广义线性模型虽然很大程度上拓展了线性模型的应用范围,但是其还是有一些限制条件的,比如因变量要求独立,如果碰到重复测 量数据这种因变量不独立的情况,广义线性模型就不再适用了,此时我们需要使用的是广义估计方程. 广义估计方程最主要的工作是为每个观察对象单独指定一个作业相关矩阵,从而解决了因变量不独立的问题. 下面看一个例子还是用之前重复测量数据的例子,我们用广义估计方程进行拟合 分析—广义线性模型—广义估计方程 前面我们选择的作业矩阵为默认的独立无相关,也就是认为该数据的因变量之间是不相关的,这和实

1.关于 StatsModels statsmodels(http://www.statsmodels.org)是一个Python库,用于拟合多种统计模型,执行统计测试以及数据探索和可视化. 2.文档 最新版本的文档位于: https://www.statsmodels.org/stable/ 欢迎关注 Youcans 原创系列,每周更新数模笔记 Python数模笔记-PuLP库 Python数模笔记-StatsModels统计回归 Python数模笔记-Sklearn Python数模笔记-N

我们前面介绍的一般线性模型.Logistic回归模型.对数线性模型.Poisson回归模型等,实际上均属于广义线性模型的范畴,广义 线性模型包含的范围非常广泛,原因在于其对于因变量.因变量的概率分布等条件的限制放宽,使其应用范围加大. 广义线性模型由以下几个部分组成 1.因变量广义线性模型的因变量还是要去独立性,但是分布不再局限于正态分布一种,而是可以是指数族概率分布的任意一种,其方差也可 以不稳定,但必须要能表达为依赖均值的函数 2.线性部分广义线性模型因变量与自变量必须为线性关系,即因变量与

SPSS统计功能 - 应用速查表第一列为统计方法,中间为统计功能,最后一列为所在模块 1 ANOVA Models(单因素方差分析:简单因子) : 摘要 描述 方差 轮廓 - SPSS Base 2 AREG (评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差) : 预测 - SPSS Trends 3 ARIMA (季节和非季节性单变量模型的极大似然估计) : 预测 - SPSS Trends 4 Binary logistic regression(二元逻辑斯蒂回归,对一组独立变量进行二分相关

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

传输公式 传输方程是控制光线在吸收.发射和散射辐射的介质中的行为的基本方程.它解释了第11章中描述的所有体积散射过程--吸收.发射和内.外散射.并给出了一个描述环境中辐射分布的方程.光传输方程实际上是传输方程的一个特例,由于忽略参与介质而进行简化,并专门用于从表面散射. 在方程的基本形式中,传输方程式是一个描述光束在空间中某一点上的辐射量如何变化的积分微分方程.它可以转化为一个纯积分方程,用以描述描述了沿射线无穷多个坐标点的参与介质的效果. 回忆一下11.1.4章节的辐射源项Ls,它表示p点处ω

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 =+

似然函数 常说的概率是指给定参数后,预测即将发生的事件的可能性.拿硬币这个例子来说,我们已知一枚均匀硬币的正反面概率分别是0.5,要预测抛两次硬币,硬币都朝上的概率: H代表Head,表示头朝上 p(HH | pH = 0.5) = 0.5*0.5 = 0.25. 这种写法其实有点误导,后面的这个p其实是作为参数存在的,而不是一个随机变量,因此不能算作是条件概率,更靠谱的写法应该是 p(HH;p=0.5). 而似然概率正好与这个过程相反,我们关注的量不再是事件的发生概率,而是已知发生了某些事件,

然而很多时候,被筛选的特征在模型上线的预测效果并不理想,究其原因可能是由于特征筛选的偏差. 但还有一个显著的因素,就是选取特征之间之间可能存在高度的多重共线性,导致模型对测试集预测能力不佳. 为了在筛选特征之初就避免陷入这样的误区.介绍一种VIF(方差膨胀检验)方法,来对特征之间的线性相关关系进行检验,从而选取到独立性更好的特征,增强模型的解释能力. 1.可决系数R^2 1.1什么是可决系数 可决系数,亦称测定系数.决定系数.可决指数. 与复相关系数类似的,表示一个随机变量与多个随机变量关系的数

SpringSecurity(1) 其实啊,这部分我是最不想写的,因为最麻烦的也是这部分,真的是非常非常的麻烦.关于SpringSecurity的配置,让我折腾了好半天,网上的配置方式一大把,但总有一些功能不完全,版本不是最新等等的问题在,所以几乎没有一个教程,是可以整个贯通的.当然我的意思不是说那些不好,那些也不错,但就对于我来说,还不够全面.另外,SpringSecurity的替代品是shiro,据说,两者的区别在于,前者涵盖的范围更广,但前者也相对学习成本更高.又因为SpringSecur

前些日子一直在研究3d的框架没有时间写博客,不过最后需求改了,也没研究出个啥.这段时间出了新的需求,需要循环播放图片,并且滑动的时候中间的图片有缩放的效果.刚开始想在网上搜索,不过并没有找到合适的demo,没办法只能写个了. 首先说下思路,做这个效果需要解决三个问题. 第一个问题,如何控制每次滑动的距离.iOS中好像并没有设置scrollview每次滑动的距离吧.设置其画框的大小和pageenable的时候已经决定了其每次滑动的距离.但是需求要显示三张图片啊,中间大图,两边的图片只显示一部分.也

