2013-07-15 21:41:04   #本文的目的在于介绍回归建模时变量选择和正则化所用的R包,如glmnet,ridge,lars等.算法的细节尽量给文献,这个坑太大,hold不住啊. 1.变量选择问题:从普通线性回归到lasso 使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法.其建模要点在于误差项一般要求独立同分布(常假定为正态)零均值.t检验用来检验拟合的模型系数的显著性,F检验用来检验模型的显著性(方差分析).如果正态性不成立,t检验和F检验就没有意义. 对较复杂的数据建模(

iis7.0设置路由 ,url转向,伪静态 <system.webServer>      <modules runAllManagedModulesForAllRequests="true" />      </system.webServer> 配置子目录Web.config使其消除继承 不用修改根目录的Web.config文件,而是修改子目录的Web.config.假设根目录的Web.config设置了一个名为 BlogEngine的连接字符串

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5088 求能否去掉几堆石子使得nim游戏胜利 我们可以把题目转化成求n堆石子中的k堆石子数异或为0的情况数.使用x1---xn表示最终第i堆石子到底取不取(1取,0不取),将每堆石子数画成2进制的形式,列成31个方程来求自由变元数,最后由于自由变元能取1.0两种状态,所以自由变元数多于0即可输出Yes. 注意有40+个方程,因为A[I]<=1e12.... #include <cstdio> #incl

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文简要描述线性回归算法在Spark MLLib中的具体实现,涉及线性回归算法本身及线性回归并行处理的理论基础,然后对代码实现部分进行走读. 线性回归模型 机器学习算法是的主要目的是找到最能够对数据做出合理解释的模型,这个模型是假设函数,一步步的推导基本遵循这样的思路 假设函数 为了找到最好的假设函数,需要找到合理的评估标准,一般来说使用损失函数来做为评估标准 根据损失函数推出目标函数 现在问题转换成为如何找到目标函数的最优解,也就是目标函数的最优化

1.线性回归介绍 X指训练数据的feature,beta指待估计得参数. 详细见http://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%80%E8%88%AC%E7%BA%BF%E6%80%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B 使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法. 令最小二乘项的偏导为0(为0时RSS项最小),求Beta估计值,得到最小二乘的向量形式. 最小二乘其实就是找出一组参数beta使得训练数据到拟合出的数据的欧式距离最小.如下图所示,使所有红点(训练

回归和分类是机器学习算法所要解决的两个主要问题.分类大家都知道,模型的输出值是离散值,对应着相应的类别,通常的简单分类问题模型输出值是二值的,也就是二分类问题.但是回归就稍微复杂一些,回归模型的输出值是连续的,也就是说,回归模型更像是一个函数,该函数通过不同的输入,得到不同的输出. 那么,什么是线性回归,什么是非线性回归呢? 线性回归与非线性回归 前面说了,我们的回归模型是一个函数是吧,那么线性回归就是模型函数是由若干个基本函数线性加权得到的函数.也就是每一个基本函数前面都有一个权值来调和自己对

前言: 场景感知其实不分三维场景和二维场景,可以使用通用的方法,不同之处在于数据的形式,以及导致前期特征提取及后期在线场景分割过程.场景感知即是场景语义分析问题,即分析场景中物体的特征组合与相应场景的关系,可以理解为一个通常的模式识别问题. 论文系列对稀疏编码介绍比较详细...本文经过少量修改和注释,如有不适,请移步原文 code下载:http://www.ifp.illinois.edu/~jyang29/ScSPM.htm 如有评论,请拜访原文.原文链接:http://blog.csdn.n

python风控建模实战lendingClub(博主录制,包含大量回归建模脚本和和正则化解释,2K超清分辨率) https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1005988013&share=2&shareId=400000000398149 微信扫二维码,免费学习更多python资源 转载http://blog.csdn.net/u013363719/article/details/22752893 http://www.cnb

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

理解以下几张表的内容,根据实际情况设计属性名.数据类型.及各种完整性约束(primary key.foreign key.not null.unique.check),用数据定义语言实现,然后设计实验数据验证约束的效果,当操作违反了完整性约束条件时,数据库管理系统是如何处理的. 1.创建数据库S_T. create database S_T Use S_T 2.新建一张专业信息表,该表至少包含专业号,专业名称,专业负责人,专业简介等属性,根据以下专业信息为每个属性选择合适的数据类型. 专业号 专

在物理实验中经常要观测两个有函数关系的物理量.根据两个量的许多组观测数据来确定它们的函数曲线,这就是实验数据处理中的曲线拟合问题.这类问题通常有两种情况:一种是两个观测量x与y之间的函数形式已知,但一些参数未知,需要确定未知参数的最佳估计值:另一种是x与y之间的函数形式还不知道,需要找出它们之间的经验公式.后一种情况常假设x与y之间的关系是一个待定的多项式,多项式系数就是待定的未知参数,从而可采用类似于前一种情况的处理方法. 一.最小二乘法原理 在两个观测量中,往往总有一个量精度比另一个高得多,

