第三章习题 部分证明题未给出答案 1. 表3.4中,零假设是指三种形式的广告对TV的销量没什么影响.而电视广告和收音机广告的P值小说明,原假设是错的,也就是电视广告和收音机广告均对TV的销量有影响:报纸的P值高,说明原假设成立,也就是报纸广告对TV的销量没啥影响. 2. KNN回归和KNN近分类都是典型的非参数方法.这两者的区别在于,前者的输入和输出均为定量值:而后者的输入和输入和输出均为定性值. 3. 首先,有题目可知下面关系:Y = 50 + 20(gpa) + 0.07(iq) + 35(

目前在看统计学习导论:基于R应用,觉得这本书非常适合入门,打算把课后习题全部做一遍,记录在此博客中. 第二章习题 1. (a) 当样本量n非常大,预测变量数p很小时,这样容易欠拟合,所以一个光滑度更高的学习模型更好. (b) 当样本量n非常小,预测变量数p很大时,这样容易过拟合,所以一个光滑度更小的学习模型更好. (c) 当预测变量与响应变量之间的关系是非线性时,说明光滑度小的模型会容易欠拟合,所以光滑度高的模型更适合. (d) 在这里,方差是指用一个不同的训练数据集估计f时,估计函数的改变量.

第五章习题 1. 我们主要用到下面三个公式: 根据上述公式,我们将式子化简为 对求导即可得到得到公式5-6. 2. (a) 1 - 1/n (b) 自助法是有有放回的,所以第二个的概率还是1 - 1/n (c) 由于自助法是有放回的,且每次抽样都是独立事件,所以概率是(1 - 1/n)^n (d) 答案是1-(1-1/5)^5 = 67.2% (e) 63.4% (f) 63.2% (g) pr = function(n) return(1 - (1 - 1/n)^n) x = 1:1e+05

第四章习题,部分题目未给出答案 1. 这个题比较简单,有高中生推导水平的应该不难. 2~3证明题,略 4. (a) 这个问题问我略困惑,答案怎么直接写出来了,难道不是10%么 (b) 这个答案是(0.1*0.1)/(1*1),所以答案是1% (c) 其实就是个空间所占比例,所以这题是(0.1**100)*100 = 0.1**98% (d) 这题答案显而易见啊,而且是指数级别下降 (e) 答案是0.1**(1).0.1**(1/2).0.1**(1/3)...0.1**(1/100) 5. 这题

1.简介 Selenium-IDE(集成开发环境)是一种开发selenium测试案例的工具.是一种易用的Firefox插件.你可以通过文字菜单,在当前页面上选择一个UI元素,接着挑选与UI元素相关的selenium命令. 1.1 安装IDE selenium-IDE下载地址:http://docs.seleniumhq.org/download/ Firefox浏览器打开,然后找到selenium版本号,再单击,之后Firefox浏览器会有一个安全提示,直接点击“Allow”,最后点击“Inst

[C++Primer]第五版[学习笔记]习题解答第三章 ps:答案是个人在学习过程中书写,可能存在错漏之处,仅作参考. 作者:cosefy Date: 2020/1/10 第三章:字符串,向量和数组 练习3.2: #include<iostream> #include<string> using std::string; using std::cout; using std::cin; using std::endl; int main() { string line; //whi

当前,机器学习和数据科学都是很重要和热门的相关学科,需要深入地研究学习才能精通. <机器学习与数据科学基于R的统计学习方法>试图指导读者掌握如何完成涉及机器学习的数据科学项目.为数据科学家提供一些在统计学习领域会用到的工具和技巧,涉及数据连接.数据处理.探索性数据分析.监督机器学习.非监督机器学习和模 型评估.选用的是R统计环境,所有代码示例都是用R语言编写的,涉及众多流行的R包和数据集. 适合数据科学家.数据分析师.软件开发者以及需要了解数据科学和机器学习方法的科研人员阅读参考. 学习参考:

一. 统计学习概述 统计学习是指一组用于理解数据和建模的工具集.这些工具可分为有监督或无监督.1.监督学习:用于根据一个或多个输入预测或估计输出.常用于商业.医学.天体物理学和公共政策等领域.2.无监督学习:有输入变量,但没有输出变量,可以从这些数据中学习潜在关系和数据结构.以下简单的用3个数据集来说明. 1.工资数据 我们希望了解雇员的年龄.教育和年份对他的工资之间的联系.下图是对这三个因素的一个分析和统计. 左图:工资随着年龄的增长而增加,但在大约60岁之后又下降了.蓝线提供了对该年龄段平均

