交叉系数 plsregress

2024-10-30

【数学建模】偏最小二乘回归分析（PLSR）

PLSR的基本原理与推导,我在这篇博客中有讲过. 0.偏最小二乘回归集成了多元线性回归.主成分分析和典型相关分析的优点,在建模中是一个更好的选择,并且MATLAB提供了完整的实现,应用时主要的问题是: 注意检验,各种检验参数:有关回归的检验以及有关多元分析的检验系数众多,容易混淆要清楚原理才能写好论文注意matlab函数plsregress的众多返回值例如累计贡献度,建模时最好列出表格 1. 问题: 自变量组 X = [x1,x2…xn] (n组自变量) 因变量组 Y = [y1,y2

sopt:一个简单的python最优化库

引言最近有些朋友总来问我有关遗传算法的东西,我是在大学搞数学建模的时候接触过一些最优化和进化算法方面的东西,以前也写过几篇博客记录过,比如遗传算法的C语言实现(一):以非线性函数求极值为例和C语言实现粒子群算法(PSO)一等,如果对原理有兴趣的话可以去我的博客具体查看:Lyrichu's Blog.所以突发奇想,干脆把以前写的一些进化算法比如遗传算法(GA),粒子群算法(PSO),模拟退火算法(SA)以及最近看的基于梯度的一些优化算法比如Gradient Descent,SGD,Mom

归一化交叉相关Normalization cross correlation (NCC)

归一化交叉相关Normalization cross correlation (NCC) 相关系数,图像匹配 NCC正如其名字,是用来描述两个目标的相关程度的,也就是说可以用来刻画目标间的相似性.一般NCC也会被用来进行图像匹配,即在一个图像中搜索与一小块已知区域的NCC最高的区域作为对应匹配,然后对准整幅图像. 假设两幅图像,那么其NCC可如下计算: 其中表示点乘运算. 比如下面两幅图像,我们想对齐 part1.jpg part2.jpg 首先在一幅图像中选取两个图像都有的区域作为temple

遗传算法，实数编码的交叉操作之SBX（模拟二进制交叉）

本文主要介绍遗传算法(实数编码)的交叉操作中的SBX,模拟二进制交叉. 首先,给出个人用python2.7实现的代码,具体模块已上传到: https://github.com/guojun007/sbx_cross #!/usr/bin/env python #encoding:UTF-8 import numpy as np import random """ SBX 模拟二进制交叉输入: population 种群矩阵 alfa 交叉概率 numRangeList 决策

从交叉熵损失到Facal Loss

1交叉熵损失函数的由来1.1关于熵,交叉熵,相对熵(KL散度) 熵:香农信息量的期望.变量的不确定性越大,熵也就越大,把它搞清楚所需要的信息量也就越大.其计算公式如下: 其是一个期望的计算,也是记录随机事件结果的平均编码长度(关于编码:一个事件结果的出现概率越低,对其编码的bit长度就越长.即无法压缩的表达,代表了真正的信息量.) 熵与交叉熵之间的联系: 假设有两个分布p,q.其中p是真实概率分布,q是你以为(估计)的概率分布(可能不一致):你以 q 去编码,编码方案 log(1/qi)可能不是

支持向量机(SVM)利用网格搜索和交叉验证进行参数选择

上一回有个读者问我:回归模型与分类模型的区别在哪?有什么不同,我在这里给他回答一下 : : : : 回归问题通常是用来预测一个值,如预测房价.未来的天气情况等等,例如一个产品的实际价格为500元,通过回归分析预测值为499元,我们认为这是一个比较好的回归分析. 分类问题是用于将事物打上一个标签.分类有多个特征,一个标签 .例如判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗,分类通常是建立在回归之上,分类的最后一层通常要使用softmax函数进行判断其所属类别.分类并没有逼近的概念,最终正确结果只有

Spark2.0机器学习系列之2：基于Pipeline、交叉验证、ParamMap的模型选择和超参数调优

Spark中的CrossValidation Spark中采用是k折交叉验证 (k-fold cross validation).举个例子,例如10折交叉验证(10-fold cross validation),将数据集分成10份,轮流将其中9份做训练1份做验证,10次的结果的均值作为对算法精度的估计. 10折交叉检验最常见,是因为通过利用大量数据集.使用不同学习技术进行的大量试验,表明10折是获得最好误差估计的恰当选择,而且也有一些理论根据可以证明这一点.但这并非最终结论,争议仍然存在.而且似

python实现六大分群质量评估指标（兰德系数、互信息、轮廓系数）

python实现六大分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) 1 R语言中的分群质量--轮廓系数因为先前惯用R语言,那么来看看R语言中的分群质量评估,节选自笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项.使用技巧): 没有固定标准,一般会3-10分群.或者用一些指标评价,然后交叉验证不同群的分群指标. 一般的指标:轮廓系数silhouette(-1,1之间,值越大,聚类效果越好)(fpc包),兰德指数rand:R语言中有一个包用30种方法来评价不同类的方法(NbClust),但是速

C#开发PACS医学影像处理系统(十五)：Dicom影像交叉定位线算法

1.定位线概念:某个方位的影像在另一个方向的影像上的投影相交线,例如横断面(从头到脚的方向)在矢状面(从左手到右手)上的影像投影面交线. 举个例子:右边的是MR(核磁共振)的某一帧切片,这是从头开始扫描,扫描到眼睛这个位置, 而左边图像是从左手到右手的扫描切片,那么右边图像的位置就恰好在左边图像的眼睛的位置,用红线标出的位置则为定位线, 一般用于医生参考病灶在矢状面.冠状面和横断面的具体方位. 2.检查设备示意图在笛卡尔空间直角坐标系中,Y 右肩膀到左肩膀,X 后背到前胸,Z 足到头 3.算法

