Probit含义为概率单位,和Logistic回归一样,Probit回归也用于因变量为分类变量的情况,通常情况下,两种回归方法的结果非常接近,但是由于Probit回归的结果解释起来比较抽象不易理解,因此应用不如Logistic回归那样广泛. Probit回归是基于正态分布理论上进行的,而Logistic回归是基于二项分布,这是二者的区别,当自变量中连续变量较多且符合正态分布时,可以考虑使用Probit回归,而自变量中分类变量较多时,可考虑使用Logistic回归. 在SPSS中,有两个过程可以进

NS2仿真实验报告3 实验名称:公交车移动周期模型及性能分析 实验日期:2015年3月16日~2015年3月21日 实验报告日期:2015年3月22日 一.实验环境(网络平台,操作系统,网络拓扑图) 运行平台:虚拟机VMwareWorkstation11.0 操作系统:Linux/CentOS6.5仿真分析工具:NS2.35中的仿真软件ns,图形界面工具nam,编译工具awk,图表编辑器xgraph 网络拓扑图: 二.  实验目的 建立简单回路城市公交模型,假定给回路中的每个公交车都配置一个数据

转载自知乎:Roofline Model与深度学习模型的性能分析 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体的计算平台(例如CPU / GPU / ASIC 等)才能展现自己的实力.此时,模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现.Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity(计算强度)进行定量分析的方法,并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式. 一.指标介绍 1.计算平台的两个指标:算

目录 第十章:主成分模型与 VaR 分析 思维导图 一些想法 推导 PCD.PCC 和 KRD.KRC 的关系 PCD 和 KRD PCC 和 KRC 第十章:主成分模型与 VaR 分析 思维导图 一些想法 NS 家族模型的参数有经济意义,同时参数变化的行为类似主成分,考虑基于 NS 模型参数的风险度量. 尝试用(多元)GARCH 滤波利率变化,对残差应用 PCA. 推导 PCD.PCC 和 KRD.KRC 的关系 利用主成分系数矩阵的正交性. PCD 和 KRD \[ \begin{align

前言 Django为我们提供了内置的User模型,不需要我们再额外定义用户模型,建立用户体系了.它的完整的路径是在django.contrib.auth.models.User. User模型源码分析 class User(AbstractUser): """ Django 身份验证系统中的用户由该模型表示 需要用户名和密码.其他字段是可选的. """ class Meta(AbstractUser.Meta): swappable = 'AUT

edmx代码分析 本文分析Entity Framework从数据库自动生成的模型文件代码(扩展名为edmx). 1. 概述 本文使用的数据库结构尽量简单,只有2个表,一个用户表和一个分公司表(相当于部门表),一个用户必须属于一个分公司,因此用户表有一外键关联到分公司表.数据(实体)模型如图1. 图1  数据模型 2. 整体结构 以文本方式打开.edmx文件,可以看到这是一个xml文件,根结点下包括2部分内容,如图2所示. 图2  整个文档由2大部分组成 图2中,第一部分为<edmx:Runtim

版权声明:本文由熊训德原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/257 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community Hbase的WAL机制是保证hbase使用lsm树存储模型把随机写转化成顺序写,并从内存read数据,从而提高大规模读写效率的关键一环.wal的多生产者单消费者的线程模型让wal的写入变得安全而高效. 在文章<WAL在RegionServer调用过程>中从代码层面

原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34204282 最近在不同的计算平台上验证几种经典深度学习模型的训练和预测性能时,经常遇到模型的实际测试性能表现和自己计算出的复杂度并不完全吻合的现象,令人十分困惑.机缘巧合听了Momenta的技术分享后,我意识到问题的答案其实就在于 Roof-line Model 这个理论,于是认真研究了一下相关论文.现在把自己的心得总结出来,分享给大家. 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体

