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ARIMA和（线性/逻辑）回归它的区别是在于基础数据完全不一样，回归模型是直接针对于平稳数据进行建模，不...
此模型分为两部分:重要度预测模块(用来得到整个vocab上的重要程度)和门控模块(得到二进制的门控信号,以此来得到最终保留的稀疏token,最终只能保留 个token)。由于重要度是针对整个vocab而言的,所以可以同时实现重要度评估+词语扩增。 重要度预测模块采用了类似MLM的思想,即先用BERT对句子做好contextualized embedding,然...
3、回归模型:回归模型是一种广泛使用的预测模型,用于研究一个变量或一组变量对另一个变量的影响。线性回归、逻辑回归、决策树回归等都是其常见的形式。那么,这三种模型在预测中有什么区别呢?从本质上看,ARIMA模型和灰色模型都是对数据规律进行挖掘,但它们的侧重点不同。ARIMA模型更适合处理具有复杂时间相关性的数据,...
都是预测模型,ARIMA和回归的区别是什么? 都是预测模型,ARIMA和回归的区别是什么?两者如何结合?显示全部 关注者1 被浏览137 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答下载知乎客户端 与世界分享知识、经验和见解相关...
逻辑回归(logistics regression)和一般回归分析有什么区别?A.对数几率回归是设计用来预测事件可能性的B.对数几率回归可以用来度量模型拟合程度C.对数几
线性模型和线性回归既有区别又有联系,下面表述正确的是? *A.线性模型是一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。B.线性模型具有、简单、基本、可解释性好的特点。C.线性回
以前狭隘的认为统计和概率没有啥区别,但二者的关系并不是想的那么简单。 ●概率是在给定数据生成过程,研究数据/事件的性质; ●统计是根据观测到的数据,反推生成过程。 从机器学习的角度来说,概率是在知道模型后进行预测,统计则是拿到数据后去估计模型参数(某种角度看,梯度下降也是一种参数估计方法?)。
对数几率回归( logistics regression )和一般回归分析有什么区别?: A. 对数几率回归是设计用来预测事件可能性的 B. 对数几率回归可以用来度量模型拟合程度 C. 对数几率回归可以用来估计回归系数 D. 以上所有 A.B.C.D.D相关知识点: 试题来源: 解析 D