时间序列:自相关(autocorrelation)

本文介绍了QuantitativeMethodsandAnalysis:PairsTrading一书中的时间序列分析概念,特别是自相关函数(ACF)在理解时间序列中不同时间间隔之间值的相关性中的应用。自相关函数描述了时间序列值之间的滞后相关性,而相关图(correlogram)用于可视化这些关系,其中x轴表示时间间隔,y轴表示相关性。通过自相关函数,可以探测时间序列中的模式和趋势。

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本文是Quantitative Methods and Analysis: Pairs Trading此书的读书笔记。

使用y_{t}表示时刻t的值,则一个时间序列可以表示为如下式子:

y_{t},t=0,1,2,3...,T

给定一个随机时间序列(stochastic time series),大可能会提出的问题就是“此刻的值跟上一刻的值之间有没有什么关系?”,或者“此刻的值跟上上刻的值之间有没有什么关系?”,又或者“此刻的值跟上上上刻的值之间有没有什么关系?”。这些问题自相关函数(autocorrelation function)可以回答。

自相关函数描述了时间序列中不同时间间隔之间的值的相关性。

如下式子,表示一个时间序列中此刻t的值与\tau刻前的值y_{t-\tau}之间的相关性:

 式子中,\bar{y}表示变量(时间序列)y的平均值。\tau也称为时间滞后(time lag)。

我们可以用一个相关图(correlogram)去可视化自相关函数。在相关图中,x轴表示此刻值与过去值之间的时间间隔\tau( time lag),y轴表示表示此刻的值与过去\tau个时间间隔的值之间的相关性。

卷积神经网络人脸识别一种基于深度学习的技术,它通过使用卷积神经网络模型对人脸图像进行特征提取和分类,从而实现对人脸的准确识别。 要学习卷积神经网络人脸识别项目,可以先阅读引用[1]提到的三篇文章,这些文章详细介绍了基于卷积神经网络(tensorflow)的人脸识别项目的基本思路和设计方案。 如果对卷积神经网络的概念比较陌生,可以阅读引用提到的文章,了解卷积神经网络的原理和作用。另外,如果对神经网络的训练流程或者环境搭建不熟悉,也可以阅读引用提到的文章,获取相关的知识。 总的来说,卷积神经网络人脸识别项目的实现需要掌握卷积神经网络的基本原理,以及如何使用tensorflow框架进行人脸图像的特征提取和分类。同时,还需要了解人脸识别的整体设计方案和实现流程。 希望以上信息能够帮助到你对卷积神经网络人脸识别的理解和学习。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【深度学习】基于卷积神经网络(tensorflow)的人脸识别项目(四)](https://blog.youkuaiyun.com/qq_45254369/article/details/126492132)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [基于python神经卷积网络的人脸识别](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_38557757/13773938)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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