals import joblib 1.儲存jobib.dump rf,test.plk sgd sgdregressor sgd.fit x train,y train print sgd.coef 儲存訓練好的模型 joblib.dump sgd,tmp t...