广义线性模型 y是分类变量 Link function:将分类变量和数值变量放在一起 使用得到结果0 or 1的概率值来评估选0 or1 函数关系: 正比例函数: logistics函数S型曲线: Odds ratio反应事件发生的倾向性 logistics函数与probit regression function很像,但是logistics函数基于二项分布,probit regression function基于正态分布. probit regression function:正态分布的累计概

首先看几个问题 1.实现参数的稀疏有什么好处? 一个好处是可以简化模型.避免过拟合.因为一个模型中真正重要的参数可能并不多,如果考虑所有的参数作用,会引发过拟合.并且参数少了模型的解释能力会变强. 2.参数值越小代表模型越简单吗? 是.越复杂的模型,越是会尝试对所有的样本进行拟合,甚至包括一些异常样本点,这就容易造成在较小的区间里预测值产生较大的波动,这种较大的波动也反应了在这个区间的导数很大,而只有较大的参数值才能产生较大的导数.因此复杂的模型,其参数值会比较大. 一.AIC 1.简介 AIC

一.模型选择之AIC和BIC 人们提出许多信息准则,通过加入模型复杂度的惩罚项来避免过拟合问题,此处我们介绍一下常用的两个模型选择方法 赤池信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)和贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC) AIC是衡量统计模型拟合优良性的一种标准,由日本统计学家赤池弘次在1974年提出 它建立在熵的概念上,提供了权衡估计模型复杂度和拟合数据优良性的标准,通常情况下,AIC定义为: \( AIC =

一.AIC(Akaike information Criterion)准则 二.BIC(Bayesian information Criterion)准则 参考文献: [1]AIC与BIC区别

https://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7891277 https://blog.csdn.net/lfdanding/article/details/50732762 参考文章http://blog.csdn.net/lynnucas/article/details/47947943 转自:http://blog.csdn.net/jteng/article/details/40823675 此处模型选择我们只考虑模型参数数量,不涉及

AIC(交替推理链,Alternate Inference Chain) 在简单异数链一文中我们介绍过XY-Chain技法,AIC可以看作是XY-Chain的扩展.有别于XY-Chain仅局限于双值格,AIC籍由各种强弱关系的灵活运用,极大化的丰富了链类解题方法. Alternate Inference Chain Type 1 AIC 根据首尾两端点候选数的异同可分为两种类型,我们将首尾数字相同的称为AIC1,下图就是一个AIC1的实例.   图1-AIC1 ​图1中,实线代表强链,虚线代表弱

很多参数估计问题均采用似然函数作为目标函数,当训练数据足够多时,可以不断提高模型精度,但是以提高模型复杂度为代价的,同时带来一个机器学习中非常普遍的问题——过拟合.所以,模型选择问题在模型复杂度与模型对数据集描述能力(即似然函数)之间寻求最佳平衡. 人们提出许多信息准则,通过加入模型复杂度的惩罚项来避免过拟合问题,此处我们介绍一下常用的两个模型选择方法——赤池信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)和贝叶斯信息准则(Bayesian Information C

Akaike information criterion,AIC是什么?一个用来筛选模型的指标.AIC越小模型越好,通常选择AIC最小的模型.第一句话好记,第二句话就呵呵了,小编有时候就会迷惑AIC越大越好还是越小越好.所以,还是要知其所以然的. 在AIC之前,我们需要知道Kullback–Leibler information或 Kullback–Leiblerdistance.对于一批数据,假设存在一个真实的模型f,还有一组可供选择的模型g1.g2.g3…gi,而K-L 距离就是用模型 gi

原文链接:戳这里 自从开始做前端开发以来,我发现在开发页面的时候,总是有一个问题十分影响自己的开发效率,这个问题就是css的命名,主要是指css类选择器的命名.这个问题主要体现在:第一,有的内容你压根想不出用什么名字来给它命名,因为一般命名总是考虑语义化,好让其他人看到这个css类的名字就知道它是作用于哪一个内容的,但是由于网页内容的复杂性和多样性,你很难保证每个部分都能起一个合适的名字,即使你最终迫不得已想出了一个名字,也会有这个名字是否是最合适的这种纠结存在,而且最要命的是,这个命名的过程是

