lavaan简明教程 [中文翻译版] 译者注:此文档原作者为比利时Ghent大学的Yves Rosseel博士,lavaan亦为其开发,完全开源.免费.我在学习的时候顺手翻译了一下,向Yves的开源精神致敬.此翻译因偷懒部分删减,但也有增加,有错误请留言 「转载请注明出处」 目录 lavaan简明教程 [中文翻译版] 目录 摘要 在开始之前 安装lavaan包 模型语法 例1:验证性因子分析(CFA) 例2:结构方程(SEM) 更多关于语法的内容 6.1 固定参数 6.2 初值 6.3 参数标签

作为Python的一个库,gensim给了文本主题模型足够的方便,像他自己的介绍一样,topic modelling for humans 具体的tutorial可以参看他的官方网页,当然是全英文的,http://radimrehurek.com/gensim/tutorial.html 由于这个链接打开速度太慢太慢,我决定写个中文总结:(文章参考了52nlp的博客,参看http://www.52nlp.cn) 安装就不用说了,在ubuntu环境下,sudo easy_install gensi

  当前目录下两个rpm包做差分. *.rpm 两个目录,解压rpm包. export LANG=c 差分判断是脚本还是Binary Files 脚本添加命令行提示符,awk. [root@sj_x861 diff_rwz]# cat diff_rpm.sh #!/bin/bash export LANG=c source ~/.bashrc ############################# #basic command label ##########################

[创建时间:2016-04-13 22:37:00] NetAnalyzer下载地址 起因 最近因为NetAnalyzer2016的发布,好多人都提出是否可以在NetAnalyzer中加入一个基于进程的抓包功能.所以最近研究了一下大概有这样一个想法: 获取系统打开端口的所有进程,并获取进程所开启的端口.IP地址以及使用的协议等信息,然后生成对应的过滤表达式,然后给NetAnalyzer设置该过滤表达式,然后开始抓包. 开始 虽然.Net中提供了进程信息查看的相关库,但是却没有提供相关网络端口查询

MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究.工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C.Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平

该系列教程系个人原创,并完整发布在个人官网刘江的博客和教程 所有转载本文者,需在顶部显著位置注明原作者及www.liujiangblog.com官网地址. 在我们使用python manage.py startapp xxx命令创建新的应用时,Django会自动帮我们建立一个应用的基本文件组织结构,其中就包括一个models.py文件.通常,我们把当前应用的模型都编写在这个文件里,但是如果你的模型很多,那么将单独的models.py文件分割成一些独立的文件是个更好的做法. 首先,我们需要在应用中

在我们使用python manage.py startapp xxx命令创建新的应用时,Django会自动帮我们建立一个应用的基本文件组织结构,其中就包括一个models.py文件.通常,我们把当前应用的模型都编写在这个文件里,但是如果你的模型很多,那么将单独的models.py文件分割成一些独立的文件是个更好的做法. 首先,我们需要在应用中新建一个叫做models的包,再在包下创建一个__init__.py文件,这样才能确立包的身份.然后将models.py文件中的模型分割到一些.py文件中,

[https://github.com/ilblackdragon/tf_examples/blob/master/titanic.py] [keras 高层tensorflow] https://keras.io/getting-started/sequential-model-guide/ Scikit Flow封装了很多的TensorFlow的最新的API,并且将它们封装成了很类似于Scikit Learn API的样式.TensorFlow的核心即是基于构建与执行某个图,这是一个非常棒,

package com.sdyy.common.bc_sm2; import org.bouncycastle.jcajce.provider.asymmetric.x509.CertificateFactory;import org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider;import org.bouncycastle.util.encoders.Base64;import org.bouncycastle.util.encoders.He

实验数据: 实验文件: ? 001 002 003 004 005 006 007 008 009 010 011 012 013 014 015 016 017 018 019 020 021 022 023 024 025 026 027 028 029 030 031 032 033 034 035 036 037 038 039 040 041 042 043 044 045 046 047 048 049 050 051 052 053 054 055 056 057 058 059

使用3dMax  Reset XForm下就好了. 原因可能是 法线方向问题?

摘要:目前经典的统计学分析方法主要有回归分析,Logistic回归,决策树,支持向量机,聚类分析,关联分析,主成分分析,对应分析,因子分析等,那么对于这些经典的分析方法在R中的使用主要有那些程序包及函数呢? 1.线性模型~回归分析:[包]:stats  [函数]:lm(formula, data,  ...)逐步回归:step(lm(formula, data,  ...))回归诊断:influence.measure(lm(formula, data,  ...))多重共线性:kappa(XX

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl

转载于:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50651464?locationNum=2&fps=1 一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考 基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visual

R分析空间数据(Spatial Data) R机器学习包(Machine Learning) R多元统计包(Multivariate Statistics) R药物(代谢)动力学数据分析包 R计算计量经济学包(Computational Econometrics)  R机器学习包(Machine Learning) Machine Learning & Statistical Learning (机器学习 & 统计学习)  网址:http://cran.r-project.org/web/

机器学习是计算机科学和统计学的边缘交叉领域,R关于机器学习的包主要包括以下几个方面: 1)神经网络(Neural Networks): nnet.AMORE以及neuralnet,nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法.AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数,并可以增加多个隐藏层.neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式.但以上各包均围绕着BP网络,并未涉及到神经网络中的其它拓扑结构和网络模型.而新出炉的RSNNS包则在这方面有了极大的扩充 2)递

R语言中的机器学习包   Machine Learning & Statistical Learning (机器学习 & 统计学习)  网址:http://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html维护人员:Torsten Hothorn  版本:2008-02-18 18:19:21  翻译:R-fox, 2008-03-18 机器学习是计算机科学和统计学的边缘交叉领域,R关于机器学习的包主要包括以下几个方面:   1)神经网络(N

之前一直是用semPlot这个包给来进行结构方程模型的路径绘制,自从用了tidySEM这个包后就发现之前那个包不香了,今天就给大家分享一下tidySEM. 这个包的很大特点就是所有的画图原始都是存在数据框中的,这样以来我们就可以像编辑excel一样改变图中元素的位置,非常的个性化. 例子说明 画图之前我们需要有一个画图的对象fit,也就是你的拟合成功的SEM模型 第二步是要将这个对象的图中的可以编辑的节点通过get_nodes(fit)得到,或者通过get_edges(fit)得到可以编辑的边

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

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~ --------------------------- SOM自组织映射神经网络模型 的R语言实现 笔者前言: 最近发现这个被发明于1982年的方法在如今得到了极为广泛的应用,在提倡深度学习的时候,基于聚类的神经网络方法被众多人青睐.但是呢, 网上貌似木有人贴出关于SOM模型的R语言实现,我就抛砖引玉一下.一.SOM模型定义与优劣 自组织映射 ( Self Organization Map, SOM