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

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,R语言计算IV值的代码如下: CalcIV <- function(df_bin, key_var, y_var){ N_0<-table(df_bin[, y_var])[1] N_1<-table(df_bin[, y_var])[2] iv_c<-NULL var_c<-NULL for (col in c

有这么一个需求,知道栅格上的坐标,想看看这个坐标上的栅格值是多少.坐标长这个样子 那么这样的坐标下的栅格值该怎么看 cellFromXY(the.stack$t1,c( -1505000,6835000)) 此行代码获取了该坐标位置下该像元在该栅格数据中的编号,唯一编号,执行后得到结果468,那么这就说明该像元的唯一编号为468. extract(the.stack$t1,468) 改行代码得到位于468编号处的栅格值,执行后得到了结果为23,实际上该值确实是23,因此在R语言中可以使用此方法查

起源: 我们平时用的精度 accuracy,也就是整体的正确率 acc=predict_right_num/predict_num 这个虽然常用,但不能满足所有任务的需求.比如,因为香蕉太多了,也不能拨开人工的一个一个的看它的好坏 (我爱吃啊,想想就心疼),此时我们就需要有一种方法,代替拨开香蕉这种粗鲁的手段.这时我们需要通过一些测试,看看哪种方法能更加准确的预测.我们可以通过 “准”:预测的准确度,就是我预测的结果中真正好的香蕉要越多越好: “全”:就是所有的好的香蕉预测出来的越多越好,虽然把

怎么来的? 我们平时用的精度accuracy,也就是整体的正确率 acc = predict_right_num / predict_num 这个虽然常用,但不能满足所有任务的需求.比如,因为香蕉太多了,也不能拨开人工的一个一个的看它的好坏(我爱吃啊,想想就心疼),此时我们就需要有一种方法,代替拨开香蕉这种粗鲁的手段.这时我们需要通过一些测试,看看哪种方法能更加准确的预测.我们可以通过 “准”:预测的准确度,就是我预测的结果中真正好的香蕉要越多越好: “全”:就是所有的好的香蕉预测出来的越多越好

在R语言中, imputeMissings包的特点是,如果空值是数值型,则使用median代替,如果使用的是character类型,则使用mode值代替. imputeMissing中,需要的包是imputeMissings. 利用 {r} install.packages("imputeMissings")下载 library(imputeMissings) filename = read.csv('lifeExpectancyData.csv') head(filename$Cou

引用:http://my.eoe.cn/blue_rain/archive/552.html 有的时候我们生成库文件,需要在里面加入一些UI,并提供出一些xml的资源,那如何在其他项目中使用呢? 我们只需要在需要生成库文件的代码中不要直接是用R. ,而是使用自己写的方法获取. 下面上代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38

Java泛型中的标记符含义:  E - Element (在集合中使用,因为集合中存放的是元素) T - Type(Java 类) K - Key(键) V - Value(值) N - Number(数值类型) ? -  表示不确定的java类型 S.U.V  - 2nd.3rd.4th types

FTP:屏幕信息举例 1.用户要用FTP和远地主机(网络信息中心NIC上的主机)建立连接. 2.本地FTP发出的连接成功信息. 3.从远地服务器返回的信息,220表示"服务就绪". 4.本地FTP提示用户键入名字.用户键入的名字表示"匿名".在internet上有许多文件免费向公众提供.用户不需要键入自己的真是名字而只需键入anonymous即可. 5.数字331表示"用户名正确",需要口令. 6.本地FTP提示用户键入口令.用户这时可键入gue

for (var j = adelete.Count-1; j >= 0; --j)                     {                         aAttachment.RemoveAt(Common.ccint(adelete[j]));                     }

这个是我自己给自己的代码定的标准,方便自己阅读与编码.他人代码情况不可套用 1 执行成功 0 出现错误,不影响程序执行 -1 执行失败 -2 程序内部致命错误,退出程序

包含以下几个小的知识点 1htmlTreeParse函数源码和一些参数 2hander的写法 3关于missing函数 4关于if-else语句中else语句的花括号问题 5关于checkHandlerNames函数 6关于GeneralHandlerNames属性 7关于match函数 8关于inherits函数 9关于on.exit函数 ==============================================================================

