变大
为什么是变大？
17 Matching Annotations
- Nov 2020
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饱和激活函数
饱和激活函数是什么？
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那么一种思路就是构造天然的恒等映射。假设神经网络非线性单元的输入和输出维度一致，可以将神经网络单元内要拟合的函数 拆分成两个部分
残差网络的目的是恒等映射？
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using a sports championship style bracket.
Question
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define the hyperparameter search space in addition to the model architecture
在创建网络模型的同时定义超参搜索空间
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因为我们还需要考虑时间，计算资源等因素。而这些因素我们可以称为Budget,
budget是约束
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- Oct 2020
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\(F_(t-1)\)是什么？
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- Sep 2020
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数据特点： 峰值不显著，同时说明需要处理大量噪音
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用来检验m阶滞后范围内序列的自相关性是否显著，或序列是否为白噪声，Q统计量服从自由度为m的卡方分布
LB检验
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- Aug 2020
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zhuanlan.zhihu.com zhuanlan.zhihu.com掩码1
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对于多个可以用“是”“否”来定义的状态，可以使用“掩码”的方式把它们保存在同一个整数中。优点主要是节约内存，速度快，而且这已经成为了一种编程定式，代码可读性强。
掩码作用
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卡方独立性检验是用于两个或两个以上因素多项分类的计数资料分析，即研究两类变量之间（以列联表形式呈现）的关联性和依存性，或相关性、独立性、交互作用性。
和相关系数的作用是一样的吗》
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ARCH 模型是一种流行的波动率建模方法，其主要使用收益率或残差的观测值作为波动率参考方式
波动率建模
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ARCH模型的基本思想是指在以前信息集下，某一时刻一个噪声的发生是服从正态分布。该正态分布的均值为零，方差是一个随时间变化的量(即为条件异方差)。并且这个随时间变化的方差是过去有限项噪声值平方的线性组合(即为自回归)。这样就构成了自回归条件异方差模型
ARCH模型
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对于金融时间序列，由于其具有volatility clustering的特性
波动聚集性
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可以看到除了第一个点，那个不算，因为他是滞后为0，所以相关系数为1。后面的点都在95%的置信区间里面。这样只要后面的点不会在超出这个置信区间，就可以认为其是衰减到0的。
pacf图
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拟合数据的拟合优度与模型简单化的折衷
类似误差正则化
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时间序列具有自相关性是我们能够进行分析的前提，若时间序列的自相关性为0，也就是说各个时点的变量不相互关联，那么未来与现在和过去就没有联系，根据过去信息来推测未来就变得毫无根据
需要验证时间序列的自相关性
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