SSE(和方差.误差平方和):The sum of squares due to errorMSE(均方差.方差):Mean squared errorRMSE(均方根.标准差):Root mean squared errorR-square(确定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination 下面我对以上几个名词进行详细的解释下,相

衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE以及评价回归算法 R Square 衡量线性回归法的指标 对于分类问题来说,我们将原始数据分成了训练数据集和测试数据集两部分,我们使用训练数据集得到模型以后使用测试数据集进行测试然后和测试数据集自带的真实的标签进行对比,那么这样一来,我们就得到了我们的分类准确度,使用这种分类准确度来衡量机器学习模型的好坏 那么对于线性回归算法的好坏应该用什么来衡量呢 以简单线性回归算法来说,我们就是为了使损失函数尽可能的小,那么我们在使用的时候,实际上也是分成两部分的

1.数据准备 # 测试数组 vector = c(,,,,,,,,,,,,,,) vector ## [] 2.R语言内置排序函数 在R中和排序相关的函数主要有三个:sort(),rank(),order(). sort(x)是对向量x进行排序,返回值排序后的数值向量; rank()是求秩的函数,它的返回值是这个向量中对应元素的“排名”; order()的返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置. sort(vector) ## [] order(vector) ## [] rank(vect

主要参考资料:数据结构(C语言版)严蔚敏   ,http://blog.chinaunix.net/uid-25324849-id-2182922.html   代码测试通过. package 图的建立与实现; import java.util.*; public class MGraph { final int MAXVEX = 100; final int INFINITY = 65535; int[] vexs = new int[MAXVEX]; //顶点表 int[][] arc =

衡量线性回归法的指标:MSE, RMSE和MAE 举个栗子: 对于简单线性回归,目标是找到a,b 使得尽可能小 其实相当于是对训练数据集而言的,即 当我们找到a,b后,对于测试数据集而言 ,理所当然,其衡量标准可以是 但问题是,这个衡量标准和m相关. (当10000个样本误差累积是100,而1000个样本误差累积却达到了80,虽然80<100,但我们却不能说第二个模型优于第一个) 改进==> 对式子除以m,使得其与测试样本m无关  ->  但又有一个问题,之前算这个公式时为了保证其每项为

题意: 给你两个01串,要你选n/2个位置,使得选的位置在s1中"1"的数量等于未选的s2中"1"的数量 n<=5000,1s 思路: 设两个串中出现"00""01""10""11"的总数是A,B,C,D,我们选的个数分别是a,b,c,d 数据最多能承受n^2的暴力 根据题意,有a+b+c+d=n/2     ① c+d=B-b+D-d    ② 联立得d=B+D+a-n/2 于是

转发请声明出处:http://www.cnblogs.com/lizichao/p/4794733.html 构造子集 R构造子集的操作功能强大而且速度快.精通构造子集者可以用简洁的方式表达复杂的操作,很少有其他语言能做到这一点.构造子集学习起来比较困难,因为需要掌握一系列相互关联的概念: 3种构造子集操作符. 6类子集. 不同对象(比如向量.列表.因子.矩阵.数据框)行为上的重要不同. 联合使用构造子集与赋值. 本章将帮助掌握构造子集,让我们从最简单的构造子集开始:用[构造原子向量的子集.然后

1008. 先序遍历构造二叉树  显示英文描述 我的提交返回竞赛   用户通过次数169 用户尝试次数183 通过次数171 提交次数247 题目难度Medium 返回与给定先序遍历 preorder 相匹配的二叉搜索树(binary search tree)的根结点. (回想一下,二叉搜索树是二叉树的一种,其每个节点都满足以下规则,对于 node.left 的任何后代,值总 < node.val,而 node.right 的任何后代,值总 > node.val.此外,先序遍历首先显示节点的值

R的优点:免费,开源,体积小.缺点:对大文本处理差,另外一个也在于开源,package如果出错,烦死你.当你跑比较大的simulation,对效率有要求的时候,有时还是不得不用C,这可能是10小时和10分钟的差别,毫不夸张.SAS流行于公司,R流行于研究机构和大学数据分析不是单纯的靠软件来做的,需要很好的数学基础. 统计学工具各有千秋.https://englianhu.wordpress.com/statistics/学了R,可以免去学spss,matalab,ucinet等等众多的软件,可以

12.4 置换检验点评 除coin和lmPerm包外,R还提供了其他可做置换检验的包.perm包能实现coin包中的部分功能,因此可作为coin包所得结果的验证.corrperm包提供了有重复测量的相关性的置换检验. logregperm包提供了Logistic回归的置换检验.另外一个非常重要的包是glmperm,它涵盖了广义线性模型的置换检验依靠基础的抽样分布理论知识,置换检验提供了另外一个十分强大的可选检验思路.对于上面描述的每一种置换检验,我们完全可以在做统计假设检验时不理会正态分布.t分

