广义线性模型虽然很大程度上拓展了线性模型的应用范围,但是其还是有一些限制条件的,比如因变量要求独立,如果碰到重复测 量数据这种因变量不独立的情况,广义线性模型就不再适用了,此时我们需要使用的是广义估计方程. 广义估计方程最主要的工作是为每个观察对象单独指定一个作业相关矩阵,从而解决了因变量不独立的问题. 下面看一个例子还是用之前重复测量数据的例子,我们用广义估计方程进行拟合 分析—广义线性模型—广义估计方程 前面我们选择的作业矩阵为默认的独立无相关,也就是认为该数据的因变量之间是不相关的,这和实

题意:有一个二维平面,以及n个操作,每个操作会选择一个矩形,使得这个二维平面的一部分被覆盖.现在你可以取消其中的2个操作,问最少有多少块地方会被覆盖? 思路:官方题解简洁明了,就不细说了:https://codeforces.com/blog/entry/63729. 此处重点记录一下两种做法的巧妙之处. 1:二维差分+解方程 二维差分:假设在矩形[(x1, y1), (x2, y2)]上加一个数,那么在(x1, y1), (x2 + 1, y2 + 1)加1, (x1, y2 + 1), (x

存储空间除了用来存储用户数据,还需要:landing backup files and data load files 空系统的存储空间:disk_size * number_of_disks 除去系统开销:(raw_capacity * 0.9) / 2 = formatted_disk_space 为了获取最佳性能,容量不超过70%:formatted_disk_space * 0.7 = usable_disk_space 如果开启了segments镜像,数据量翻倍,并且还需要其他空间作为

1.关于 StatsModels statsmodels(http://www.statsmodels.org)是一个Python库,用于拟合多种统计模型,执行统计测试以及数据探索和可视化. 2.文档 最新版本的文档位于: https://www.statsmodels.org/stable/ 欢迎关注 Youcans 原创系列,每周更新数模笔记 Python数模笔记-PuLP库 Python数模笔记-StatsModels统计回归 Python数模笔记-Sklearn Python数模笔记-N

最小二乘法可以从Cost/Loss function角度去想,这是统计(机器)学习里面一个重要概念,一般建立模型就是让loss function最小,而最小二乘法可以认为是 loss function = (y_hat -y )^2的一个特例,类似的像各位说的还可以用各种距离度量来作为loss function而不仅仅是欧氏距离.所以loss function可以说是一种更一般化的说法. 最大似然估计是从概率角度来想这个问题,直观理解,似然函数在给定参数的条件下就是观测到一组数据realizat

一.广义线性模型概念 在讨论广义线性模型之前,先回顾一下基本线性模型,也就是线性回归. 在线性回归模型中的假设中,有两点需要提出: (1)假设因变量服从高斯分布:$Y={{\theta }^{T}}x+\xi $,其中误差项$\xi \sim N(0,{{\sigma }^{2}})$,那么因变量$Y\sim N({{\theta }^{T}}x,{{\sigma }^{2}})$. (2)模型预测的输出为$E[Y]$,根据$Y={{\theta }^{T}}x+\xi $,$E[Y]=E[{{

[题目链接] http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3594 [题意] 给定一个n个数的序列,有K次将一个区间内的数加1的机会,问最长不下降子序列. [思路] 首先知道每次加1一个区间为[i,n]肯定不会差. 设f[i][j]为前i个数,还有j次机会的LIS,则有转移式: f[i][j] = max{ f[a][b],h[a]+b<=h[i]+j } 则可以用二维BIT加速方程转移. [代码] #include<set> #inc

想必单独论及" 梯度.Hessian矩阵.平面方程的法线以及函数导数"等四个基本概念的时候,绝大部分人都能够很容易地谈个一二三,基本没有问题. 其实在应用的时候,这几个概念经常被混淆,本文试图把这几个概念之间的关系整理一下,以便应用之时得心应手. 这四个概念中,Hessian矩阵是最不容易混淆,但却是很多人难以记住的概念,其它三个概念很容易记住,但却在某些时候很容易混淆. Hessian矩阵:设有凸函数f(X),X是向量(x1,x2,..., xn),Hessian矩阵M定义为:M的第

本文转载自: Xianling Mao的专栏 =========================================================================== 想必单独论及“ 梯度.Hessian矩阵.平面方程的法线以及函数导数”等四个基本概念的时候,绝大部分人都能够很容易地谈个一二三,基本没有问题. 其实在应用的时候,这几个概念经常被混淆,本文试图把这几个概念之间的关系整理一下,以便应用之时得心应手. 这四个概念中,Hessian矩阵是最不容易混淆,但却是

