Python 实现 Akaike information criterion 在统计学中,模型选择是一个重要的主题。创建复杂模型的同时,我们希望避免过拟合(overfitting)的问题。Akaike信息准则(Akaike Information Criterion, AIC)为我们提供了一种有效的方法来评估统计模型的相对质量。在本文中,我们将解释什么是AIC,以及如何使用Python实现它,并通过代码示...
上图的第1个图形是一级科赫曲线具体的效果,这下非常清晰了! 上图的第2个图形是二级科赫曲线,它的每一条直线又重新分成了4条直线,并且局部的规律和特征与整体类似,这里涉及到了递归的思想。 上图是4级科赫曲线的程序,当然,第25行代码括号里的数字改为几,就是几级科赫曲线。 第5-10行代码是对画笔的设置,这...
是由日本统计学家赤池弘次创立的,以熵的概念基础确定。 赤池信息量准则,即Akaike information criterion、简称AIC,是衡量统计模型拟合优良性的一种标准,是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的。赤池信息量准则建立在熵的概念基础上,可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。 历史 Akaike 信息准则是由统计...
因为我们不知道真实模型 f,所以没办法直接计算每个模型的K-L距离,但可以通过信息损失函数去估计K-L距离。日本统计学家Akaike发现log似然函数和K-L距离有一定关系,并在1974年提出Akaike information criterion,AIC。通常情况下,AIC定义为:AIC=2k-2ln(L),其中k是模型参数个数,L是似然函数。 -2ln(L)反映模型的拟...
赤池信息量准则是由日本统计学家赤池弘次创立的,以熵的概念基础确定。 赤池信息量准则,即Akaike information criterion、简称AIC,是衡量统计模型拟合优良性的一种标准,是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的。赤池信息量准则建立在熵的概念基础上,可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。