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

本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完<统计学习方法>第一章之后直接就跳去了第六章,好像是对"逻辑斯蒂"这个名字很感兴趣?...),对照<机器学习实战>写了几行代码敲了一个toy版本,当时觉得还是挺有意思的.我觉得这个模型很适合用来入门(但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开

前言 现在,很多人手上都有一两个电子设备,但是却很少有人清楚其中比较关键的部分(PCB电路板)是如何制作出来的.我虽然懂点硬件,但是之前设计的简单系统都是自己在万能板上用导线自己焊接的(如下图左),复杂的都是模块拼接的(如下图右):      工作中原理图和PCB也有专门的工程师来制作,因此我对这一块了解比较少.而最近闲来无事,又因为手头上确实少一个四线二项步进电机驱动模块.起初是在淘宝上找了很久才找到一个适合的,结果实验了一下午还是不行:又考虑自己在万能板上焊接,可是发现该模块外围需要10个左

本系列文章摘自 52nlp(我爱自然语言处理: http://www.52nlp.cn/),原文链接在 HMM 学习最佳范例,这是针对 国外网站上一个 HMM 教程 的翻译,作者功底很深,翻译得很精彩,且在原文的基础上还提供了若干程序实例,是初学者入门 HMM 的好材料.原文中存在若干笔误,这里结合 HMM 学习最佳范例 的作者和读者的建议,一并做了修改,供大家参考. 相关链接 HMM 自学教程(一)引言 HMM 自学教程(二)生成模型 HMM 自学教程(三)隐藏模式 HMM 自学教程(四)隐马

Spss官方不支持Server2008R2等Server系列,但做Spss的二次开发,调用Spss的Web系统,一般部署在Server系列上,例如Server2008R2. 起初,在Server上安装Spss,总是安装不成功,或者貌似成功了,但是无法激活应用程序,后来咨询后得知,竟然是不支持.从这点来说,Spss的最初定位还是给最终用户操作的,后来增加了程序接口,以便其他系统与其集成. 鉴于此种情况,我需要一台安装有Windows7的机器,然后安装Spss应用程序和Spss.Net插件. 然后,

二叉堆(Binary Heap) 二叉堆是完全二叉树(或者近似完全二叉树):其满足堆的特性:父节点的值>=(<=)任何一个子节点的键值,并且每个左子树或者右子树都是一 个二叉堆(最小堆或者最大堆):一般使用数组构建二叉堆,对于array[i]而言,其左子节点为array[2*i],其右子节点为 array[2*i+1]:二叉堆支持插入,删除,查找最大(最小)键值的操作,但是合并二叉堆的复杂度较高,时间复杂度为O(N):但是二项堆或者斐波 那契堆则仅需要O(logN): 二项树(Binomial

package Spark_MLlib import org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.classification.{BinaryLogisticRegressionSummary, LogisticRegression, LogisticRegressionModel} import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator i

用SPSS做时间序列 关于时间序列,有好多软件可以支持分析,大家比较熟悉的可能是EVIEWS.SPSS.还有STATA,具体用啥软件,结果都是一样的,但是SPSS作为一款学习简单,使用容易的软件还是值得大家关注的. 预测:是对尚未发生或目前还不明确的事物进行预先的估计和推测,是在现时对事物将要发生的结果进行探讨和研究,简单地说就是指从已知事件测定未知事件.为什么要预测呢,因为预测可以帮助了解事物发展的未来状况后,人们可以在目前为它的到来做好准备,通过预测可以了解目前的决策所可能带来的后果,并通过

MongoDB做为一项windows服务启动 Windows版本安装 MongoDB的官方下载站是http://www.mongodb.org/downloads,可以去上面下载最新的对应版本,有32位,64位. 设置MogoDB目录.将下载的压缩包,解压到指定目录.我解压之后,将内容复制到,D:\MongoDB 设置数据文件路径在D:\MongoDB下面新建data文件夹,并在data文件夹下创建db文件夹 设置MongoDB日志存放路径在D:\MongoDB下面创建logs文件夹,并创建Mo

概要 本章介绍二项堆,它和之前所讲的堆(二叉堆.左倾堆.斜堆)一样,也是用于实现优先队列的.和以往一样,本文会先对二项堆的理论知识进行简单介绍,然后给出C语言的实现.后续再分别给出C++和Java版本的实现:实现的语言虽不同,但是原理一样,选择其中之一进行了解即可.若文章有错误或不足的地方,请不吝指出! 目录1. 二项树的介绍2. 二项堆的介绍3. 二项堆的基本操作4. 二项堆的C实现(完整源码)5. 二项堆的C测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywan

概要 上一章介绍了二项堆的基本概念,并通过C语言实现了二项堆.本章是二项堆的C++实现. 目录1. 二项树的介绍2. 二项堆的介绍3. 二项堆的基本操作4. 二项堆的C++实现(完整源码)5. 二项堆的C++测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3656005.html 更多内容:数据结构与算法系列 目录 (01) 二项堆(一)之 图文解析 和 C语言的实现(02) 二项堆(二)之 C++的实现(03) 二项堆(二)之 Java的实

概要 前面分别通过C和C++实现了二项堆,本章给出二项堆的Java版本.还是那句老话,三种实现的原理一样,择其一了解即可. 目录1. 二项树的介绍2. 二项堆的介绍3. 二项堆的基本操作4. 二项堆的Java实现(完整源码)5. 二项堆的Java测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3656098.html 更多内容:数据结构与算法系列 目录 (01) 二项堆(一)之 图文解析 和 C语言的实现(02) 二项堆(二)之 C++的实现

