[转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/mashiqi 在回归问题中,偶尔我们会遇到求方差的估计的情况.举了例子,我们常常通过Gaussian分布${\cal N}(\mu ,{\sigma^2})$的样本集合$\{x_i\}_{i=1}^n$去估计分布的参数$\mu,\sigma^2$.对$\mu$的估计应该大家都很熟悉了:$\hat{\mu}=\bar{x} =\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i$,然而,对$\sigma^2$的估计,在教科书中,…

The learning algorithm has the property that it can modify its input/output relationship f-hat in response to differences yi-f(xi)-hat between the original and generated outputs. For the linear model we get a simple closed form solution to the minimi…

http://www.spoj.com/problems/SEGSQRSS/ SPOJ Problem Set (classical) 11840. Sum of Squares with Segment Tree Problem code: SEGSQRSS Segment trees are extremely useful.  In particular "Lazy Propagation" (i.e. see here, for example) allows one to c…

题目描述 给定字符串\(S(|S|\le10^5)\),对其每个前缀求出如下的统计量: 对该字符串中的所有子串,统计其出现的次数,求其平方和. Sample Input: aaa Sample Output: 详细题解 1.只求整个串的答案的解决方案 首先可一眼想到后缀自动机. 对后缀自动机上每个状态,定义endpos为所有能走到该状态的子串中子串右端点的取值集合.如果求出其endpos位置个数\(x\),那么就能求得该状态对答案的贡献,为\(x^2*(r-l+1)\),其中\(l,r\)分别为…

题目链接:https://projecteuler.net/problem=429 题目: 我们称 N 的约数 d 为特殊的当且仅当 gcd(d, n / d) = 1. 设 S(n) 为 n 所有特殊的约数的平方和. 现在给定 N, 求 S(N!) 模 1e7 + 9. 题解: 第二行的"所以 S(n2) "改成"所以 S(n!)" 代码如下: #include<algorithm> #include<cstring> #include&l…

TSS: Total Sum of Squares(总离差平方和) --- 因变量的方差 RSS: Residual Sum of Squares (残差平方和) ---  由误差导致的真实值和估计值之间的偏差平方和(Sum Of Squares Due To Error) ESS: Explained Sum of Squares (回归平方和) ---  被模型解释的方差(Sum Of Squares Due To Regression) TSS=RSS+ESS R2: Coefficien…

https://zhidao.baidu.com/question/565190261749684764.html 回归平方和 ESS,残差平方和 RSS,总体平方和 TSS   总变差          (TSS):被解释变量Y的观测值与其平均值的离差平方和(总平方和)(说明 Y 的总变动程度) 解释了的变差          (ESS):被解释变量Y的估计值与其平均值的离差平方和(回归平方和) 剩余平方和         (RSS):被解释变量观测值与估计值之差的平方和(未解释的平方和) 他…

线性回归是机器学习中最基础的模型,掌握了线性回归模型,有利于以后更容易地理解其它复杂的模型. 线性回归看似简单,但是其中包含了线性代数,微积分,概率等诸多方面的知识.让我们先从最简单的形式开始. 一元线性回归(Simple Linear Regression): 假设只有一个自变量x(independent variable,也可称为输入input, 特征feature),其与因变量y(dependent variable,也可称为响应response, 目标target)之间呈线性关系,当然x…

有些讲得太烂了,我来通俗的梳理一下R2. Calculating R-squared 在线性回归的模型下,我们可以计算SE(line), SE(y均值). The statistic R2describes the proportion of variance in the response variable explained by the predictor variable 如何理解这句话,Y本身就有自己的SE,在模型下,Y与其预测值之间又有一个SE,如果模型完全拟合,那么SE(line)…

转自:http://www.cnblogs.com/zgw21cn/archive/2009/01/07/1361287.html 1.多元线性回归模型 假定被解释变量与多个解释变量之间具有线性关系,是解释变量的多元线性函数,称为多元线性回归模型.即  (1.1) 其中为被解释变量,为个解释变量,为个未知参数,为随机误差项. 被解释变量的期望值与解释变量的线性方程为:  (1.2) 称为多元总体线性回归方程,简称总体回归方程. 对于组观测值,其方程组形式为:  (1.3) 即 其矩阵形式为 =+…