1 Dynamic regression models 动态回归模型
前面的内容中要么只考虑了时间，要么只考虑了其他自变量的影响，这一节将考虑各个变量和时间的综合影响。
1.1 regression models+ ARIMA models
首先我们简单的将回归和Arima组合，做一个简单的动态回归模型。
其组合的方法和实质就是将回归模型中的误差项变为时间序列的ARIMA，也可以理解为下式...
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2016-05-03 18:42:58
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访问登记属性 android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES ，读取或写入登记check-in数据库属性表的权限
获取错略位置 android.permission.ACCESS_COARSE_LOCATION，通过WiFi或移动基站的方式获取用户错略的经纬度信息，定位精度大概误差在30~1500米
获取精确位置 android.permission....
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2016-05-03 18:38:45
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落点偏差经典方法是通过卯酉半径和角度偏差算纵向和横向偏差，如果落点和目标点近的话可不可以利用发射系三个坐标直接做差、平方、求和，再开方，即
L=sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)^2)
这样子算出来的偏差是不是纵向和横向偏差对应的斜距？
我用上式算出来偏了50米，但利用卯酉法却差了几公里，很是疑惑。。。
发射系是旋转的，上式误差会那么大吗？...
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2016-04-29 19:51:06
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博客已经迁移至Marcovaldo’s blog (http://marcovaldong.github.io/)机器学习基石第八讲主要介绍噪声和误差度量，笔记整理在下面。Noise and Probabilistic Target现实中的数据很可能含有噪声（noise），例如前面的信用卡发放问题中，有的顾客符合发放标准但没有发给，或者同样情况的顾客有人发了有人没法，再或者顾客的信息不正确等等，VC...
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2016-04-29 18:06:05
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提升(boosting)方法是一种常用的统计学习方法。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类性能。提升方法Adaboost算法
提升方法基本思路
AdaBoost算法
Adaboost的例子
Adaboost算法的训练误差分析
Adaboost算法的解释
前向分步算法
前向分步算法与AdaBoost
提升树
提升树算法
梯度提升Valiant是哈...
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2016-04-29 17:17:42
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"BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。"...
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2016-04-29 16:55:09
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Contents
1. BP神经网络的认识
2. 隐含层的选取
3. 正向传递子过程
4. 反向传递子过程
5. BP神经网络的注意点
6. BP神经网络的C++实现
1. BP神经网络的认识
BP（Back Propagation）神经网络分为两个过程
（1）工作信号正向传递子过程
（2）误差信号反向传递子过程...
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2016-04-29 15:53:08
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误差 dp （什么鬼） 读题时觉得（误差不超过 %5也算对） 这句话实在是没有什么卵用， 但是上这是解题的关键，因为两个距离很远的行星对答案的贡献非常小， 所以我们可以让一部分统一除以一个长度，为了保证精度的要求，前面的一部分要暴力算，这样就可以过了 1 #define MAXN 100010UL ...
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2016-04-29 08:09:17
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11.1 首先要做什么 11.2 误差分析 11.3 类偏斜的误差度量 11.4 查全率和查准率之间的权衡 11.5 机器学习的数据 11.1 首先要做什么 在接下来的视频中，我将谈到机器学习系统的设计。这些视频将谈及在设计复杂的机器 学习系统时，你将遇到的主要问题。同时我们会试着给出一些关于如何巧 ...
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2016-04-27 22:17:03
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