一.参考资料 http://www.cnblogs.com/HPhone/archive/2012/11/05/2755974.html 二.关键步骤 1.缓冲分析数据源可以选择:点.面.线 2.构建缓冲区输入参数:创建统一投影系统的点.面和线的要素类 3.将点或面或线的要素图层拖到模型中 4.选中拖入后的椭圆标志,右键打开属性对话框 选择数据类型为:要素集(这步很关键) 5.点击“连接”,选中刚才设置属性的椭圆,一直拖向Buffer工具包,建立两者之间的联系.进一步点击该椭圆,右键菜单上选择“

参考博文:http://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/52611310 http://www.cnblogs.com/nexiyi/p/java_memory_model_and_thread.html    http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3613043.html 一.Java内存区域的划分 由于Java程序是交给JVM执行的,所以我们在谈Java内存区域分析的时候事实上是指JVM内存区域划分. 根

git地址在这里: https://github.com/Lazyshot/go-hbase 这是一个使用go操作hbase的行为. 分析scan行为 如何使用scan看下面这个例子,伪代码如下: func scan(phone string, start time.Time, end time.Time) ([]Loc, error) { ... client := hbase.NewClient(zks, "/hbase") client.SetLogLevel("DEB

memcachedd事件模型 在memcachedd中,作者为了专注于缓存的设计,使用了libevent来开发事件模型.memcachedd的时间模型同nginx的类似,拥有一个主进行(master)以及多个工作者线程(woker). 流程图 在memcached中,是先对工作者线程进行初始化并启动,然后才会创建启动主线程. 工作者线程 初始化 memcached对工作者线程进行初始化,参数分别为线程数量以及`main_base`, /* start up worker threads if M

http://tech.it168.com/a2012/0401/1333/000001333287.shtml 最近很多人都在讨论Spark这个貌似通用的分布式计算模型,国内很多机器学习相关工作者都在研究和使用它. Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发. 那么Spark和Hadoop有什么不同呢? 1.Spark的中间数据放到内存中,对于迭代运算效率比较高. Spark aims to extend MapReduce for iterative alg

参考:<复杂数据统计方法--基于R的应用> 吴喜之 在生存分析中,研究的主要对象是寿命超过某一时间的概率.还可以描述其他一些事情发生的概率,例如产品的失效.出狱犯人第一次犯罪.失业人员第一次找到工作.青少年第一次吸毒等等. 生存函数S(t): S(t)=P(T>t)=1-P(T<=t),t>0 T:表示寿命的随机变量 t:特定时间 综合生存函数图:用到包survival 案例:口腔癌数据 实验分成两组: TX=1:仅放疗 TX=2:放疗+化疗 #读取数据 u=read.csv

在view文件中编写一个类,并配置好路由 class Test(View): def get(self, request, *args, **kwargs): return HttpResponse('cbv_get') def post(self, request, *args, **kwargs): return HttpResponse('cbv_post') url(r'test/',views.Test.as_view()), 通过as_view()进入查看源码 实际上views.Te

1. dubbo 2.5.3 netty 3.2.5.Final

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Probit模型也是一种广义的线性模型,当因变量为分类变量时,有四种常用的分析模型: 1.线性概率模型(LPM)2.Logistic模型3.Probit模型4.对数线性模型 和Logistic回归一样,Probit回归也分为:二分类Probit回归.有序多分类Probit回归.无序多分类Probit回归. 我们再来回顾一下因变量为分类变量的分析思路,以二分类因变量为例,为例使y的预测值在[0,1]之间,我们构造一个理论模型: 函数F(x,β)被称为“连接函数”,如果连接函数为标准正态分布,则模型

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

Windows五种IO模型性能分析和Linux五种IO模型性能分析 http://blog.csdn.net/jay900323/article/details/18141217 http://blog.csdn.net/jay900323/article/details/18140847 重叠I/O模型的另外几个优点在于,微软针对重叠I/O模型提供了一些特有的扩展函数.当使用重叠I/O模型时,可以选择使用不同的完成通知方式. 采用事件对象通知的重叠I/O模型是不可伸缩的,因为针对发出WSAWa