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本文是一篇关于自回归模型在视觉领域发展的综述论文，由港大、清华、普林斯顿、杜克、俄亥俄州立、UNC、苹果、字节跳动、香港理工大学等多所高校及研究机构的伙伴联合发布。 随着计算机视觉领域的不断发展，自回归模型作为一种强大的生成模型，在图像 ...

VAR模型，即向量自回归模型（Vector Autoregression Model），是一种多变量时间序列模型，用于捕捉多个时间序列数据之间的线性关系。 VAR模型可以看作是单变量自回归模型（AR模型）的扩展，它允许模型中的每个变量不仅依赖于其自身的滞后值，还依赖于系统中其他 ...

今天给大家介绍一篇清华大学发表于NIPS2024中的大模型时间序列预测工作AutoTimes，使用大模型进行自回归形式的时间序列预测，并结合In-Context Learning提升预测效果。 大模型在时间序列预测中的应用已经有了一些研究工作。之前的大模型时序预测，主要讲大模型 ...

异质性自回归模型（Heterogeneous Autoregression model）是由Corsi（2009）提出的，用来对经济金融时间序列，特别是波动率时间序列中的长记忆性进行建模。该模型可以更好地刻画时间序列随着时间范围而改变的尖峰厚尾性质。同时，该模型的估计方法非常简便，运用 ...

Vector autoregression model is ubiquitous in classical time series data analysis. With the rapid advance of social network sites, time series data over latent graph is becoming increasingly popular.

编者按：近年来，由于并行的快速推理能力，非自回归生成在自然语言处理、语音处理等领域展示出了其特有的优势，并日益成为生成模型的研究热点。为了促进非自回归生成模型的发展，微软亚洲研究院与苏州大学的研究员们共同撰写了综述论文“A Survey on Non ...

（陆续更新）重新整理过的基于机器学习的股票价格预测算法，里面包含了基本的回测系统以及各种不同的机器学习算法的股票价格预测，包含：LSTM算法、Prophet算法、AutoARIMA、朴素贝叶斯、SVM等 机器学习算法/kNN.py kNN算法，即k-近邻算法，KNN是通过测量不同特征 ...

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