1. Sum Of Squares Due To Error 对于第i个观察点, 真实数据的Yi与估算出来的Yi-head的之间的差称为第i个residual, SSE 就是所有观察点的residual的和2. Total Sum Of Squares 3. Sum Of Squares Due To Regression 通过以上我们能得到以下关于他们三者的关系 决定系数: 判断 回归方程 的拟合程度 (coefficient of determination)决定系数也就是说: 通过回归方程

   Linear Regression 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列读书笔记,作为本人的一份学习总结,也希望和朋友们进行交流学习. 该书是The Elements of Statistical Learning 的R语言简明版,包含了对算法的简明介绍以及其R实现,最让我感兴趣的是算法的R语言实现. [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-l

线性回归诊断--R [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt   勿忘初心  无畏未来 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. 在R中线性回归,一般使用lm函数就可以得到线性回归模型,但是得到的模型到底合不合适?在我们使用所得到的线性模型之前就需要进行回归诊断. 线性回归的诊断,主要是检验线性回归模型的假设是否成立. 线性回归模型    y=Θ0+Θ1x1+Θ2x2+.......+Θmxm+ε    (自变量与因变量之间是线性关系)

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 =+

Linear Model Selection and Regularization 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列读书笔记,作为本人的一份学习总结,也希望和朋友们进行交流学习. 该书是The Elements of Statistical Learning 的R语言简明版,包含了对算法的简明介绍以及其R实现,最让我感兴趣的是算法的R语言实现. [转载时请注明来源]:http://www

应用统计学-回归分析 拟合度使用r^2和Se来检验. 显著性检验中,对于线性model使用ANOVA,对于单独的回归系数使用t检验. 最小二乘法.贝叶斯和最大似然都可用于求回归参数,最小二乘法是最小化残差平方和. 基于model影响变差的因素有随机误差和自变量x. 因为R^2=SST/SSE,所以取值在(0,1).而Adjusted R^2=MST/MSE,其中SST自由度是n-1,SSR自由度是k,则SSE自由度是n-k-1. 多重相关系数 (multiple correlation coef

一.简历种类 1.中式 中式简历中,常包括政治面貌,性格及身高体重等.如果中英文简历一起递交,建议中文不写政治面貌,因为如果去外企工作,背景中的政治色彩越少越好,起码没有必要让老外知道. 性格是一个主观的东西,有经验的招聘人员从来不相信任何人自己写的性格, 因为它不是一个硬性的东西,不像学历,技能.有些人如果认为公司要招聘一个比较活跃一点的,便会在简历中写性格开朗,有的是真相信自己性格开朗,有的是觉得写上开朗更好,其实没必要. 身高体重,向外资求职时,就不必写了,因为属于特别隐私性的内容,写了显

Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本,目前已支持60多种语言(包括中文). Tesseract最初由HP公司开发,后来由Google维护,目前发布在Googel Project上.地址为http://code.google.com/p/tesseract-ocr/. 使用默认的语言库识别   1.安装Tesseract         从http://code.google

Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本,目前已支持60多种语言(包括中文). Tesseract最初由HP公司开发,后来由Google维护,目前发布在Googel Project上.地址为http://code.google.com/p/tesseract-ocr/. 使用默认的语言库识别   1.安装Tesseract         从http://code.google

常用html标签的英语全称及简单功能描述 <a>:anchor 定义锚 <abbr>:abbreviation 定义缩写 <acronym>: 定义只取消首字母的缩写 <address>:定义地址元素 <area>:定义图像映射内部的区域 <b>:bold 定义粗体字 <base>:定义页面当中的所有链接的基准链接 <bdo>: bidirectional override 定义文字的显示方向 <big&

标签 对应英文 说明 <!--> / 注释 <!DOCTYPE> document type 文档类型 <a> anchor 超链接 <abbr> abbreviation 缩写词 <acronym> acronym 缩写词 <address> address 联系信息 <applet> applet / <area> area 定义图像映射中的区域 <article> article 文章 <

