看似小小的中介,废了我好多脑细胞,这个东西真的不简单,从7月份有人问我,我多重中介,到现在的纵向数据中介,从一般的回归做法,到结构方程框架下的路径分析法,到反事实框架做法,从中介变量和因变量到是连续变量到中介变量和因变量是分类变量,很浩渺的系统知识,今天开始一点一点给大家写. 今天就和大家一起探讨纵向数据的中介效应检验,一般来讲考虑因果关系的时间先后顺序,纵向数据才是探讨中介的理想数据形式: In practice, it is strongly recommended to establish

记得之前有写过如何用R做随机截距交叉滞后,有些粉丝完全是R小白,还是希望我用mplus做,今天就给大家写写如何用mplus做随机截距交叉滞后. 做之前我们需要知道一些Mplus的默认的设定: observed and latent exogenous variables are correlated, and residuals of observed and latent outcome variables (which do not predict anything) in a path m

最近看了好多潜类别轨迹latent class trajectory models的文章,发现这个方法和我之前常用的横断面数据的潜类别和潜剖面分析完全不是一个东西,做纵向轨迹的正宗流派还是这个方法,当然了这个方法和潜增长和增长曲线模型在做法并没有实际区别,都是用的hlme这个函数.但是文献中的叫法和花样就比较多了. 像本文写的latent class trajectory models,之前写的潜类别增长模型LCGA和增长曲线模型GMM都是潜类别线性混合模型latent class linear

scikit-learn中默认使用的交叉验证法是K折叠交叉验证法(K-fold cross validation):它将数据集拆分成k个部分,再用k个数据集对模型进行训练和评分. 1.K折叠交叉验证法(K-fold cross validation) ############################# 使用交叉验证法对模型进行评估 ####################################### #导入红酒数据集 from sklearn.datasets import l

今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ,混合效应logistics回归模型,这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法: Mixed Effects Logistic Regression is sometimes also called Repeated Measures Logistic Regression, Multilevel Logistic Regression and Multilevel Bina

摘要 资源描述框架(Resource Description Framework RDF)是一种以XML格式描述元数据的标准格式.Jena是一种用于将关系数据库或是文本文件中所表示的数据建立为元数据模型的框架方法. Protégé 用用来创建RDF元数据文档的编辑工具. 建立这种数据库和文件的元数据模型需要由用户自己定义脚本.本文介绍介绍了SemantiRDFUtils这种脚本,它拥有多个功能块可以用于维护 Jena RDF 元数据模型.(2200词,2005-7-4) By Venkata N

对于最多几千人同时在线的通信应用,通常使用单台服务器就可以支撑.但是,当同时在线的用户数达到几万.几十万.甚至百万的时候,我们就需要很多的服务器来分担负载.但是,依据什么规则和结构来组织这些服务器,并使它们能相互协调合作,是最关键的问题.如果你的通信应用是基于ESFramework通信框架构建的,当同时在线的用户人数剧增时,就可以非常容易地迁移到ESPlatform,以解决巨大并发的问题. ESPlatform 旨在协助快速构建大型的基于ESFramework通信框架的通信应用.ESPlatfo

众所周知,深度学习在计算机视觉.语音识别.自然语言处理等领域最先取得突破并成为主流方法.但是,深度学习为什么是在这些领域而不是其他领域最先成功呢?我想一个原因就是图像.语音.文本数据在空间和时间上具有一定的内在关联性.比如,图像中会有大量的像素与周围的像素比较类似:文本数据中语言会受到语法规则的限制.CNN对于空间特征有很好的学习能力,正如RNN对于时序特征有强大的表示能力一样,因此CNN和RNN在上述领域各领风骚好多年. 在Web-scale的搜索.推荐和广告系统中,特征数据具有高维.稀疏.多

没有找到很好的MVVM模式介绍文章,简单找了一篇,分享一下.MVVM实现了UI\UE设计师(Expression Blend 4设计界面)和软件工程师的合理分工,在SilverLight.WPF.Windows Phone开发中得到很好的应用,当然作为设计模式的结合体,提供的是软件设计的一种思路,业务场景符合其设计思路,都可以很好的利用.原文如下: 摘要:为解决适用于RIA应用系统开发的设计模式的问题,提出引出MVVM模式.该模式由视图.视图模型.模型三部分组成,通过实现INotifyPrope

对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了. 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习啦.:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归. 数据的介绍在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant 数据的下载地址在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/ma

