回归分析(一元线性回归分析.多元线性回归分析.非线性回归分析.曲线估计.时间序列的曲线估计.含虚拟自变量的回归分析以及逻辑回归分析) 回归分析中,一般首先绘制自变量和因变量间的散点图,然后通过数据在散点图中的分布特点选择所要进行回归分析的类型,是使用线性回归分析还是某种非线性的回归分析. 回归分析与相关分析对比: 在回归分析中,变量y称为因变量,处于被解释的特殊地位::而在相关分析中,变量y与变量x处于平等的地位.在回归分析中,因变量y是随机变量,自变量x可以是随机变量,也可以 是非随机的确定变

目录 1. 载入数据 列解释Columns: 2. 数据分析 2.1 预处理 2.2 可视化 3. 训练模型 3.1 线性拟合 3.2 多项式回归(二次) 3.3 脊回归(Ridge Regression),又叫岭回归 3.4 Lasso 回归 3.5 支持向量回归 Support Vector Regression 3.6 决策树回归 Decision Tree Regression 3.7 随机森林回归 Random Forest Regression 4. 评估结果汇总 5. 可视化评估结

2019/3/25 真的,当那个图像出现的时候,我真的感觉太美了. 或许是一路上以来自我的摸索加深的我对于这个模型的感受吧. 二次函数拟合--最小二乘法公式法 与线性回归相似,对二次函数进行拟合某种意义上也只是加了一个函数,虽然求解的方程变得更加繁琐,需要准备的变量也增加到了七个. 思路有借鉴于:最小二乘法拟合二次曲线 C语言 为了更好的理解回归问题中最小二乘法的求偏导过程,这次我选择自己手打公式. 大概流程如下 但是到此处之后便被这三个繁琐的方程给难倒了,虽然肯定可以说是能强解,但是感觉就是不

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1

回归诊断 回归诊断 1.样本是否符合正态分布假设? 2.是否存在离群值导致模型发生较大误差? 3.线性模型是否合理? 4.误差是否满足独立性.等方差.正态分布等假设条件? 5.是否存在多重共线性 正态分布检验:函数shapiro.test() P>0.05,正态分布 例题1 Anscomber数据 数据 1-3 1 2 3 4 4 号 X Y Y Y X Y 1 10.0 8.04 9.14 7.46 8.0 6.58 2 8.0 6.95 8.14 6.77 8.0 5.76 3 13.0 7

R中的统计模型 这一部分假定读者已经对统计方法,特别是回归分析和方差分析有一定的了解.后面我们还会假定读者对广义线性模型和非线性模型也有所了解.R已经很好地定义了统计模型拟合中的一些前提条件,因此我们能构建出一些通用的方法以用于各种问题.R提供了一系列紧密联系的统计模型拟合的工具,使得拟合工作变得简单.正如我们在绪论中提到的一样,基本的屏幕输出是简洁的,因此用户需要调用一些辅助函数来提取细节的结果信息. 1定义统计模型的公式 下面统计模型的模板是一个基于独立的方差齐性数据的线性模型 用矩阵术语表

菜鸡队训练实录. 现场赛记录: 2016:[名称:奖项/排名] ZJPSC:Gold/1 CCPC中南邀请赛:Gold/1 ICPC Dalian:Gold/24 ICPC Beijing:Gold/9 CCPC Final:Bronze/40 ICPC China-Final:Gold/12 To do List: 所有人需要提高效率 减小罚时 三人组队训练时必须用指定Ubuntu电脑敲题,其他两台电脑只能读题.读代码 为提升代码能力,poursoul和_ilovelife尽量做到每天solo

(本文内容和图片来自林轩田老师<机器学习技法>) 1. 核技巧引入 如果要用SVM来做非线性的分类,我们采用的方法是将原来的特征空间映射到另一个更高维的空间,在这个更高维的空间做线性的SVM.即: 在这里我们计算这个向量内积有两种方法:一种是对Φ(x)给出明确的定义,分别算出两个高维向量,再做内积:另一种就是利用核函数,直接算出高维的内积.我们以一个例子来看这两种方法,定义一个二次转化: 我们可以直接计算出内积: 可以看出,最后的结果能够用x和x一撇表示出来,这就是一个核函数: 在这里,我们是

---恢复内容开始--- 一.图像几何校正的概述 1.几何校正方法: 1)利用卫星自带的地理定位文件进行几何校正.主菜单>>>Map>>Georeference传感器的名称,来启动这种矫正方法. 2)Image to Image几何校正.一幅图像没有经过几何校正的删个文件或者已经经过几何校正的栅格文件作为基准图,通过两幅图上选择同名点来配准另一幅栅格文件,使相同地物出现在校正后的相同位置,大多数的几何校正都是通过这种方法来完成的. 选择主菜单>>Map>&g

preprocessing 模块提供了数据预处理函数和预处理类,预处理类主要是为了方便添加到 pipeline 过程中. 数据标准化 标准化预处理函数: preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=True): 将数据转化为标准正态分布(均值为0,方差为1) preprocessing.minmax_scale(X, feature_range=(0, 1), axis=0, copy=True): 将数据

