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Day 58 经典时序模型 2(ARIMA / 季节性 / 残差诊断)

滞后(lag)x_{t-k}表示 k 期之前的值。d处理趋势(差分让序列更平稳)p/q用 ACF/PACF 给候选,再用 AIC/残差诊断迭代SARIMAX:在 ARIMA 基础上加入季节项(P,D,Q,m),处理季节性更自然。Ljung-Boxp 值小:残差仍有结构(模型可能不够)p 值大:没有证据表明残差有显著自相关(更像白噪声)@浙大疏锦行。

#人工智能#ar#深度学习
Day 52 神经网络调参指南

"""自定义权重初始化函数Args:model: PyTorch模型init_type: 初始化类型 ('xavier', 'kaiming', 'normal')"""# 使用示例print("使用Kaiming初始化后的模型权重统计:")print(f"自定义权重初始化函数Args:model: PyTorch模型init_type: 初始化类型 ('xavier', 'kaiming', '

#神经网络#人工智能#深度学习
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