概率统计模型有哪些?
概率统计模型包含:蒙特卡洛模型、马尔科夫模型、逻辑回归模型、聚类分析模型,这里介绍完概率统计模型的基本理论后,会在接下来的4篇文章中单独介绍,这4个模型的应用,可以让大家更系统的学习该模型。
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您好,概率统计模型主要包括以下几种:
1. 参数估计模型:包括最大似然估计、贝叶斯估计等。
2. 假设检验模型:包括单样本检验、双样本检验、方差分析、回归分析等。
3. 线性模型:包括线性回归模型、广义线性模型、岭回归、lasso回归等。
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4. 非线性模型:包括非线性回归、逻辑回归、人工神经网络、支持向量机等。
5. 时间序列模型:包括ARIMA模型、ARCH模型、GARCH模型等。
6. 聚类模型:包括K均值聚类、层次聚类等。
7. 决策树模型:包括CART决策树、随机森林等。
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8. 贝叶斯网络模型:包括朴素贝叶斯、高斯贝叶斯、贝叶斯网络等。
9. 隐马尔可夫模型:用于序列数据建模。
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