/** 正常的二维搜索估计要超时,本题沿着对角线搜索,然后找到第一个大于目标数字的坐标(x,y)然后搜索(>x,<y)(<x,>y)子区域: 矩阵size() 为m,n:当i>=m时更新i=m,同理j>=n时,j=n:当j和i同时为n,m时还没找到目标数则return: **/ class Solution { public: bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int targe

从DeepNet到HRNet,这有一份深度学习"人体姿势估计"全指南 几十年来,人体姿态估计(Human Pose estimation)在计算机视觉界备受关注.它是理解图像和视频中人物行为的关键一步. 在近年深度学习兴起后,人体姿态估计领域也发生了翻天覆地的变化. 今天,文摘菌就从深度学习+二维人体姿态估计的开山之作DeepPose开始讲起,为大家盘点近几年这一领域的最重要的论文. 什么是人体姿势估计? 人体姿态估计(Human Pose Estimation,以下简称为HPE)被定

这篇总结继续复习分类问题.本文简单整理了以下内容: (一)线性判别函数与广义线性判别函数 (二)感知器 (三)松弛算法 (四)Ho-Kashyap算法 闲话:本篇是本系列［机器学习基础整理］在timeline上最新的,但实际上还有(七).(八)都发布的比这个早,因为这个系列的博客是之前早就写好的,不过会抽空在后台修改,感觉自己看不出错误(当然因为水平有限肯定还是会有些错误)了之后再发出来.后面还有SVM.聚类.tree-based和boosting,但现在的情况是前八篇结束后,本系列无限期停更-

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

注意 请贡献者查看参与方式,然后直接在 ISSUE 中认领. 翻译/校对三个文档就可以申请当负责人,我们会把你拉进合伙人群.翻译/校对五个文档的贡献者,可以申请实习证明. 请私聊片刻(529815144).咸鱼(1034616238).或飞龙(562826179)来领取以上奖励. 翻译校对活动 可解释的机器学习[校对] 参与方式:https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md 整体进

一.模型简介 线性回归默认因变量为连续变量,而实际分析中,有时候会遇到因变量为分类变量的情况,例如阴性阳性.性别.血型等.此时如果还使用前面介绍的线性回归模型进行拟合的话,会出现问题,以二分类变量为例,因变量只能取0或1,但是拟合出的结果却无法保证只有这两个值. 那么使用概率的概念来进行拟合是否可以呢?答案也是否定的,因为1.因变量的概率和自变量之间的关系不是线性的,通常呈S型曲线,并且这种曲线是无法通过曲线直线化进行处理的.2.概率的取值应该在0-1之间,但是线性拟合的结果范围是整个实数集,并

传输公式 传输方程是控制光线在吸收.发射和散射辐射的介质中的行为的基本方程.它解释了第11章中描述的所有体积散射过程--吸收.发射和内.外散射.并给出了一个描述环境中辐射分布的方程.光传输方程实际上是传输方程的一个特例,由于忽略参与介质而进行简化,并专门用于从表面散射. 在方程的基本形式中,传输方程式是一个描述光束在空间中某一点上的辐射量如何变化的积分微分方程.它可以转化为一个纯积分方程,用以描述描述了沿射线无穷多个坐标点的参与介质的效果. 回忆一下11.1.4章节的辐射源项Ls,它表示p点处ω

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 =+

由于官方审核代码,代码将在2019年6月28号后开源 写在前面 这次腾讯的第三届广告算法大赛,是我第一次参加,取得了初赛与复赛均为23名的成绩,毕竟我只是初打比赛不久的小白.我想在此分享下我的基本解题思路. 赛题背景: 广告曝光预估如何应用在实际业务中? 腾讯的效果广告主要是展示类广告,其背后的算法引擎本质上是一个推荐框架.当新增一条广告请求时,系统会自动执行召回候选广告和排序筛选两个步骤. 召回的条件是判断广告自身的定向设置.时段设置.素材尺寸是否和当前请求的用户属性.请求时间.广告位规格相匹

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前段时间,小编和我们移动端产品经理之间发生了一场罕见的撕逼大战. (看到撕逼二字,估计读者朋友们来劲了,呵呵呵……) 事情起因是这样的.小编基于对客户需求以及同行产品的了解,发了一篇关于报表在各种屏幕上自适应展示的帖子. (原贴链接:http://bbs.finereport.com/thread-74232-1-1.html) 发完帖子的小编,感觉就跟当时给帖子取的标题一样狂拽酷炫吊炸天. 然而,吹出去的牛逼就像泼出去的水,总有一天会泼回来,然后溅自己一身. 这不,没过几天,小编就被打脸了.