  P值是论文中最常用的一个统计学指标,可是其误用.解释错误的现象却很常见.因此,很有必要说明p值的意义.用法及常见错误.   P值指的是比较的两者的差别是由机遇所致的可能性大小.P值越小,越有理由认为对比事物间存在差异.例如,P<0.05,就是说结果显示的差别是由机遇所致的可能性不足5%,或者说,别人在同样的条件下重复同样的研究,得出相反结论的可能性不足5%.P>0.05称“不显著”:P<=0.05称“显著”,P<=0.01称“非常显著”.   由于常用“显著”来表示P值大小,所

1.Android资源管理简介: Android应用程序资源可以分为两大类,分别放在assets和res文件夹下.assets目录下保存的是一些原始的文件,可以以任何方式来进行组织.这些文件最终会被原装不动地打包在apk文件中.如果我们要在程序中访问这些文件,那么就需要指定文件名来访问.通常,这项工作由AssetManager类来完成. 例如,假设在assets目录下有一个名称为filename的文件,那么就可以使用以下代码来访问它: AssetManager am= getAssets();

题目链接:http://www.lydsy.com:808/JudgeOnline/problem.php?id=1012 题意:维护一个数列,开始时没有数值,之后会有两种操作, Q L :查询数列末k位的最大值: A n:上一次查询的结果加上n添加到数列的末尾:第一次添加时,认为t = 0; Sample Input 5 100 A 96 Q 1 A 97 Q 1 Q 2 Sample Output 96 93 96 思路:保留输入的原值和用树状数组处理过的mx[i];其中mx[i]所管辖的范

本文转自: 个人建议 Ubuntu下修改目录权限命令如下:chmod 600 name (只有所有者有读和写的权限)chmod 644 name (所有者有读和写的权限,组用户只有读的权限)chmod 700 name (只有所有者有读和写以及执行的权限)chmod 666 name (每个人都有读和写的权限)chmod 777 name (每个人都有读和写以及执行的权限) 其中 name 指文件名,也可以是目录名. 整个命令的形式是chmod ×××(所有者)×××(组用户)×××(其他用户)

前言 在上一篇中,我简单介绍了一下Tensorflow以及在本机及阿里云的PAI平台上跑通第一个示例的步骤.在本篇中我将稍微讲解一下几个基本概念以及Tensorflow的基础语法. 本文代码都是基于API版本r1.4.本文中本地开发环境为Pycharm,在文中不再赘述. 名词解释 核心概念 和很多开发语言设计一样,Tensorflow提供了多个级别的客户端API,其中最底层叫Tensorflow Core,使用这一层API可以完全控制Tensorflow,但是使用难度上也相对较大.在Tensor

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言

笔者寄语:机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法,交叉验证中用到了哪些指标呢? 交叉验证将数据分为训练数据集.测试数据集,然后通过训练数据集进行训练,通过测试数据集进行测试,验证集进行验证. 模型预测效果评价,通常用相对绝对误差.平均绝对误差.根均方差.相对平方根误差等指标来衡量. 只有在非监督模型中才会选择一些所谓"高大上"的指标如信息熵.复杂度和基尼值等等. 其实这类指标只是看起来老套但是并不"简单",<数据挖掘之道>中认为在监控.评估监督模型

列表(List)是R中最复杂的数据类型,一般来说,列表是数据对象的有序集合,但是,列表的各个元素(item)的数据类型可以不同,每个元素的长度可以不同,是R中最灵活的数据类型.列表项可以是列表类型,因此,列表被认为是递归变量,与之相对,向量,数组,矩阵,数据框被认为是原子变量. 一,创建列表 列表由list()函数创建,每个参数使用逗号分割,用于指定列表项的内容,列表中的元素数量不限,类型不限.列表项的名称是可选的,可以创建无名的列表项:列表的每一个item,都可以显示命名,例如,name1=i

这一章节将如何对 R 对象中的值进行选取,R 的符号规则有两种方式进行查询: 第一种记号体系:索引查询索引语法:deck[ , ](使用中括号)其中[ , ] 为索引,其中含有两个索引参数,用 "," 分隔 在 R 中,有六种方式创建并使用索引,分别为: 正整数索引 负整数索引 零 空格 逻辑值 名称 第二种记号体系: $ 和 [[]] 构建索引 正整数索引 格式: deck[1, c(1,2,3)]语法:索引从 1 开始 负整数索引 格式:deck[-(2:52), 1:3]功能:返