Poisson回归模型也是用来分析列联表和分类数据的一种方法,它实际上也是对数线性模型的一种,不同点是对数线性模型假定频数分布为多项式分布,而泊松回归模型假定频数分布为泊松分布. 首先我们来认识一下泊松分布: 一.泊松分布的概念和实际意义: 我们知道二项分布是离散型概率分布中最重要的一种,而二项分布的极限形式就是泊松分布(P很小,n很大),也是非常重要的一种离 散型概率分布,现实世界中许多偶然现象都可以用泊松分布来描述. 泊松分布认为:如果某些现象的发生概率p很小,而样本例数n又很大,则二项分布

1. 均值 数学定义: Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩阵的均值,则为mean(mean(X)). >>mean(mean(X))=3.5 也可

0. 均匀分布期望的最大似然估计 首先我们来看,如何通过最大似然估计的形式估计均匀分布的期望.均匀分布的概率密度函数为:f(x|θ)=1θ,0≤x≤θ.不失一般性地,将 x1,x2,-,xn 排序为顺序统计量:x(1)≤x(2)≤⋯≤x(n).则根据似然函数定义,在此样本集合上的似然函数为: L(θ|x)=∏i=1n1θ=θ−n(∗) 对 x(1)≥0,x(n)≤θ,否则为 0.然后求其对数形式关于 θ 的导数: dlnL(θ|x)dθ=−nθ<0. 导数小于 0,因此可以说 L(x|θ) 是单

所以 这里是满足 Be(x+1,n-x+1),如果是要服从Be(a,b) 相应的后验概率 

//文件 /* =============================================================== 题目:从文本文件"high.txt"中取出运动员的身高数据,并计算平均值,方差和标准差. =============================================================== */ #include<stdio.h> #include <math.h> #define hh pr

一.图片读取和显示 import cv2 as cv # 图片读取cv.imread(img_path) car_img = cv.imread("car1.png") # 图片显示cv.imshow(window_name,img_mat) cv.imshow('car1', car_img) cv.waitKey(0) # 图片写入cv.imwrite(save_path,img_mat) cv.imwrite('car1_bk.jpg',car_img) 二.色彩空间转换 __a

起源:决策树切分数据集 决策树每次决策时,按照一定规则切分数据集,并将切分后的小数据集递归处理.这样的处理方式给了线性回归处理非线性数据一个启发. 能不能先将类似特征的数据切成一小部分,再将这一小部分放大处理,使用线性的方法增加准确率呢? Part I:  树的枝与叶 枝:二叉 or 多叉? 在AdaBoost的单决策树中,对于连续型数据构建决策树,我们采取步进阈值切分2段的方法.还有一种简化处理,即选择子数据集中的当前维度所有不同的值作为阈值切分. 而在CART里,大于阈值归为左孩子,小于阈值

[译文]利用STAN做贝叶斯回归分析:Part 2 非正态回归 作者 Lionel Hertzogn 前一篇文章已经介绍了怎样在R中调用STAN对正态数据进行贝叶斯回归.本文则将利用三个样例来演示怎样在R中利用STAN拟合非正态模型. 三个样例各自是negative binomial回归(过离散的泊松数据).gamma回归(右偏的连续数据)和beta-binomial回归(过离散的二项数据). 相关的STAN代码及一些说明会贴在本文末尾. 负二项回归 泊松分布经常使用于计数数据建模,它如果了数据

第一版中因为公式中含有:分母项:n(n-1),而程序并没有对输入数进行判定,如果仅仅输入一个或者一个都不输入,将会出现除0的情况 基于此,进行第二版改进. 代码: % 脚本文件:states.m % % 目标: % 该程序首先累计输入未知的数(正数或者0),然后计算这个数据集的平均值和方差 % % 版本记录 % 日期 编者 描述 % ===== ========= ================ % -- : 泡泡 源码 % 2015-10-4 21:56 泡泡 纠正除0的情况(当仅输入0或1

一.该程序是用来测输入数据的平均值和方差的 公式: 二. 项目流程: 1. State the problem假定所有测量数为正数或者0,计算这一系列测量数的平均值和方差.假定我们预先不知道有多少测量数据被录入,一个负数标志着测量数据输入结束 2. Define the inputs and outputs程序要求输入的数是未知的正数或者0,程序输出的数是输入数据集的平均值和方差.除此之外,我们将打印出输入的数据数,因为它对于我们检查输入数据是有用的 3.Define the algorithm

http://www.zhihuishi.com/source/2073.html 高斯模型就是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物,将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型. 对图像背景建立高斯模型的原理及过程:图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次,也可以以为是图像灰度概率密度的估计.如果图像所包含的目标区域和背景区域相差比较大,且背景区域和目标区域在灰度上有一定的差异,那么该图像的灰度直方图呈现双峰-谷形状,其中一个峰对应于目标,另一个峰对

