做线性回归的时候,检验回归方程和各变量对因变量的解释参数很容易搞混乱,下面对这些参数进行一下说明: 1.t检验:t检验是对单个变量系数的显著性检验   一般看p值:    如果p值小于0.05表示该自变量对因变量解释性很强. 2.F检验:F检验是对整体回归方程显著性的检验,即所有变量对被解释变量的显著性检验 3.P值:P值就是t检验用于检测效果的一个衡量度,t检验值大于或者p值小于0.05就说明该变量前面的系数显著,选的这个变量是有效的. 4.R方:拟合优度检验 5.调整后的R方: 小结: t检

  局部加权线性回归  [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. 线性回归容易出现过拟合或欠拟合的问题. 局部加权线性回归是一种非参数学习方法,在对新样本进行预测时,会根据新的权值,重新训练样本数据得到新的参数值,每一次预测的参数值是不相同的. 权值函数: t用来控制权值的变化速率(建议对于不同的样本,先通过调整t值确定合适的t) 不同t值下的权值函数图像: 局部加权线性回归R实现: #Local

LINK:Résumé Review 这道题让我眼前一亮没想到二分这么绝. 由于每个\(b_i\)都是局部的 全局只有一个限制\(\sum_{i=1}^nb_i=k\) 所以dp没有什么用 我们只需要满足他们的累和=k即可. 容易想到每次给b加1带来的贡献是 \(\Delta_x=a_i-3{b_i}^2-3b_i-1\) 开一个堆每次取出最大值 这样显然是最优的. 不过复杂度为klogn k足足有1e14这么大. 一个绝妙的想法 每次增加的值是递减的 那么第k次增加的值也是固定的. 可以进行二

字符串前加 f(重点!敲黑板!) 作用:相当于 format() 函数 name = "帅哥" age = 12 print(f"my name is {name},age is {age}") 执行结果 my name is 帅哥,age is 12 字符串前加 r r""  的作用是:去除转义字符 场景:想复制某个文件夹的目录,假设是 F:\Python_Easy\n4\test.py 当你不用 r"" ,你有三种写法 p

w http://blog.sina.cn/dpool/blog/s/blog_70f632090101bp8u.html

.htaccess中的[NC][R][F][L]几个标记是什么意思 NC: no case,就是说不区分大小写 R:redirect,重定向 F:forbidden,禁止访问 L:last,表示已经是最后一条规则,.htaccess文件解析即将退出 比如原地址为 /beauty/ydjs/office/20130408/20366.html调整后跳转到 /a/201304/20366.html在.htaccess文件中添加如下内容: RewriteEngine On RewriteRule ^b

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   C标准库里<ctype.h>中声明了一个函数: int isspace(int c); 该函数判断字符c是否为一个空白字符. C标准中空白字符有:空格(‘ ’).换页(‘\f’).换行(‘\n’).回车(‘\r’).水平制表符(‘\t’).垂直制表符(‘\v’)六个.下面是本人的一些理解. 空格 相信大家对它非常了解.值得注意的是它的ASCII码为0x20,而不是0x00.0x00代表空(NULL).本人初学C时认

!/usr/bin/env python -- coding: utf-8 -- import json import string import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') def readfile(f): with open(f, 'r') as f: return f.readlines() f = f.replace('\n', '\r') def main(): f = sys.argv[1] debugfile =

目录 1 多元线性回归 2 多元线性回归的Python实现 2.1 手动实现 2.1.1 导入必要模块 2.1.2 加载数据 2.1.3 计算系数 2.1.4 预测 2.2 使用 sklearn 1 多元线性回归 更一般的情况,数据集 \(D\) 的样本由 \(d\) 个属性描述,此时我们试图学得 \[f(\boldsymbol{x}_i) = \boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}_i+b \text{,使得} f(\boldsymbol{x}_i) \simeq y_i

Description 有一个长度为 \(n\) 有正负权值的序列,你一开始有一个值,每次到一个权值就加上,最少需要删掉多少数值才能到序列末尾.\(n \leqslant 750,m \leqslant 2 \times 10^5\) Sol DP+二分. 发现这个东西有后效性,就是前面选不选会影响后面的决策,并且权值太大无法记录. 但是我们可以倒着做,因为后面的决策无法影响前面的决策. \(f[i][j]\) 表示到 \(i\) 删掉 \(j\) 个至少需要的初始权值. 因为初始权值非负,所以

