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模型设定问题–潘登同学的计量经济学笔记文章目录模型设定问题--潘登同学的计量经济学笔记函数误设问题RESET -- 对函数误设的检验RESET的作用及缺陷对非嵌套模型的检验构造综合模型戴维斯-麦金农检验(Davidson and MacKinnon[1981])非嵌套模型检验的问题代理变量找到代理变量用滞后变量作为代理变量随机斜率模型无偏估计异方差性随机斜率模型总结测量误差下的OLS因变量的测量误

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多元回归分析–潘登同学的计量经济学笔记文章目录多元回归分析--潘登同学的计量经济学笔记多元线性回归模型普通最小二乘法得到OLS估计值对OLS回归方程的解释多元线性回归中"保持其他因素不变”的含义OLS的拟合值和残差的性质（由单变量推广）对多元回归“排除其他变量影响”的解释拟合优度简单回归和多元回归估计值的比较OLS估计值的期望值在回归模型中包含了无关变量遗漏变量的偏误：简单情形遗漏变量的偏误：一般

知识抽取是知识图谱与NLP的交叉领域；知识图谱工程可以从关系型数据库中获取知识从视觉数据获取知识,（Scene Graph Construction之前的Caption-LSTM看图说话也可以理解为从视觉数据获取知识）从文本获取知识核心就是NLP的序列标注问题，这里不再赘述；最开始先是机器学习模型HMM为主，后被深度学习模型取代BiLSTM-CRF；总结一下HMM模型即可对于网络的Head部分有这

在这项工作中，为了解决单一自回归框架带来的问题，并探索大规模参数的知识增强预训练模型的性能，我们提出了一个名为ERNIE 3.0的统一框架，通过融合自回归网络和自编码网络，在由纯文本和大规模知识图谱组成的4TB语料库上训练大规模知识增强模型。在过去的一两年里，预训练语言模型的一个重要趋势是其模型规模不断扩大，这导致预训练的困惑度降低，在下游任务中表现更好。此外，大多数大规模的模型是以自回归的方式进

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上图的的传递方向是Layer3 -> Layer 0, 所以一个节点的信息是由上一层中与他相邻的(包括自己)节点一起贡献的信息；图是表示实体之间关系的数据结构，点就是实体，边就是关系用向量来表示图， 将图的顶点、图的边、整个图用向量来表示，举个例子问题就在于如何表示，这样的表示能否反映真实情况…在概率图模型中也见到过，就是将相邻的像素点连一条边，构造一个图，举个例子如上图所示，第一行第二列的像素点

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