翻译:Tacey Wong 统计学习: 随着科学实验数据的迅速增长,机器学习成了一种越来越重要的技术.问题从构建一个预测函数将不同的观察数据联系起来,到将观测数据分类,或者从未标记数据中学习到一些结构. 本教程将探索机器学习中统计推理的统计学习的使用:将手中的数据做出结论 Scikit-learn 是一个紧密结合Python科学计算库(Numpy.Scipy.matplotlib),集成经典机器学习算法的Python模块. 一.统计学习:scikit-learn中的设置与评估函数对象 (1)数据

原文链接:http://blog.csdn.net/dulingtingzi/article/details/51374487 问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "

Java设计模式 行为型模式 职责链模式 模式动机:职责链可以是一条直线.一个环或者一个树形结构.链上的每一个对象都是请求处理者,职责链模式可以将请求的处理组织成一条链,并使请求链传递,由链上的处理者对请求相应的处理,客户端无须关心请求的处理细节以及请求的传递,只需将请求发送到链上即可,将请求的发送者和请求的处理者解耦. 模式定义:使很多对象都有机会处理请求,从而避免请求的发送者和接收者之间的解耦关系.将这些对象连成一条链,并沿着这条链传递该请求,直到由一个对象处理它为止. 模式结构 模式分析:

原地址 好吧,我承认自己很懒,时间又不够用. 翻译的几个文章都是虎头蛇尾,但我保证这次肯定不太监. 关键的单词不翻译,实在觉得翻译成汉语很别扭,括号里是参考翻译. 有问题和建议尽管提出来,我会改进完善. Tutorial: Using AngularJS with Django 原文:http://glynjackson.org/weblog/entry/django-angular.html      点我进原文 Posted on: 31 Jan 2014, 4:58 p.m. Catego

好吧,我承认自己很懒,时间又不够用. 翻译的几个文章都是虎头蛇尾,但我保证这次肯定不太监. 关键的单词不翻译,实在觉得翻译成汉语很别扭,括号里是参考翻译. 有问题和建议尽管提出来,我会改进完善. Tutorial: Using AngularJS with Django 原文:http://glynjackson.org/weblog/entry/django-angular.html      点我进原文 Posted on: 31 Jan 2014, 4:58 p.m. Categories

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/category/1218765 图像卷积与滤波的一些知识点 图像卷积与滤波的一些知识点zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09       之前在学习CNN的时候,有对卷积经常一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流.一.线性滤波与卷积的基本概念      线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很

原文:http://www.cnblogs.com/taceywong/p/4568806.html 原文地址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html翻译:Tacey Wong 概要:该章节,我们将介绍贯穿scikit-learn使用中的"机器学习(Machine Learning)"这个词汇,并给出一些简单的学习示例. 一.机器学习:问题设定 通常,一个学习问题是通过分析一些数据样本来尝试预测未知数据的属

在日常生活中,交通信号灯指挥者日益拥挤的城市交通.红灯亮,汽车停止:绿灯亮,汽车继续前行:在这个过程中,交通信号灯是汽车的观察目标,而汽车则是观察者.随着交通信号灯的变化,汽车的行为也会随之变化,一盏交通信号灯可以指挥多辆汽车.在软件系统中,有些对象之间也存在类似交通信号灯和汽车之间的关系,一个对象的状态或行为的变化将会导致其他对象的状态或者行为也发生改变,它们之间将产生联动,正所谓牵一发而动全身.为了更好地描述对象之间存在的这种一对多的联动,观察者模式应运而生. 观察者模式(Chain of

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 9.2 估计功能 eviews9.0下载链接:[软件] EViews 9 的时代已经来临!(附安装包.升级包.破解补丁.教程) 一.自回归分布滞后模型 EViews 9提供了ARDL,自回归分布滞后模型的工具,变量包括了滞后变量和常规解释变量. 其中,EViews 9有三大新功能: 内置了滞后阶数的选择:协整估计:长期趋势的Bounds检验.

概述 它用于建立一种对象与对象之间的依赖关系,一个对象发生改变时将自动通知其他对象,其他对象将相应作出反应.在观察者模式中,发生改变的对象称为观察目标,而被通知的对象称为观察者,一个观察目标可以对应多个观察者,而且这些观察者之间可以没有任何相互联系,可以根据需要增加和删除观察者,使得系统更易于扩展. 观察者模式(Observer Pattern):定义对象之间的一种一对多依赖关系,使得每当一个对象状态发生改变时,其相关依赖对象皆得到通知并被自动更新.观察者模式的别名包括发布-订阅(Publish