一.wordcloud安装说明 install.packages("wordcloud"); 二.wordcloud2安装说明 install.packages("devtools");       devtools::install_github("lchiffon/wordcloud2",type="source")  错误提示:

1 Windows: 键入 cd C:\Program Files\R\R-3.2.0\bin   工作目录切换到R的核心程序目录 键入 R BATCH F:\Test.R 或 Rscript F:\Test.R 运行脚本 前者R控制台内容记录到Test.Rout文件中,后者则将数据输出到windows控制台.二者涉及文件创建都需要权限. 后者也是linux下运行R脚本的命令. 2 Linux: R  --no-save  <  step1.R  >temp001 REF: http://bo

F - City Game Time Limit:3000MS     Memory Limit:0KB     64bit IO Format:%lld & %llu Bob is a strategy game programming specialist. In his new city building game the gaming environmentis as follows: a city is built up by areas, in which there are str

前面的话 r.js(下载)是requireJS的优化(Optimizer)工具,可以实现前端文件的压缩与合并,在requireJS异步按需加载的基础上进一步提供前端优化,减小前端文件大小.减少对服务器的文件请求.本文将详细介绍r.js 简单打包 [项目结构] 以一个简单的例子来说明r.js的使用.该项目名称为'demo',在js目录下包含s1.js和s2.js两个文件,使用requirejs进行模块化,内容如下 //s1.js define(function (){ return 1; }) /

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~ --------------------------- 一.基本概念 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:最近一次消费(Recency).消费频率(Frequency).消费金额(Monetary). RFM模型:R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远,F(Frequency)表示客户在最近一段时间

题意 一个长为 \(l\) 的线段,每次等概率选择线段上两个点,共选出 \(n\) 条线段,求至少被 \(k\) 条线段覆盖的长度期望. 数据范围 \(1 \le k \le n \le 2000, 1 \le l \le 10^9\) 题解 坑爹的 \(\text E\) 浪费了我好多时间,导致没时间做.. 由于每个端点出现的概率互相独立,我们可以只考虑端点的相对顺序. 那么每相邻的两个点把线段分成了 \(2n + 1\) 个段,显然每段的期望长度是 \(\displaystyle \frac

目录 线性回归 用线性回归模型拟合非线性关系 梯度下降法 最小二乘法 线性回归用于分类(logistic regression,LR) 目标函数 如何求解\(\theta\) LR处理多分类问题 线性回归 假设存在线性相关关系:\(y=a+bx\) 均方误差是回归任务中最常用的性能度量指标.因此,其损失函数为: \[ J(a,b)=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}(y^{'(i)}-y^{(i)})^2=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}(a+bx^{(i)

转载:https://blog.csdn.net/a19990412/article/details/80149112 这两个都是python的转译字符, 类似于%r, %d,%f >>> a = '123' >>> b = 'hello, {!r}'.format(a) >>> b "hello, '123'" 上面的例子用的是format,跟直接%效果类似. >>> a = '123' >>>

线性搜索的最速上升法 #### max.search <- function(f, x, y, tol=1e-9, a.max = 2^5){ if(sum(abs(y)) == 0) return(x) g <- function(a) return(f(x+a*y)) a.l <- 0 g.l <- g(a.l) a.m <- 1 g.m <- g(a.m) while((g.m < g.l)&(a.m > tol)){ a.m <- a.

最优化问题是普遍存在的,以前上运筹学课的时候也接触过最优化相关的问题,当时主要是理论课,并且关注的重点是单纯形法.运输问题以及图论等,这里指的最优化是指函数的最优化,即函数的极值,由于寻找一个局部最优比寻找全局最优要简单得多,所以这里的最优解也是指的局部最优解. 牛顿最优化方法 仅给出代码,公式什么的...我不知道博客园怎么插入公式,,,, newton <- function(f3, x0, tol=1e-9, n.max = 100){ x <- x0 f3.x <- f3(x) n