SSD英文论文翻译 SSD: Single Shot MultiBoxDetector 2017.12.08    摘要:我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法.我们的方法,名为SSD,将边界框的输出空间离散化为一组默认框,该默认框在每个特征图位置有不同的宽高比和尺寸.在预测期间,网络针对每个默认框中的每个存在对象类别生成分数,并且对框进行调整以更好地匹配对象形状.另外,网络组合来自具有不同分辨率的多个特征图的预测,以适应处理各种尺寸的对象.我们的SSD模型相对于需要region

标签 对应英文 说明 <!--> / 注释 <!DOCTYPE> document type 文档类型 <a> anchor 超链接 <abbr> abbreviation 缩写词 <acronym> acronym 缩写词 <address> address 联系信息 <applet> applet / <area> area 定义图像映射中的区域 <article> article 文章 <

1.背景 前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率. 本文将针对某个网站的验证码进行样本训练,形成自己的语言库,来提高验证码识别率. 2.准备工具 tesseract样本训练有一个官方流程说明,https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract#run-tesseract-for-training,不过都是英文的,个人认为这

标签  对应英文 说明 <!--> / 注释 <!DOCTYPE> document type 文档类型 <a> anchor 超链接 <abbr> abbreviation 缩写词 <acronym> acronym 缩写词 <address> address 联系信息 <applet> applet / <area> area 定义图像映射中的区域 <article> article 文章 &l

1.背景 前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率. 本文将针对某个网站的验证码进行样本训练,形成自己的语言库,来提高验证码识别率. 2.准备工具 tesseract样本训练有一个官方流程说明,https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract#run-tesseract-for-training,不过都是英文的,个人认为这

衡量一个回归模型常用的两个参数:皮尔逊相关系数和R平方 一.皮尔逊相关系数 在统计学中,皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient),又称皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient,简称 PPMCC或PCCs),是用于度量两个变量X和Y之间的相关(线性相关),其值介于-1与1之间. 实际可用如下公式进行计算: 若大于0,表示正向相关,小于0,表示负向相关,等于0,表示不相关 二.决定系数:

转自:http://blog.csdn.net/feihu521a/article/details/8433077 Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本,目前已支持60多种语言(包括中文). Tesseract最初由HP公司开发,后来由Google维护,目前发布在Googel Project上.地址为http://code.google.com/p/tesseract-oc

用数学工具解决实际问题仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计.而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法,对于一个计算机专业的人士,应当熟悉其应用在诸如机器翻译,语音识别,垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域. 在共计15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题.在这些问题的解决过程中,还潜移默化的帮助形成建模决策的方法论,建模误差和数值误差怎么取舍,怎样为具体问题建立数学模型,如何抓住问题中的主要矛盾(模型中的关键参数),再一步一步的优化或者验证模型的有效性

背景   之前在研究Object Detection的时候,只是知道Precision这个指标,但是mAP(mean Average Precision)具体是如何计算的,暂时还不知道.最近做OD的任务迫在眉睫,所以仔细的研究了一下mAP的计算.其实说实话,mAP的计算,本身有很多现成的代码可供调用了,公式也写的很清楚,但是我认为仔细的研究清楚其中的原理更重要.   AP这个概念,其实主要是在信息检索领域(information retrieval)中的概念,所以这里会比较快速的过一下这个在信息

HTML中各标签对应的英文意思 一.总结 一句话总结: 结合标签的英语全称,可以更加方便的知道标签的意思 二.HTML中标签对应的英文(方便理解记忆)(转自) 转自:HTML中标签对应的英文(方便理解记忆)https://blog.csdn.net/qq_32538275/article/details/82859937 标签 对应英文 说明 <!--> / 注释 <!DOCTYPE> document type 文档类型 <a> anchor 超链接 <abbr