Mplus数据分析:随机截距交叉之后的做法和如何加协变量，写给粉丝

记得之前有写过如何用R做随机截距交叉滞后,有些粉丝完全是R小白,还是希望我用mplus做,今天就给大家写写如何用mplus做随机截距交叉滞后. 做之前我们需要知道一些Mplus的默认的设定: observed and latent exogenous variables are correlated, and residuals of observed and latent outcome variables (which do not predict anything) in a path m

R数据分析：纵向数据如何做中介，交叉滞后中介模型介绍

看似小小的中介,废了我好多脑细胞,这个东西真的不简单,从7月份有人问我,我多重中介,到现在的纵向数据中介,从一般的回归做法,到结构方程框架下的路径分析法,到反事实框架做法,从中介变量和因变量到是连续变量到中介变量和因变量是分类变量,很浩渺的系统知识,今天开始一点一点给大家写. 今天就和大家一起探讨纵向数据的中介效应检验,一般来讲考虑因果关系的时间先后顺序,纵向数据才是探讨中介的理想数据形式: In practice, it is strongly recommended to establish

什么是机器学习的分类算法？【K-近邻算法(KNN)、交叉验证、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林】

1.K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 (KNN,K-NearestNeighbor) 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. 1.2 距离公式两个样本的距离可以通过如下公式计算,又叫欧式距离. 简单理解这个算法: 这个算法是用来给特征值分类的,是属于有监督学习的领域,根据不断计算特征值和有目标值的特征值的距离来判断某个样本是否属于某个目标值. 可以理解为根据你的邻居来判断你属于哪个类别. 1.3 API sklea

CSS布局之div交叉排布与底部对齐--flex实现

最近在用wordpress写页面时,设计师给出了一种网页排布图样,之前从未遇到过,其在电脑上(分辨率大于768px)的效果图如下: 而在手机(分辨率小于等于768px)上要求这样排列: 我想到了两种方法第一种是用bootstrap的row.col-md配合col-md-push.col-md-pull来实现,代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <me

MATLAB曲面插值及交叉验证

在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点.插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值.曲面插值是对三维数据进行离散逼近的方法,MATLAB中的曲面插值函数有Triscatteredinterp,interp2,griddata等.我们以griddata为例讲解曲面插值及其交叉验证的过程. 一. gridata曲面插值 gridata不仅可以对三维曲面进行插值,还能对四维的超平面进行插值.griddata的调

多位数每一位个系数:个位num%10;十位num/10%10.......

请输出满足这样条件的五位数. 个位=万位十位=千位个位+十位+千位+万位=百位思路: 1.定义一个要操作的五位数变量num 2.求出每一位个系数个:num%10 十:num/10%10 百:num/100%10 千:num/1000%10 万:num/10000%10 3.根据题意确定范围10000-99999,变化规律是+1 4.判断是否符合题意中的要求,符合的话输出num 代码: for(int num = 10000; num <100000;num++) { int ge = n

交叉验证(Cross Validation)原理小结

交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法.交叉验证,顾名思义,就是重复的使用数据,把得到的样本数据进行切分,组合为不同的训练集和测试集,用训练集来训练模型,用测试集来评估模型预测的好坏.在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集,某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本,即所谓"交叉". 那么什么时候才需要交叉验证呢?交叉验证用在数据不是很充足的时候.比如在我日常项目里面,对于普通适中问题,如果数据样本量小于一万条,我们就会采用交叉验证来训练优化选择模型.如果样本

scikit-learn一般实例之一:绘制交叉验证预测

本实例展示怎样使用cross_val_predict来可视化预测错误: # coding:utf-8 from pylab import * from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import cross_val_predict from sklearn import linear_model lr = linear_model.LinearRegression() boston = datasets.load_bos

DevExpress XtraPivotGrid 交叉表重复显示问题

转自:http://www.cnblogs.com/xiayan/archive/2011/11/04/2236389.html 最近发现xtrareport 的PivotGrid实现交叉表非常的简单,但是一个问题一直解决不了,数据浏览以后总是重复显示数据解决办法报表页面绑定数据的地方不要选择数据源,在控件绑定数据的地方选择数据源,就可以避免数据重复如下图所示

Spearman秩相关系数和Pearson皮尔森相关系数

1.Pearson皮尔森相关系数皮尔森相关系数也叫皮尔森积差相关系数,用来反映两个变量之间相似程度的统计量.或者说用来表示两个向量的相似度. 皮尔森相关系数计算公式如下:

oracle ebs应用产品安全性-交叉验证规则

转自: http://blog.itpub.net/298600/viewspace-625138/ 定义: Oracle键弹性域可以根据自定义键弹性域时所定义的规则,执行段值组合的自动交叉验证.使用交叉验证来严密控制新的键弹性域组合的创建过程:Oracle应用产品提供了多个键弹性域的交叉验证机制,如工资单模块的‘银行信息弹性域’.人力资源管理模块的‘人员信息弹性域’.总帐管理系统的‘会计科目弹性域’‘GL弹性域’等等.本文以下指总帐管理系统的‘会计弹性域’. 目的: 交叉验证(又称为交叉段验证

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