4. Neural Networks (part one) Content: 4. Neural Networks (part one) 4.1 Non-linear Classification. 4.2 Neural Model(神经元模型) 4.3 Forward Propagation 4.4 神经网络实现与或非门以及异或门 4.4.1 实现与或非门(AND/OR/NOT) 4.4.2 实现异或/同或门(XOR/XNOR) 4.5 Multi-class classification k

不同VLAN之间相互通信的两种方式 (单臂路由.三层交换) 试验环境:东郊二楼第三机房 试验设备:Catalyst 2950-24(SW3)                   Cisco 2611(R2)                   Catalyst 3750 SERIES (带两个SD接口,S8----SW-2L)                   真机(PC5.PC6). 试验目的: 1.通过单臂路由实现不同VLAN之间的通信 2.通过三层交换路由功能实现不同VLAN之间的通信

1.有监督学习和无监督学习的区别: 1.1概述: 有监督学习是知道变量值(数据集)和结果(已知结果/函数值),但是不知道函数样式(函数表达式)的情况下通过machine learning(ML)获得正确的函数表达式(算法).也即 需要部分数据集已经有正确答案,才可以推算出正确的函数表达式.比如给定房价数据集, 对于里面每个数据,算法都知道对应的正确房价, 即这房子实际卖出的价格.机器学习通过一定的分析,找到数据集与结果集之间存在的关系(算法).找到正确的算法之后,你就可以应用该算法来计算出更多的

Content: 1. Linear Regression 1.1 Linear Regression with one variable 1.1.1 Gradient descent algorithm 1.2 Linear Regression with multiple variable 1.2.1 Feature Scaling 1.2.2 Features and polynomial regression 1.2.3 Normal equation 1.2.4 Probalilist

[BZOJ3671][UOJ#6][NOI2014]随机数生成器 试题描述 小H最近在研究随机算法.随机算法往往需要通过调用随机数生成函数(例如Pascal中的random和C/C++中的rand)来获得随机性.事实上,随机数生成函数也并不是真正的“随机”,其一般都是利用某个算法计算得来的. 比如,下面这个二次多项式递推算法就是一个常用算法: 算法选定非负整数x0,a,b,c,d作为随机种子,并采用如下递推公式进行计算. 对于任意i≥1,xi=(ax2i−1+bxi−1+c)mod d . 这样

期末终于过去了,看看别人的总结:http://blog.sina.com.cn/s/blog_641289eb0101dynu.html 接触机器学习也有几年了,不过仍然只是个菜鸟,当初接触的时候英文不好,听不懂课,什么东西都一知半解.断断续续的自学了一些公开课和书以后,开始逐渐理解一些概念.据说,心得要写下来才记得住.据说,心得要与人分享.这里是自己一点非常粗浅的感想或者遇到的问题,不一定对,请自带滤镜.有大牛的看到了请指出错误,求轻拍,求指导.   先说说台大这门课,总体来说偏理论一些.本来

刷完了一张代数 P1 计算 $\left( \frac{1}{1}-\frac{1}{2}+\frac{1}{3}-\frac{1}{4}+...+\frac{1}{2011}- \frac{1}{2012}\right) \div \left( \frac{1}{1007}+\frac{1}{1008}+...+frac{1}{2012}\right)$ 这题分隔序列错位相减. 设S1 = 1+1/3+1/5+1/7+1/9+...+1/2011S2 = -1/2-1/4-1/6-1/8-..

In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a learning algorithm is doing poorly, and describe the 'best practices' for how to 'debug' your learning

Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might use logistic regression to classify an email as spam or not spam. In this module, we introduce the notion of classification, the cost function for logi

题意: 给出一个形如(P)/D的多项式,其中P是n的整系数多项式,D为整数. 问是否对于所有的正整数n,该多项式的值都是整数. 分析: 可以用数学归纳法证明,若P(n)是k次多项式,则P(n+1) - P(n)为k-1次多项式. P是n的一次多项式时,P是一个等差数列,只要验证P(1)和P(2)是D的倍数即可. P是n的二次多项式时,只要验证第一项为D的倍数,且相邻两项的差值也是D的倍数即可.相邻两项的差值为一次多项式,所以要验证两项,加上前面验证的第一项,所以共验证P(1).P(2)和P(3)