https://study.163.com/provider/400000000398149/index.htm?share=2&shareId=400000000398149( 欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章) 医药统计项目QQ:231469242 分类变量检验方法 卡方分布绘图 如果多个符合正态分布的独立随机变量z1,z2,z3.....zk,z1+z2+z3+....z_k呈现卡方分布,自由度k.有几个正态分布相加,就有几个自由度 # -*-

版权声明:本文为博主原创文章,博客地址:,欢迎大家相互转载交流. 使用R语言做逻辑回归的时候,当自变量中有分类变量(大于两个)的时候,对于回归模型的结果有一点困惑,搜索相关知识发现不少人也有相同的疑问,通过查阅资料这里给出自己的理解. 首先看一个实例(数据下载自:http://freakonometrics.free.fr/db.txt) > db <- read.table("db.txt",header=TRUE,sep=";")> head(

1.编程语言分类 机器语言:直接使用二进制指令直接编写程序,直接操作计算机硬件,必须考虑硬件细节 汇编语言:使用英文标签代替二进制指令去编写程序,直接操作计算机硬件,必须考虑硬件细节对,不过相比机器语言,已经更易被人所理解 高级语言:使用人能够理解的表达方式编写程序,通过操作系统间接地操作硬件,无需考虑硬件细节 高级语言分成编译型和解释型两种 编译型 类似谷歌翻译 编译过的程序在相同的平台下可以直接执行,但是平台一旦改变,就需要重新编译后才可以运行 解释型 类似同声传译 解释型语言,会将程序文件

一. 编程语言分类 1.机器语言 以0,1的组合作为指令集,用二进制指令来编写程序: 优点:执行效率高 缺点:开发效率低 2.汇编语言 用英文标签代替二进制指令集来编写程序,比机器语言稍微高级,但本质没有发生改变: 优点:开发效率高于机器语言 缺点:执行效率低于机器语言 3.高级语言 用人类能理解的表达式来编写程序,通过操作系统来间接的操作硬件,高级语言都有自己的编译器,将高级语言编译为计算机能懂的机器语言,程序员并不需要对计算机硬件有充足的了解: 优点:拥有很高的开发效率 缺点:执行效率比较低

作为机器学习中可解释性非常好的一种算法,决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法.由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树.在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系. 一.初识决策树 决策树是一种树形结构,一般的,一棵决策树包含一个根结点,若干个内部结点和若干个叶结点: 叶结点:树的一个方向的

对深度学习感兴趣,热爱Tensorflow的小伙伴,欢迎关注我们的网站!http://www.tensorflownews.com.我们的公众号:磐创AI. 一. 介绍 世界上每天都在生成数量惊人的文本数据.Google每秒处理超过40,000次搜索,而根据福布斯报道,每一分钟我们都会发送1600万条短信,并在Facebook上发布510,00条评论.那么一个外行人来说,是否真的很难处理如此庞大的数据量? 仅新闻网站和其他在线媒体每小时就会产生大量的文本内容.如果没有合适的工具,分析文本数据的模

K近邻(KNN):分类算法 * KNN是non-parametric分类器(不做分布形式的假设,直接从数据估计概率密度),是memory-based learning. * KNN不适用于高维数据(curse of dimension) * Machine Learning的Python库很多,比如mlpy(更多packages),这里实现只是为了掌握方法 * MATLAB 中的调用,见<MATLAB分类器大全(svm,knn,随机森林等)> * KNN算法复杂度高(可用KD树优化,C中可以用

一.shell变量自增a=1a=$(($a+1))a=$[$a+1]a=`expr $a + 1`let a++ let a+=1 ((a++)) echo $a 二.python脚本接收参数 from sys import argv argv[0] #  脚本名 first_arg = argv[1] second_arg = argv[2]

本文目录: 1. 感知器 2. 感知器的训练法则 3. 梯度下降和delta法则 4. python实现 1. 感知器[1] 人工神经网络以感知器(perceptron)为基础.感知器以一个实数值向量作为输入,计算这些输入的线性组合,然后如果结果大于某个阈值,就输出1,否则输出-1(或0).更精确地,如果输入为$x_1$到$x_n$,那么感知器计算的输出为: 其中,$w_i$是实数常量,叫做权值,用来决定输入$x_i$对感知器输出的贡献率.因为仅以一个阈值来决定输出,我们有时也把这种感知器叫做硬

