2013-07-15 21:41:04   #本文的目的在于介绍回归建模时变量选择和正则化所用的R包,如glmnet,ridge,lars等.算法的细节尽量给文献,这个坑太大,hold不住啊. 1.变量选择问题:从普通线性回归到lasso 使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法.其建模要点在于误差项一般要求独立同分布(常假定为正态)零均值.t检验用来检验拟合的模型系数的显著性,F检验用来检验模型的显著性(方差分析).如果正态性不成立,t检验和F检验就没有意义. 对较复杂的数据建模(

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~ --------------------------- 本内容来源于CDA-DSC课程内容,原内容为<第16讲 汽车金融信用违约预测模型案例>. 建立违约预测模型的过程中,变量的筛选尤为重要.需要经历多次的筛选,在课程案例中通过了随机森林进行变量的粗筛,通过WOE转化+决策树模型进行变量细筛. 一.变量粗筛--随机森林模型 与randomForest包不同之处在于,party可以处理缺失值,而这个

模型聚类 mclust::Mclust RWeka::Cobweb mclust::Mclust EM算法也称为期望最大化算法,在是使用该算法聚类时,将数据集看作一个有隐形变量的概率模型,并实现模型最优化,即获取与数据本身性质最契合的聚类方式为目的,通过‘反复估计’模型参数找出最优解,同时给出相应的最有类别级数k 所需程序安装包 install.packages("mclust") 函数示例代码 > library(mclust) > EM<-Mclust(iris[

R中的线性回归函数比较简单,就是lm(),比较复杂的是对线性模型的诊断和调整.这里结合Statistical Learning和杜克大学的Data Analysis and Statistical Inference的章节以及<R语言实战>的OLS(Ordinary Least Square)回归模型章节来总结一下,诊断多元线性回归模型的操作分析步骤.   1.选择预测变量   因变量比较容易确定,多元回归模型中难在自变量的选择.自变量选择主要可分为向前选择(逐次加使RSS最小的自变量),向后

做线性回归的时候,检验回归方程和各变量对因变量的解释参数很容易搞混乱,下面对这些参数进行一下说明: 1.t检验:t检验是对单个变量系数的显著性检验   一般看p值:    如果p值小于0.05表示该自变量对因变量解释性很强. 2.F检验:F检验是对整体回归方程显著性的检验,即所有变量对被解释变量的显著性检验 3.P值:P值就是t检验用于检测效果的一个衡量度,t检验值大于或者p值小于0.05就说明该变量前面的系数显著,选的这个变量是有效的. 4.R方:拟合优度检验 5.调整后的R方: 小结: t检

TSS: Total Sum of Squares(总离差平方和) --- 因变量的方差 RSS: Residual Sum of Squares (残差平方和) ---  由误差导致的真实值和估计值之间的偏差平方和(Sum Of Squares Due To Error) ESS: Explained Sum of Squares (回归平方和) ---  被模型解释的方差(Sum Of Squares Due To Regression) TSS=RSS+ESS R2: Coefficien

1.介绍 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量: estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题. Scoring参数:使用cross-validation的模型评估工具,依赖于内部的scoring策略.见下. Metric函数:metrics模块实现了一些函数,用来评估预测误差.见下. 2. scoring参数 模型选择和评估工具,例如: grid_search.GridSearchCV 和 cross

R中的统计模型 这一部分假定读者已经对统计方法,特别是回归分析和方差分析有一定的了解.后面我们还会假定读者对广义线性模型和非线性模型也有所了解.R已经很好地定义了统计模型拟合中的一些前提条件,因此我们能构建出一些通用的方法以用于各种问题.R提供了一系列紧密联系的统计模型拟合的工具,使得拟合工作变得简单.正如我们在绪论中提到的一样,基本的屏幕输出是简洁的,因此用户需要调用一些辅助函数来提取细节的结果信息. 1定义统计模型的公式 下面统计模型的模板是一个基于独立的方差齐性数据的线性模型 用矩阵术语表

1. 皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient) 1.1 衡量两个值线性相关强度的量 1.2 取值范围[-1, 1] 正相关:>0, 负相关:<0, 无相关:=0 1.3 要理解Pearson相关系数,首先要理解协方差(Covariance),协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标,如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小,那么这两个变量的协方差就是正值,反之相反,公式如下: 方差: Pearson相关系数公式如下: 注意:有了协方差,为什么还使用