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1.前言 之前我一直对于“最大似然估计”犯迷糊,今天在看了陶轻松.忆臻.nebulaf91等人的博客以及李航老师的<统计学习方法>后,豁然开朗,于是在此记下一些心得体会. “最大似然估计”(Maximum Likelihood Estimation, MLE)与“最大后验概率估计”(Maximum A Posteriori Estimation,MAP)的历史可谓源远流长,这两种经典的方法也成为机器学习领域的基础被广泛应用. 有趣的是,这两种方法还牵扯到“频率学派”与“贝叶斯学派”的派别之争,

上一篇我们较为系统地介绍了Python与R在系统聚类上的方法和不同,明白人都能看出来用R进行系统聚类比Python要方便不少,但是光介绍方法是没用的,要经过实战来强化学习的过程,本文就基于R对2016年我国各主要城市第一.二.三产业GDP的量为三个不同特征,对这些城市进行系统聚类+分析: 数据来源:http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=E0105 数据内容: 36个样本,3个变量,分别在三个xls文件中 分析目的: 为这些城市通过产业结构进行分类 实

书籍出处:https://www.packtpub.com/web-development/django-example 原作者:Antonio Melé (译者注:第三章滚烫出炉,大家请不要吐槽文中图片比较模糊,毕竟都是从PDF中截图出来的,有点丢像素,大致能看就行- -,另外还是渣翻,但个人觉的比前两章翻译的稍微进步了那么一点点- -,希望后面几章翻译的越来越溜,就这样) 第三章 扩展你的blog应用 在上一章中我们学习了表单的基础和在你的项目集成第三方的应用.这一章将会覆盖以下内容: 创建

作者:@幻の上帝 1 前置条件语文其实挺重要,这个没问题,但容易被忽视.当然,如果不是经常要折腾文档,要求不高:但起码要能说清楚话.数学重要,主要是广度,作为快速学习相关领域知识的基础.深度上面可深可浅,若只是学习语言,初中水平的基础足够.(不过要用标准库的complex什么的当然不止了.)而大部分人缺的要补的数学并不是学校里的内容,更偏向于类似小学奥数之类.专业点的说法是离散数学(其实也只是最开始的一些基础).当然,数学基础好的有些东西(比如逻辑运算)理解起来会简单一点.英语重要是对于长远发展

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~ --------------------------- R语言H2o包的几个应用案例 笔者寄语:受启发想了解H2o平台的一些R语言实现,网上已有一篇H2o的demo文件.笔者在这多贴一些案例,并且把自己实践的一些小例子贴出来. 关于H2o平台长啥样,可以看H2o的官网,关于深度学习长啥样,可以看一些教程,比如ParallelR博客之中的解析. 下面主要是贴几个案例,让大家看看. ----------

定场诗 金山竹影几千秋,云索高飞水自流: 万里长江飘玉带,一轮银月滚金球. 远自湖北三千里,近到江南十六州: 美景一时观不透,天缘有分画中游. 前言 本章是重读<学习JavaScript数据结构与算法-第三版>的系列文章,本章为各位小伙伴分享数据结构-栈的故事,请让胡哥带你走进栈的世界 栈 何为栈?栈是一种遵从后进先出(LIFO)原则的有序集合. 新添加或待删除的元素都保存在栈的同一端,称作栈顶:另一端就叫栈底. 在栈里,新元素都靠近栈顶,旧元素都接近栈底. 基于数组的栈 我们将创建一个基于数

<时间序列分析——基于R>王燕,读书笔记 笔记: 一.检验: 1.平稳性检验: 图检验方法:     时序图检验:该序列有明显的趋势性或周期性,则不是平稳序列     自相关图检验:(acf函数)平稳序列具有短期相关性,即随着延迟期数k的增加,平稳序列的自相关系数ρ会很快地衰减向0(指数级衰减),反之非平稳序列衰减速度会比较慢   构造检验统计量进行假设检验:单位根检验adfTest()——fUnitRoots包 2.纯随机性检验.白噪声检验(Box.test(data,type,lag=n)

JVM学习笔记-第三章-垃圾收集器与内存分配策略 tips:对于3.4之前的章节可见博客:https://blog.csdn.net/sanhewuyang/article/details/95380620 3.5 经典垃圾收集器 3.5.1 Serial收集器 这个收集器是一个单线程工作的收集器,但它的单线程的意义并不仅仅是说明他只会使用一个处理器或一条收集线程去完成垃圾收集工作,更重要对的是强调在它进行垃圾收集时,必须暂停其他所有工作线程,直到它收集结束. 目前已经老无可用,但有着优于其他收

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