在上篇文章中,介绍了三位场景中的同一个三维点在不同视角下的像点存在着一种约束关系:对极约束,基础矩阵是这种约束关系的代数表示,并且这种约束关系独立与场景的结构,只依赖与相机的内参和外参(相对位姿).这样可以通过通过匹配的像点对计算出两幅图像的基础矩阵,然后分解基础矩阵得到相机的相对位姿. 通过匹配点对估算基础矩阵 基础矩阵表示的是图像中的像点\(p_1\)到另一幅图像对极线\(l_2\)的映射,有如下公式: \[ l_2 = Fp_1 \] 而和像点\(P_1\)匹配的另一个像点\(p_2\)必

前言 不知看过多少次极大似然估计与最大后验概率估计的区别,但还是傻傻分不清楚.或是当时道行太浅,或是当时积累不够. 这次重游机器学习之路,看到李航老师<统计学习方法>中第一章关于经验风险最小化与结构风险最小化时谈到了极大似然与最大后验的话题,第一反应是竟然在第一章就谈到了极大似然与最大后验,相信大部分初学者看到这两个词时还是怕怕的,毕竟没有太多理论基础.不过没关系,多积累,多搜集相关资料,相信这层疑惑的云雾会逐渐散去的. 这次结合西瓜书和网上大牛的资料,加上自己推荐系统的研究背景以及自己的思考

在Android中加载ImageView一般都不会给ImageView的宽高设置一个确切的值,一般都是直接写成: <ImageView android:id="@+id/iv_test_img" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:src="@drawable/ic_scale_type_img"

从DeepNet到HRNet,这有一份深度学习"人体姿势估计"全指南 几十年来,人体姿态估计(Human Pose estimation)在计算机视觉界备受关注.它是理解图像和视频中人物行为的关键一步. 在近年深度学习兴起后,人体姿态估计领域也发生了翻天覆地的变化. 今天,文摘菌就从深度学习+二维人体姿态估计的开山之作DeepPose开始讲起,为大家盘点近几年这一领域的最重要的论文. 什么是人体姿势估计? 人体姿态估计(Human Pose Estimation,以下简称为HPE)被定

1. 引言 在所有通信中,信号都会通过一个介质(称为信道),并且信号会失真,或者在信号通过信道时会向信号中添加各种噪声.正确解码接收到的信号而没有太多错误的方法是从接收到的信号中消除信道施加的失真和噪声.为此,第一步是弄清信号经过的信道的特性.表征信道的技术/过程称为信道估计(channel estimation).此过程将说明如下. 信道估计有很多不同的方法,但是基本概念是相似的.该过程如下进行. i)设置一个数学模型,以使用"信道"矩阵将"发射信号"和"

p { margin-bottom: 0.25cm; direction: ltr; color: #000000; line-height: 120%; orphans: 2; widows: 2 } p.western { font-family: "Liberation Serif", "Times New Roman", serif; font-size: 12pt } p.cjk { font-family: "Noto Sans CJK SC

序 在Google IO大会中不仅仅带来了Android Studio 2.2预览版,同时带给我们一个依赖约束的库. 简单来说,她是相对布局的升级版本,但是区别与相对布局更加强调约束.何为约束,即控件之间的关系. 她能让你的布局更加扁平化,一般来说一个界面一层就够了:同时借助于AS我们能极其简单的完成界面布局. 准备 1.准备好Android Studio 2.2预览版,在这里给大家准备好了下载链接: https://dl.google.com/dl/android/studio/ide-zip

一.Swift - 自动布局库SnapKit的使用详解1(配置.使用方法.样例)   为了适应各种屏幕尺寸,iOS 6后引入了自动布局(Auto Layout)的概念,通过使用各种 Constraint(约束)来实现页面自适应弹性布局.(想了解更多可查看我原来写的这篇文章:Swift - 使用Auto Layout和Size Classes实现页面自适应弹性布局) 在 StoryBoard 中使用约束实现自动布局很方便,但如果用纯代码来设置约束就很麻烦了.这里向大家推荐一个好用的第三方布局库:S

一.泛型简介1.1泛型通过使用泛型,可以创建这样的类.接口和方法,它们以一种类型安全的工作方式操作各种数据.本质上,术语“泛型”指的是“参数化类型”(parameterized types).参数化类型非常重要,因为它们可以在创建类.接口.方法和委托的时候将要操作的数据类型作为参数进行指定.通过泛型,可以创建一个类,使其自动处理不同类型的数据.使用参数化类型的类.接口.方法和委托都可以称为“泛型”.可以通过使用object类型的引用来创建通用的类.接口.方法和委托.但这种方法的缺陷在于,无法保证