收集参数:该参数个数不确定 >>> def test(*params): print('参数的长度是:', len(params)); print('第二个参数是:', params[1]); >>> test(1, 'lily', 3.14, 5, 6, 7, 8)('\xb2\xce\xca\xfd\xb5\xc4\xb3\xa4\xb6\xc8\xca\xc7\xa3\xba', 7)('\xb5\xda\xb6\xfe\xb8\xf6\xb2\xce\xca\x

逻辑回归神经网络实现手写数字识别 如果更习惯看Jupyter的形式,请戳Gitthub_逻辑回归softmax神经网络实现手写数字识别.ipynb 1 - 导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from ld_mnist import load_digits %matplotlib inline 2 - 导入数据及数据预处理 mnist = load_digits() Extra

相信很多人都看到过上面这种方块图,有点像"华夫饼图"的升级版,也有点像"热图"的离散版.我在一些临床多组学的文章里面看到过好几次这种图,用它来展示病人的临床信息非常合适,我自己也用R包或者AI画过类似的图.今天给大家演示一下,如何用ggplot2里面的geom_tile函数画这种图. 先构造一个练习数据集,假设有15个病人,每个病人有年龄.性别.症状.是否有RNA-seq和WES测序等信息. library(ggplot2) library(tidyverse) l

var = 1 # print True print 'var' in dir() # print False print 'va' in dir() # work for list , dict too

SPSS分析技术:CMH检验(分层卡方检验):辛普森悖论,数据分析的谬误 只涉及两个分类变量的卡方检验有些时候是很局限的,因为混杂因素总是存在,如果不考虑混杂因素,得出的分析结论很可能是谬误的,这就是著名的辛普森悖论.辛普森悖论的故事是这样的:1973年秋季,加州大学伯克利分校研究生院的新生入学.有些人在看到学校两个学院的综合录取表格后,怀疑学校在录取学生时存在性别歧视,因为女生录取率低于男生,如下表所示: 为了平息质疑,校领导根据学院的不同,将综合录取率拆开,分别考察商学院和法学院的录取情况,

一.变量定义:变量是计算机内存中的一块区域,存储规定范围内的值,值 可以改变,通俗的说变量就是给数据起个名字. 二.变量命名规则: 1. 变量名由字母.数字.下划线组成 2. 数字不能开头 3. 不可以使用关键字, 举例:a,a1,a_1 三.变量的赋值: 1. Python中的变量不需要声明,变量的赋值就是变量声明和 定义的过程: 2. 每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变量才会 被创建: 3. 等号(=)用来给变量赋值,等号(=)运算符左边是一个 变量名,等号(=)运算符右边是存储在

小任务:实现图片分类 1.图片素材 python批量压缩jpg图片: PIL库 resize http://blog.csdn.net/u012234115/article/details/50248409 2.环境搭建 windows下python的安装 版本比较 2.7 vs 3.6 https://pypi.python.org/pypi windows下PIL库的安装 https://pypi.python.org/pypi windows下PIL库的安装 http://zjfsharp

函数是把一些语句集合在一起的程序结构,用于把复杂的流程细分成不同的组件,能够减少代码的冗余.代码的复用和修改代码的代价. 函数可以0个.1个或多个参数,向函数传递参数,可以控制函数的流程.函数还可以返回代码执行的结果,从技术上讲,任何函数都要返回结果,一个没有返回值的函数会自动返回none对象.如果调用者需要函数返回结果,需要显式使用return语句. 一,函数的定义 Python使用def 语句将创建一个函数对象,并将其赋值给一个变量名,()内是函数的参数,参数通过赋值向参数传值. def f

python基础一 一,Python介绍 python的出生与应用 python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆(中文名字:龟叔)为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承. 目前Python主要应用领域: 云计算: 云计算最火的语言, 典型应用OpenStack WEB开发: 众多优秀的WEB框架,众多大型网站均为Python开发,Youtube, Dropbox, 豆瓣..., 典型WE

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Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的LogisticRegression 一. 逻辑回归 逻辑回归(Logistic Regression)是用于处理因变量为分类变量的回归问题,常见的是二分类或二项分布问题,也可以处理多分类问题,它实际上是属于一种分类方法. 概率p与因变量往往是非线性的,为了解决该类问题,我们引入了logit变换,使得logit(p)与自变量之  间存在线性相关的关系,逻辑回归模型定义如下: 1 #Sigmoid曲线: 2 import matplotli