R 语言实战(第二版) part 3 中级方法 -------------第8章 回归------------------ #概念:用一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的方法 #最常用:OLS--普通最小二乘回归法,包括简单线性回归.多项式回归.多元线性回归 #过程:拟合OLS回归模型-->评价拟合优度-->假设检验-->选择模型 #OLS回归 #目标:减少因变量的真实值和预测值的差值来获得模型参数(截距和斜率),即使得残差平方和最小 #数据需满足:正态性.独立性.线性

目前市场上耳机分为4环耳机(图1所示,iphone型)和3环耳机(图2所示).4环耳机称为headset,3环耳机称为headphone,两者之间的区别就是4环耳机比3环耳机多个micphone.而Jack其实就是PC.PAD & Phone等设备上的耳机插口.                                                       图1                                                              

本笔记是ESL14.7节图14.42的模拟过程.第一部分将以ProDenICA法为例试图介绍ICA的整个计算过程:第二部分将比较ProDenICA.FastICA以及KernelICA这种方法,试图重现图14.42. ICA的模拟过程 生成数据 首先我们得有一组独立(ICA的前提条件)分布的数据\(S\)(未知),然后经过矩阵\(A_0\)混合之后得到实际的观测值\(X\),即 \[ X= SA_0 \] 也可以写成 \[ S=XA_0^{-1} \] 用鸡尾酒酒会的例子来说就是,来自不同个体的

Unity生成脚本自动添加头注释 本文提供全流程,中文翻译. Chinar 坚持将简单的生活方式,带给世人!(拥有更好的阅读体验 -- 高分辨率用户请根据需求调整网页缩放比例) Chinar -- 心分享.心创新!助力快速完成 Unity 创建脚本时自动生成头注信息为新手节省宝贵的时间,避免采坑! Chinar 教程效果: 1 Editor Script -- 编辑类脚本 支持 May Be -- 搞开发,总有一天要做的事! 全文高清图片,点击即可放大观看 (很多人竟然不知道) 1 Editor

https://www.jianshu.com/p/b7274afff14f?from=timeline #先加载包 library(ggpubr) #加载数据集ToothGrowth data("ToothGrowth") head(ToothGrowth) ## len supp dose ## 1 4.2 VC 0.5 ## 2 11.5 VC 0.5 ## 3 7.3 VC 0.5 ## 4 5.8 VC 0.5 ## 5 6.4 VC 0.5 ## 6 10.0 VC 0.5

构造代码块: 描述Teacher对象/实体: package android.java.oop06; public class Teacher { private int id = 007; private String name = "零零发"; private int age = 98; private float height = 1.78F; /** * 静态代码块:当前Teacher类,被加载进内存时 就会执行此静态代码块里面的主体{} * 可以说是最先执行的,可以在这里做一

分析人:BUPT_LX 研究目的 用某些算法对2014年12月份的16家国内A股上市的商业银行当中11项財务数据(资产总计.负债合计.股本.营业收入.流通股A.少数股东权益.净利润.经营活动的现金流量净额.投资活动的现金流量净额.筹资活动的现金流量净额.汇率变动对现金的影响)提取分析,得出股票价格的財务影响原因.更加清楚地指导银行股价与財务数据指标之间的联系. 研究方法 主要有描写叙述性分析.因子分析.回归法 方法概述: 1. 先对上述的財务数据进行提取.然后用常规的描写叙述方法(平均.最大.最

最简单的构造式就是一个空构造式{},用于创建一个空table. 构造式还可以用于初始化数组.例如,以下语句:days = {"Sunday", "Monday", "Tuesday", "Wednesday",        "Thursday", "Friday", "Saturday"}会将days[1]初始化为字符串“Sunday”.days[2]初始化为&qu

目录 R 中的设计模式 不动点算法 包装器模式 接口模式 柯里化(Currying) 闭包(Closures) 缓存模式 计数器模式 R 中的设计模式 本文翻译自 Design Patterns in R(By Sebastian Warnholz). 本文的灵感来源于: Stuart Sierra 的演讲,关于函数式编程中的设计模式:以及 我从 F# for fun an profit 想到的想法:以及 我在使用 R 的过程中用不同方法解决问题获得的反馈. 设计模式似乎是一个很大的词,特别是因

1. rbind(), cbind():  构造.合并vector 或matrix为一个矩阵:cbind(1, 1:10) ----默认列合并, rbind(1, 1:10) ----行合并(or构造) 2. R语言中关于矩阵,向量的一些运算 ① 矩阵相乘使用“%*%”,而不是"*", 矩阵与向量,向量与向量相乘最好也是如此: ② 创建一个n*1维的向量,并添加到矩阵中,使用 x0 <- matrix(0, nrow=n, ncol=1), x <- cbind(x0, x

R语言可视化学习笔记之添加p-value和显著性标记 http://www.jianshu.com/p/b7274afff14f?from=timeline   上篇文章中提了一下如何通过ggpubr包为ggplot图添加p-value以及显著性标记,本文将详细介绍.利用数据集ToothGrowth进行演示 #先加载包 library(ggpubr) #加载数据集ToothGrowth data("ToothGrowth") head(ToothGrowth) ## len supp