#####开一个新的系列.关于R的一些笔记,就是遇到过的一些问题的简单整理.可能很基本,也可能没什么大的用处,作为一个记录而已.---------------------------------------------------------------------------R笔记(1):formula和Formula 1.基本的R公式对象formula 在R当中,公式fomula是一个把响应变量(在~左侧)和解释变量(在~右侧)联系起来的对象.formula可以用在线性/一般线性模型(如lm

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~ --------------------------- 笔者寄语:有一篇<有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?>(作者Bio:SebastianRaschka)中提到,在日常机器学习工作或学习中,当我们遇到有监督学习相关问题时,不妨考虑下先用简单的假设空间(简单模型集合),例如线性模型逻辑回归.若效果不好,也即并没达到你的预期或评判效果基准时,再进行下换其他更复杂模型来实验. ----

图像算法中会经常用到摄像机的畸变校正,有必要总结分析OpenCV中畸变校正方法,其中包括普通针孔相机模型和鱼眼相机模型fisheye两种畸变校正方法. 普通相机模型畸变校正函数针对OpenCV中的cv::initUndistortRectifyMap(),鱼眼相机模型畸变校正函数对应OpenCV中的cv::fisheye::initUndistortRectifyMap().两种方法算出映射Mapx和Mapy后,统一用cv::Remap()函数进行插值得到校正后的图像. 1. FishEye模型

有一个大数据项目,你知道问题领域(problem domain),也知道使用什么基础设施,甚至可能已决定使用哪种框架来处理所有这些数据,但是有一个决定迟迟未能做出:我该选择哪种语言?(或者可能更有针对性的问题是,我该迫使我的所有开发人员和数据科学家非要用哪种语言?)这个问题不会推迟太久,迟早要定夺. 当然,没有什么阻止得了你使用其他机制(比如XSLT转换)来处理大数据工作.但通常来说,如今大数据方面有三种语言可以选择:R.Python和Scala,外加一直以来屹立于企业界的Java.那么,你该选

R语言中文社区历史文章整理(类型篇)   R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图 今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP——自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作 借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LSTM and Answering Point Model 5: Bi

线性回归算法在选自变量会遇到两个问题:一是去掉多重共线性干扰,二是选择最优自变量组合. 线性回归步骤 1.选择自变量 注意点 去掉多重共线性干扰,选择最优自变量组合.这里需要理解决定系数:R^.它是理解选自变量两个问题的基础. 2.创建线线回归模型 3.分析模型 R^ 表示因变量波动中被模型拟合的百分比,作用是衡量模型拟合数据的好坏. 数学公式定义 普通R^ 建议在单自变量中使用 调整R^ 当模型的输入自变量有一个以上时候,我们要对R^作出调整,这时候它被称为调整R^ 调整R^建议在多自变量中使

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Attentive Reader Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LS

用Excel做回归分析的详细步骤 一.什么是回归分析法 "回归分析"是解析"注目变量"和"因于变量"并明确两者关系的统计方法.此时,我们把因子变量称为"说明变量",把注目变量称为"目标变量址(被说明变量)".清楚了回归分析的目的后,下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法: 回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)所进行的数理统计分析处理.只有当变量与因变量确实存在某种关

          题记:毕业一年多天天coding,好久没写paper了.在这动荡的日子里,也希望写点东西让自己静一静.恰好前段时间用python做了一点时间序列方面的东西,有一丁点心得体会想和大家分享下.在此也要特别感谢顾志耐和散沙,让我喜欢上了python. 什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列,时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值.在这里需要强调一点的是,时间序列分析并不是关于时间的回归,它主要是研究自身的变化规律的(这里不考虑含外生变量的时间序列). 为

译文: <基于二值化赋范梯度特征的一般对象估计> 摘要: 通过训练通用的对象估计方法来产生一组候选对象窗口,能够加速传统的滑动窗口对象检测方法.我们观察到一般对象都会有定义完好的封闭轮廓,而且通过将相关图像窗口重置为固定大小,就可以通过梯度幅值进行区分.基于以上的观察以及复杂度的考虑,为了明确训练方法,我们将窗口固定为8*8的,并将梯度幅值转化为一个简单的64维的特征来描述这个窗口. 我们进一步说明这个二值化赋范特性(BING),它可以很有效的用于一般对象估计.而且只需要一些原子操作(例如加法

BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps Ming-Ming Cheng, Ziming Zhang, Wen-Yan Lin, Philip Torr, IEEE CVPR, 2014 基于二值化赋范梯度特征的一般对象估计 摘要: 通过训练通用的对象估计方法来产生一组候选对象窗口,能够加速传统的滑动窗口对象检测方法.我们观察到一般对象都会有定义完好的封闭轮廓,而且通过将相关图像窗口重置为固定大小,就