LASSO回归与L1正则化 西瓜书 2018年04月23日 19:29:57 BIT_666 阅读数 2968更多 分类专栏: 机器学习 机器学习数学原理 西瓜书   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/BIT_666/article/details/80051737 1.结构风险与经验风险 在支持向量机部分,我们接触到松弛变量,正则化因子以及最优化函数,在朴素贝叶斯分类,决策

> rm(list = ls()) > A=read.csv("data96.csv") > A Y N 1 11 0.0950 2 7 0.1920 3 7 0.0750 4 19 0.2078 5 9 0.1382 6 4 0.0540 7 3 0.1292 8 1 0.0503 9 3 0.0629 > attach(A) #将数据A的列名直接赋为变量 plot(N,Y) #绘制散点图 lm.air=lm(Y~N) #线性回归 summary(lm.air

聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类系列: 聚类(序)----监督学习与无监督学习 聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering 聚类(3)----谱聚类 Spectral Clustering -----------------------

本文对应<R语言实战>第9章:方差分析:第10章:功效分析 ==================================================================== 方差分析: 回归分析是通过量化的预测变量来预测量化的响应变量,而解释变量里含有名义型或有序型因子变量时,我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析,这种分析方法就是方差分析(ANOVA).因变量不只一个时,称为多元方差分析(MANOVA).有协变量时,称为协方差分析(ANCOVA)或多元协方差分析

前些日子在做绩效体系的时候,遇到了一件囧事,居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了,尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法,还是十分的惭愧.实际上,当时有效偏颇了,忽略了问题的本质,解决数据分析和可视化问题,其实也是Python的拿手好戏. 例如,画出指定区间的一个多项式函数: Python 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-4, 4, 1024) Y =

Batch Normalization Batch归一化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.4正则化网络的激活函数 Batch归一化会使你的参数搜索问题变得很容易,使神经网络对超参数的选择更加稳定.超参数的范围会更庞大,工作效果也更好.也会使你更容易的训练甚至是深层网络. 对于logistic回归来说 正则化原理 \[u=\frac{1}{m}\sum x^{i}(求出平均值u)\]\[x=x-u\] \[\sigma^{2}=\frac{1}{m}\sum(x^{i}

最近学人工智能,讲到了Kaggle上的一个竞赛任务,Ames房价预测.本文将描述一下数据预处理和特征工程所进行的操作,具体代码Click Me. 原始数据集共有特征81个,数值型特征38个,非数值型特征43个.有很多缺失值. 1.离群点检测 以GrLivArea(地上面积)和SalePrice(房价)为自变量和因变量,得到如下散点图: 从上图中可以看出有2个极端的离群点在图的右下角(面积很大,但价格很低).该数据集的提供者建议移除面积大于4000 square feet的数据点(这样就去掉了4个

第四节  最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)(2) 上一节我们说了极大似然的思想以及似然函数的意义,了解了要使模型最好的参数值就要使似然函数最大,同时损失函数(最小二乘)最小,留下了一个问题,就是这两个因素或者目的矛盾吗?今天我们就接着上面的问题继续解剖下去. 我们再来回顾下似然函数: 所谓似然函数就是一个大的乘项,它有多少项,取决于有多少个训练集的样本,因为它是判断训练集上发生的总概率最大的这么一个总似然函数.我们分析一下似然函数的取值由哪些因素确定?是常数,虽然是未知数,但是

TensorFlow TensorFlow 是一种采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.在 Tensorflow 中,所有不同的变量和运算都是储存在计算图,所以在我们构建完模型所需要的图之后,还需要打开一个会话(Session)来运行整个计算图 通常使用import tensorflow as tf来载入TensorFlow 在TensorFlow程序中,系统会自动维护一个默认的计算图,通过tf.get_default_graph函数可以获取当前默认的计算图

本系列是根据<pattern recognition and machine learning>一书写的,算是读书笔记?算是吧.因为是从自己角度出发,所以其实很大程度上自己看得懂,估计别人看不懂,还望见谅. 数学符号约定: 该书意在能够以最小的数学范围来解释整本书,不过在微积分.现代.概率论上还是不可避免的用到,为了方便概念的理解,所以本书在力求数学上的严谨的同时更多的是从不同的参考资料中将数学符号都能够统一起来.向量表示成小写黑体罗马字母例如,所有的变量默认是列向量,所以关于向量的转置才是行