波动方程是偏微分方程 (PDE) 里的经典方程,它在物理学中有大量应用并经常用来解释空间中的能量传播.波动方程是一个依赖时间的方程,它解释了系统状态是如何随着时间的推移而发生变化.在下面模拟波动方程时会使用会到拉普拉斯(Laplacian)算子,这是一个线性算子,具体形式在“网格形变算法”中有所解释. 波动方程: 其中:b为衰减系数,1/sqrt(a)为波传播速度,h为沿网格顶点法向移动的距离. 将波动方程离散化并整理后得到: 其中:dt为时间间隔,I为单位矩阵,L为离散Laplacian算子,

本文转自自:http://blog.chinaunix.net/uid-25014876-id-59418.html linux设备驱动归纳总结(三):3.设备驱动面向对象思想和lseek的实现 一.结构体struct file和struct inode 在之前写的函数,全部是定义了一些零散的全局变量.有没有办法整合成到一个结构体当中?这样的话,看起来和用起来都比较方便.接下来就要说这方面的问题. 不过先要介绍一下除了fops以外的两个比较重要的结构体: 1)struct file 在内核中,f

解释计划 与 执行计划的 区别 随着可以得到解释计划输出的开发工具, 比如 toad 的普遍使用, 生成解释计划就变的相当简单. 而不简单的是得到执行计划. 解释计划 EXPLAIN PLAN 用来显示优化器为SQL语句所选择的执行计划. 你需要了解一件事, 当你得到了解释计划输出的时候, 你其实是得到了当SQL语句执行的时候应该采用的预期执行计划. 你并没有得到实际的执行计划以及与其相关的数据源执行统计信息. 你所得到的只是估计值, 而不是实际值. 在下面, 我将通过将估计的信息成为解释计划输

本文主要介绍11月要在北京举办的webrtc开发者全球大会,文章来自博客园RTC.Blacker,支持原创,转载必须说明出处,更多详见www.rtc.help 其实两个月前就有圈内朋友跟我介绍这个大会的情况,只不过那个时候还没有确定具体时间. 其实想想也对,现在国内WebRTC的人已经很多了(预计活跃用户在3k人左右),加上开发环境和开发条件困难, 所以每个人都是磕磕碰碰,举步维艰,所以是时候有一个官方大会进来为国内众多开发者传道,授业,解惑了. 其实早在2011年的时候google也在北京举办

开篇前言:为什么写这篇文章?笔者目前在学习各种各样的算法,在这个过程中,频繁地碰到到递归思想和分治思想,惊讶于这两种的思想的伟大与奇妙的同时,经常要面对的一个问题就是,对于一个给定的递归算法或者用分治思想缩小问题规模的算法,如何求解这个算法的时间复杂度呢?在google过很多的博文后,感觉这些博文总结的方法,有很好优秀的地方,但是都不够全面,有感于此,笔者决定总结各家之长,作此博文,总结各种方法于此,有不足之处,欢迎各位批评指证! 在算法的分析中,当一个算法中包含递归调用时,其时间复杂度的分析会

linux设备驱动归纳总结(三):3.设备驱动面向对象思想和lseek的实现 转自:http://blog.chinaunix.net/uid-25014876-id-59418.html 一.结构体struct file和struct inode 在之前写的函数,全部是定义了一些零散的全局变量.有没有办法整合成到一个结构体当中?这样的话,看起来和用起来都比较方便.接下来就要说这方面的问题. 不过先要介绍一下除了fops以外的两个比较重要的结构体: 1)struct file 在内核中,file

Description Tweetuzki 有一个袋子,袋子中有 \(N\) 个无差别的球.Tweetuzki 每次随机取出一个球后放回.求取遍所有球的期望次数. 取遍是指,袋子中所有球都被取出来过至少一次. Input 一行一个整数 \(N\) Output 一行一个整数,表示期望次数对 \(200403013\) 取模的结果 Hint \(1~\leq~N~\leq~10^7\) Solution 期望嘛,就是你xjb乱推好几个看起来很靠谱事实上最多有一个是对的甚至可能一个也不对的式子,然后

前言 首先声明,以下内容绝大部分转自知乎智能单元,他们将官方学习笔记进行了很专业的翻译,在此我会直接copy他们翻译的笔记,有些地方会用红字写自己的笔记,本文只是作为自己的学习笔记.本文内容官网链接:Linear Classification Note ] # number of classes, e.g. 10 loss_i = 0.0 for j in xrange(D): # iterate over all wrong classes if j == y: # skip for the

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Linear Classification Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,巩子嘉和堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 线性分类器简介 线性评分函数 阐明线性分类器 译者注:上篇翻译截止处 损失函数 多类SVM Softmax分类器 SVM和Softmax的比较 基于Web的可交互线性分类器原型 小结 线性分类 上一篇笔记介绍了图像分类问题.图像分类的