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可

自从开始做前端开发以来,我发现在开发页面的时候,总是有一个问题十分影响自己的开发效率,这个问题就是css的命名,主要是指css类选择器的命名.这个问题主要体现在:第一,有的内容你压根想不出用什么名字来给它命名,因为一般命名总是考虑语义化,好让其他人看到这个css类的名字就知道它是作用于哪一个内容的,但是由于网页内容的复杂性和多样性,你很难保证每个部分都能起一个合适的名字,即使你最终迫不得已想出了一个名字,也会有这个名字是否是最合适的这种纠结存在,而且最要命的是,这个命名的过程是一项非常辛苦的脑力

  建立数据库 1. 点击连接-->MySQL: 输入连接名 . 主机名/IP地址 .端口 .用户名.密码(没有密码就省略),然后点击确定,建立的表格是灰色表示关闭状态,双击开启 2. 重新创建一个数据库 右击表格--> 新建数据库 -->  填写数据库名,字符集设置为utf8,排序规则可以不写,默认就是第一个:utf8 -general -ci

scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景. 线性回归的目的是要得到输出向量\(\mathbf{Y}\)和输入特征\(\mathbf{X}\)之间的线性关系,求出线性回归系数\(\mathbf\theta\),也就是 \(\mathbf{Y = X\theta}\).其中\(\mathbf{Y}\)的维度为mx1,\(\mathbf{X}\)的维度为mxn,而\(\m

前言 在做winfrom项目的时候我们可能会用到嵌套窗体,就是说一个容器中有多个窗体,可以分别管理和应用这些窗体,.net中提供了一种机制就是MDI,可能大家都会用,这边就简单的介绍下. 简单应用 winfrom中怎么用MDI呢,其实只要设置窗体的一个属性就可以了:

## ## Bundle of CA Root Certificates ## ## Certificate data from Mozilla as of: Wed Sep 14 03:12:05 2016 ## ## This is a bundle of X.509 certificates of public Certificate Authorities ## (CA). These were automatically extracted from Mozilla's root ce

web 系统是典型的分布式部署,由此对其运行状况,硬件运转情况监控也显得尤为重要,这些监控数据表面上对业务运行没有多大的用处(属于基础数据),但正是这些基础数据形成了业务“流”.比如,用户搜索爱好,浏览商品爱好,购买爱好.分布,用户成员之间的关系(在推荐系统中比较常见). 现在成熟的web监控系统,有logstash—开源免费,splunk—不开源,有免费的版本但数据大小有限制,现在对比下这两个系统,我跳过这两个系统安装步奏. LogStash 1.定义: 时间+事件=日志: 2.语言实现: 客

概述: 外部内容类型和数据,SharePoint从2010这个版本开始就对BCS提供非常强大的支持,点点鼠标就可以取代以前直接编辑XML的方式来设置SharePoint到SQL数据库的连接.非常方便地在SharePoint中修改删除SQL数据库的数据,并且SharePoint还提供了字段级的支持,您可以在任何List当中插入一个External Data外部数据字段,用来引用SQL表中的某一行,并显示指定字段的值. 我们经常要用到程序去自动滴修改值,这个类型栏的值,是可以直接通过“Iiem[Fi

在成熟领先的企业级数据库系统中,并行查询可以说是一大利器,在某些场景下他可以显著的提升查询的相应时间,提升用户体验.如SQL Server, Oracle等, Mysql目前还未实现,而PostgreSQL在2015实现了并行扫描,相信他们也在朝着更健壮的企业级数据库迈进.RDBMS中并行执行的实现方式大抵相同,本文将通过SQL Server为大家详细解析SQL Server并行执行的原理及一些实践. 准备知识 硬件环境-在深入并行原理前,我们需要一些准备知识,用以后面理解并行.首先是当下的硬件

1798: [Ahoi2009]Seq 维护序列seq Time Limit: 30 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 5504  Solved: 1937[Submit][Status][Discuss] Description 老师交给小可可一个维护数列的任务,现在小可可希望你来帮他完成. 有长为N的数列,不妨设为a1,a2,…,aN .有如下三种操作形式: (1)把数列中的一段数全部乘一个值; (2)把数列中的一段数全部加一个值; (3)询问数列中的一段数的和

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概