前言 通常做一个项目前,不算开始讨论需求,分析产品等等,一开始会给我们搭建一个框架,今天简单说一下搭建框架. github网址:https://github.com/Moonths/iWatch.git 效果图 正文 1.创建几个ViewController添加到TabBarController上,一般添加3-4个tabBar,最多不过5个,5个以上之后用户体验就不好了. 2.创建好之后依次引入头文件,在viewDidLoad上添加 //TalkViewController.h TalkView

一.前言 针对大叔据实时处理的入门,除了使用WordCount示例之外,还需要相对更深入点的示例来理解Storm,因此,本篇博文利用Storm实现了频繁项集挖掘的案例,以方便更好的入门Storm. 二.基础知识 2.1 频繁二项集挖掘 如顾客去超市购物时,牙膏和牙刷基本上都是摆放在一起,因为购买牙膏时,很有可能会购买牙刷.另外,“啤酒与尿布”的案例则是对订单进行分析挖掘后发现的规律,将啤酒和尿布一起摆放会促进啤酒的销量. 2.2 算法设计 本示例中不考虑太复杂的挖掘算法,只考虑将两个商品组合后的

一.前言 针对大叔据实时处理的入门,除了使用WordCount示例之外,还需要相对更深入点的示例来理解Storm,因此,本篇博文利用Storm实现了频繁项集挖掘的案例,以方便更好的入门Storm. 二.基础知识 2.1 频繁二项集挖掘 如顾客去超市购物时,牙膏和牙刷基本上都是摆放在一起,因为购买牙膏时,很有可能会购买牙刷.另外,“啤酒与尿布”的案例则是对订单进行分析挖掘后发现的规律,将啤酒和尿布一起摆放会促进啤酒的销量. 2.2 算法设计 本示例中不考虑太复杂的挖掘算法,只考虑将两个商品组合后的

02 JVM 系列(二)内存模型 一.JVM 内存区域 JVM 会将 Java 进程所管理的内存划分为若干不同的数据区域.这些区域有各自的用途.创建/销毁时间: 一. 线程私有区域 线程私有数据区域生命周期与线程相同,依赖用户线程的启动/结束而创建/销毁(在 Hotspot VM 内,每个线程都与操作系统的本地线程直接映射,因此这部分内存区域的存/否跟随本地线程的生/死). (1) Program Counter Register(程序计数器) Java 虚拟机会为每个线程创建 PC 寄存器,在

明明想在学校中请一些同学一起做一项问卷调查,为了实验的客观性,他先用计算机生成了N个1到1000之间的随机整数(N≤1000),对于其中重复的数字,只保留一个,把其余相同的数去掉,不同的数对应着不同的学生的学号.然后再把这些数从小到大排序,按照排好的顺序去找同学做调查.请你协助明明完成“去重”与“排序”的工作. Input Param n               输入随机数的个数 inputArray      n个随机整数组成的数组 Return Value OutputArray    

Spss的二次开发可以很简单,实例化一个对象,然后启用服务,接着提交命令,最后停止服务. 其中重点为提交命令,针对各种统计功能需求,以及被统计分析的数据内容等,命令的内容可以很复杂,但也可以简单的为一个字符串.命令的获取,可以类似于Office录制宏一样,操作的过程中,Spss输出应用程序会记录命令内容,然后可以参考命令语法手册,去完善命令内容. 而获取输出结果,即获取统计的图.表等内容,功能很强大,当然起初操作起来也有些不可思议.它不是常规的进行统计,然后执行输出命令获取输出结果.Spss的输

Spss .Net 二次开发的学习过程暂停了一段时间,今天开始重启. 之前脑残的不得了,本想从网上下载一个Spss的安装包,然后安装学习.于是百度搜索Spss,在百度搜索框的列表中看到Spss17.Spss19,于是选择高版本19下载.安装.练习. 在熟悉了Spss的基本操作后,开始学习Spss的二次开发.百度得到的知识是,有个Spss.Net的开源项目,可以执行基本的启动.关闭等操作.此外有篇文章介绍了Spss的COM架构,通过COM方式调用SPSS,操作输入.输出等. 然后问题是,Spss.

由于项目的需要,使用Spss进行数据统计分析. Spss对于数据统计分析的功能有多强主要是客户关注的事情,我所主要关注的是,Spss的二次开发有多复杂. 学习的基本思路是: (1)首先了解统计基本知识,例如质控图.均值极差图等. (2)然后了解Spss的使用.(当然首先得去下载安装,然后就着手练习) (3)接着了解Spss提供的接口,并尝试使用C#去调用以实现步骤(2)中的统计分析操作. (4)将Spss与系统集成. (大致操作为,在系统按钮点击等事件触发统计分析时,将统计数据的查询语句,以及统

Leveldb是一个C++库,它有提供标准的C接口,头文件在include/leveldb/c.h中 levigo是leveldb 的一个go wrapper,它主要基于Leveldb中inlude/leveldb/c.h提供的方法做二次开发 开发过程,以添加一个简单的计算功能为例: 修改leveldb源码 在include/leveldb/c.h中添加以下声明: extern int andre_add(const int a,const int b); 在db/c.cc中添加andre_ad