我们之前讲Logistic回归模型的时候说过,分类数据在使用卡方检验的时候,当分类过多或者每个类别的水平数过多时,单元格会划分的非常细,有可能会导致大量单元格频数很小甚至为0,并且卡方检验虽然可以分析因素作用,但是无法描述作用的大小和方向,并且无法进一步考察因素间的交互作用,这些都是卡方检验的局限,实际上卡方检验更多的用于行列交叉表,也就是列联表的分析. 以上问题似乎可以使用方差分析解决,但是方差分析仅适用于连续变量,对于分类变量除了可以使用Logistic回归之外,还可以使用对数线性模型,对数

分析算法最混乱的方面大概集中在对数上面.我们已经看到,某些分治算法将以O(N log N)时间运行.此外,对数最常出现的规律可概括为下列一般法则: 如果一个算法用常数时间(O(1))将问题的大小削减为其一部分(通常是1/2),那么该算法就是O(logN).另一方面,如果使用常数时间只是把问题减少一个常数的数量(如将问题减少1),那么这种算法就是O(N)的. 下面,提供了具有对数特点的三个例子,分别为如下: 1.折半查找: 2.欧几里得算法: 3.幂运算: 一.折半查找 第一个例子通常叫做折半查找

逐步回归 向前引入法:从一元回归开始,逐步加快变量,使指标值达到最优为止 向后剔除法:从全变量回归方程开始,逐步删去某个变量,使指标值达到最优为止 逐步筛选法:综合上述两种方法 多元线性回归的核心问题:应该选择哪些变量? RSS(残差平方和)与R2(相关系数平方)选择法:遍历所有可能的组合,选出使RSS最小,R2最大的模型 AIC(Akaike information criterion)准则和BIC(Bayesian information criterion)准则 AIC=n×ln(RSSP

题目链接:D:Two Divisors 题意: 给你n个数,对于每一个数vi,你需要找出来它的两个因子d1,d2.这两个因子要保证gcd(d1+d2,vi)==1.输出的时候输出两行,第一行输出每一个数vi对应的第一个因子d1,第二行对应位置输出第二个因子d2 题解: 最大公约数有两个基本性质如下: gcd(a,b)=gcd(a±b,b)=gcd(a,b±a); if(gcd(a,b)==1) gcd(a,bc)=gcd(a,c); 设p1.p2.p3...pm是一个数x的所有质因子,我们设d1

> x=iris[which(iris$Species=="setosa"),1:4] > plot(x) 首先是简单的肉眼观察数据之间相关性 多元回归相较于一元回归的最主要困难可能就是变量的选择,如下面的例子 使用Swiss数据集(R内置) Swiss Fertility and Socioeconomic Indicators(1888) Data 建立多元线性回归 > s=lm(Fertility~.,data=swiss) > print(s) Call

感谢皮果提的文章: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/12038441 http://blog.csdn.net/itplus/article 皮果提是个大牛! 本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料.初步看了看,觉得数学味挺浓,一时引起了很大的兴趣:再看看,就有整理一份资料的冲动了.网上查到

对于Win7来说,Win10除了UI的变动外,微软还根据用户体验做了一些功能的增强和更改,在我看来,Win10本身启动的服务都是为了系统运作更加完美而增加的,但是对于很多人来说,Win10的很多功能很少用,甚至用不到,对于这样的功能如果不关闭的话,只能占用我们的系统资源. 如何用批处理对系统的服务进行开关? 服务停止 net stop "服务名称"   停止服务 net pause "服务名称"  暂停服务 net start "服务名称"  启

a,b指向同一块内存地址 下面方法是重新给b赋值;a,b指向不同的内存地址 字符串或int类型内存分析 不引入第三方变量的方式,交换a,b的值

依上图中当class字节码文件被jvm虚拟机加载到内存中依次经过 连接 验证:对字节码进行验证 准备:给静态变量分配内存并赋予变量类型各自的默认值(注:基本类型为0或false,对象为null,static final修饰的常量直接赋予相应的值) 解析:类中符号引用转换成直接引用 初始化:为类的静态变量/静态语句块初始化相应的值 而类的初始化契机是:类在被第一次主动使用的情况下,主动使用包括以下6中情况: 使用new关键字实例化对象时. 调用某个类的静态方法时. 读取或设置类的静态字段时(被fi

1.首先确定数据分析目标——薪酬受哪些因素影响 确定变量: 因变量:薪资 自变量:(定性)-- 公司类别.公司规模.地区.行业类别.学历要求.软件要求. (定量)-- 经验要求(数值型) 分析目标:建立因变量和自变量的多元线性回归模型,估计模型系数,检验系数显著性,确定自变量是否对因变量有影响.并实现自变量新值带入实现模型预测. 2.数据预处理. (整理数据,使其成为可以直接建模分析的数据格式),首先看下数据结构. 1) 读数据 数据量大时不建议用xlsx包,比较慢 library(xlsx)

生存分析是对生存时间进行统计分析的一种技术,所谓生存时间,就是指从某一时间点起到所关心的事件发生的这段时间.这里的时间不一定就是钟表日历上的时间,也有可能是其他的度量单位,比如长度单位等. 生存时间有两个特点: 1.存在删失,是指由于某种原因导致生存时间没用被准确或完整的记录下来,这种情况很常见,如果不存在删失,那么生存分析和一般统计方法没用太大区别,但是一旦出现删失,就必须考虑其影响,一般统计方法将不再适用. 2.生存时间非负,且分布常常右偏,导致基于正态分布理论的常规统计方法不适用.用生存分

