qq_39992456-优快云博客

原创格兰杰因果分析

相反，若X是Y的原因，则需要满足2个条件：（1）X应该有助于预测Y，即在Y关于Y的过去值的回归中，添加X的过去值作为独立变量应当显著增加回归的解释能力；在式（1）中若x的滞后项系数显著不为0，在式（2）中若y的滞后项系数显著为0，就说明：x是y的granger原因。同理，式（1）和式（2）中若x的滞后项系数和y的滞后项系数显著不为0，说明x和y互为granger因果，当它们显著为0时，说明x和y互为独立，彼此不存在grange因果关系。=αm=0，式（2）的假设为β1=β2=…

2024-05-21 15:55:40 1337 2

原创梯度提升树算法

GBDT分类算法在思想上与回归算法没有区别，只是样本输出不是连续的值，是离散的类别，从而无法直接从输出类别去拟合类别是输出的误差。针对于这种情况，可以采用两种形式进行处理：（1）逻辑回归的对数似然损失函数法（2）指数损失函数法。小于1的子采样比例可以减少方差，防止过拟合，但会增加样本拟合的偏差，所以此值也不宜太低，一般在。说明：GBRT是利用损失函数的负梯度方向在当前模型的值作为残差的近似值，进而拟合一颗CART回归树，GBRT会累加所有树的结果。，对于同样的训练集学习效果，较小的。

2024-05-11 16:27:15 1925 1

原创 Pso优化算法

一群鸟在随机搜索食物，在该区域内只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在哪里。但是它们知道当前的位置距离食物还有多远。那么，找到食物最简单有效的方法——就是搜寻离食物最近的鸟的周围区域。如果将鸟抽象为没有体积和质量的“粒子”，相当于问题的一个解，鸟群就相当于一个解集，距离食物最近的鸟相当于解集中的最优粒子，食物的位置相当于全局最优解。

2024-05-08 15:11:35 500

原创 ELM算法详解及python实现

传统的一些基于梯度下降法的算法，可以用来求解这样的问题，但是基本的基于梯度的学习算法需要在迭代的过程中调整所有参数。ELM是一种针对单隐层前馈神经网络的算法，对比传统的神经网络训练速度慢、易陷入局部极小值、学习率选择敏感等缺点，ELM将随机产生输入层与隐含层的连接权值及隐含层神经元的阈值，且在训练过程中无需调整，只需要设置隐层神经元个数，便可莫得唯一的最优解。1）输入层和隐含层的连接权值、隐含层的阈值可以随机设定，且设定完后不用再调整。模型结构：输入层与隐含层、隐含层与输出层神经元全连接。

2024-04-25 14:29:10 1447 2

原创 Tcn算法原理

Tcn（时序卷积网络）：是利用因果卷积和空洞卷积（膨胀卷积）的神经网络模型。

2024-04-18 13:47:58 2982 1

原创 k-mean聚类算法介绍

该算法是一种迭代算法，是将规模为n的数据集基于数据间的相似度及距离类内中心点距离划分成k类。算法流程主要包括两方面（1）初始化聚类中心，或输入数据范围内随机选择，或使用一些现有的训练样本（推荐）；（3）通过将聚类中心的当前估计值设为属于该聚类的所有实例的平均值，用来更新它们的当前估计值。k-mean就是按照某个特定的标准将数据集划分成不同的多个类或簇，使得同一个类内部的相似度尽可能的大，同时不在同一个类内的数据的差异性也尽可能的大，该方法是一种无监督学习算法。，聚类的簇为k ，最大迭代次数为N；

2024-04-15 10:27:16 326 1

原创程序报错：‘list‘ object has no attribute ‘get‘

程序报错：2024-04-12 Friday 15:05:27 - ERROR: 'list' object has no attribute 'get'增加多个url：url = "http://" + ipaddress + ":" + port + "/readAddr"modbus通讯方式接收数据。接收数据时单独使用，即可。

2024-04-12 16:25:49 361

原创实现虚拟机与本机之间文件传输1

第三步：打开虚拟机的【网上邻居】，打开【整个网络】，打开【VisualBox Share folder】，打开【VBOXSVR】，即得到【//VBOXSVR/software】，这个就是共享文件夹。第四步：本地文件D:\software中存在的【任何文件】，在虚拟机中的//VBOXSVR/software下同步显示【任何文件】第一步：在主机创建文件夹，例如在本地磁盘D创建文件software，即D:\software。第二步：在虚拟设备中，选择【设置】，点击【共享文件夹】，在【固定分配】添加文件夹。

2024-04-07 15:27:03 1863 3

原创 pycharm配置qt5

添加方式同上，然后填写内容是，Name是PyUIC，Program是pyuic5.exe的安装路径，我的是D:\Anaconda\Scripts\pyuic5.exe，Arguments是$FileName$ -o $FileNameWithoutExtension$.py，Working directory是$ProjectFileDir$，如下。安装上述步骤完成后，返回主界面。file—settings—tools，在tools中，找到external tools点击“+”，如下。

2024-04-01 13:56:42 388

原创 python环境配置中的常见问题1

解决方法：打开设置，选择tools，选中Terminal，shell path选择：C:\WINDOWS\System32\cmd.exe，一直确定即可。问题描述：pycharm打开终端会显示PS+项目地址。出现PS的原因：当前显示powershell路径。重启后终端即可正常显示。

2024-03-19 13:42:16 144 1

原创 anaconda3安装第三方库到指定位置

-trusted-host pypi.douban.com cvxopt --target=指定位置，如图即可。（1）从“所有应用”找到“Anaconda3 Prompt（Anaconda3）”（2）管理员身份打开Anaconda3 Prompt（Anaconda3）（3）键入命令：pip install -i。

2024-02-27 09:26:10 479

原创 cuda安装

（4）承接（3）（1），安装完成后，配置环境变量，找到安装目录（自定义安装默认C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA），在path中新建下图红框所示的4个环境变量：此电脑->属性->高级系统设置->环境变量->用户变量->path。（6）点击https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，下载和CUDA版本一致的cuDNN。（3）点击https://pytorch.org/，根据配置需要选择。

2024-02-26 14:29:54 666

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