参考:<复杂数据统计方法--基于R的应用> 吴喜之 在生存分析中,研究的主要对象是寿命超过某一时间的概率.还可以描述其他一些事情发生的概率,例如产品的失效.出狱犯人第一次犯罪.失业人员第一次找到工作.青少年第一次吸毒等等. 生存函数S(t): S(t)=P(T>t)=1-P(T<=t),t>0 T:表示寿命的随机变量 t:特定时间 综合生存函数图:用到包survival 案例:口腔癌数据 实验分成两组: TX=1:仅放疗 TX=2:放疗+化疗 #读取数据 u=read.csv

今天,在西瓜书上看到了主成分分析法,之前建模有接触过但是理解不够深刻,今天再次和这一位老朋友聊聊. 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法.通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分. 主成分分析,是考察多个变量间相关性一种多元统计方法,研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构,即从原始变量中导出少数几个主成分,使它们尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此间互不相关.通常数学上的处

本篇文章是网上多篇文章的精华的总结,结合自己看源代码的一些感悟,其中线程安全性和性能测试部分并未做实践测试,直接是“拿来”网上的博客的. 哈希表概述 哈希表本质上一个数组,数组中每一个元素称为一个箱子(Bin),箱子中存放的是键值对Entry<K,V>链表,因而也称之为链表散列. 我们可以用图来形象地说明这个结构: 哈希表是如何工作的? 存储 Step1:根据哈希函数来计算HashCode值h,其中键值对Entry<K,V>的K来计算时需要的参数. Step2:根据HashCode

一.引言 从 2008 年 Google 释放出第一版的 Chrome 后,整个 Web 开发领域仿佛被注入了一股新鲜血液,渐渐打破了 IE 一家独大的时代.Chrome 和 Firefox 是 W3C Web 标准的坚定支持者,随着这两款开源浏览器市场份额逐渐加大,迎来了开发者的春天.这就迎来了一个新的职业分工--前端工程师 frontend-engineer,前端工程师促进了 Web 应用的繁荣,功能强大的调试工具必不可少.Google 基于开源的基础上顺势推出了 DevTools,广受网页

上一章,我们分析Node类的源码,在Node类里面耦合了一个 Scheduler 类的对象,这章我们就来剖析Cocos2d-x的调度器 Scheduler 类的源码,从源码中去了解它的实现与应用方法. 直入正题,我们打开CCScheduler.h文件看下里面都藏了些什么. 打开了CCScheduler.h 文件,还好,这个文件没有ccnode.h那么大有上午行,不然真的吐血了, 仅仅不到500行代码.这个文件里面一共有五个类的定义,老规矩,从加载的头文件开始阅读. #include <funct

Ricequant米筐金工--因子分析 作者:戴宇.小湖 上一篇介绍了单因子检验是因子分析前重要的一个步骤,是构建因子库.建立因子模型的基础,这篇报告首先对常见估值因子进行初步的检验. 第一篇．估值因子的分析 估值因子是一类具有特色的风格因子,本报告选取了PE,PB,PCF,PS,PEG五个常见的估值因子进行因子分析,测试区间是2014年1月1日~2017年8月1日,测试数据是全市场股票的月数据,主要从有效性和稳定性两个角度分析因子. 通过此次报告可以初步得出以下结论: 1.  此次选择的五个估

Exp4 恶意代码分析 一.实践概述 1.实践目标 1.1是监控你自己系统的运行状态,看有没有可疑的程序在运行. 1.2是分析一个恶意软件,就分析Exp2或Exp3中生成后门软件:分析工具尽量使用原生指令或sysinternals,systracer套件. 1.3假定将来工作中你觉得自己的主机有问题,就可以用实验中的这个思路,先整个系统监控看能不能找到可疑对象,再对可疑对象进行进一步分析,好确认其具体的行为与性质. 2.实践内容 2.1系统运行监控 (1)使用如计划任务,每隔一分钟记录自己的电脑

数据分析 - 美国金融科技公司Prosper的风险评分分析 今年Reinhard Hsu觉得最有意思的事情,是参加了拍拍贷第二届魔镜杯互联网金融数据应用大赛.通过"富爸爸队",认识了一群小伙伴,带领大家成功进入到复赛阶段,并打造了复赛阶段用户评分最高的分析类产品.详见<祝贺富爸爸队的投资分析作品成功进入拍拍贷魔镜杯复赛阶段>. Prosper是美国的一家金融科技公司,Reinhard Hsu在进入金融科技行业前就已经知道该公司,因为名字与Reinhard Hsu之前的老东家

1.from sklearn.processing import LabelEncoder 进行标签的代码编译 首先需要通过model.fit 进行预编译,然后使用transform进行实际编译 2.from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis  as LDA  从sklearn的线性分析库中导入线性判别分析即LDA 用途:分类预处理中的降维,做分类任务 目的:LDA关心的是能够最大化类间区分度的坐标轴

貌似HashMap跟ConcurrentHashMap是面试经常考的东西,抽空来简单分析下它的源码 构造函数 /** * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity * (16) and the default load factor (0.75). */ public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all