1.李航<统计学习方法>: 2.https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/78113214 3.http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6616680.html 4.http://kyonhuang.top/Andrew-Ng-Deep-Learning-notes/#/Neural_Networks_and_Deep_Learning/神经网络基础 O.逻辑斯蒂回归的缘起 起源于线性回归.线性回归是一种

之前在 SPSS 中的回归分析算法中发现,在它里面实现的算法有 Enter 和 Stepwise 两种.Enter 很容易理解,就是将所有选定的自变量一起放入模型中,直接去计算包含所有自变量的整个模型能够解释多少因变量中的变异,以及各个自变量单独的贡献有多少.但对 Stepwise regression 的理解总是很模糊,今天仔细查了一下,做下笔记. 与平时所说的 regression analysis 不太相同,stepwise regression 可以算是一种 feature extrac

应用统计学-回归分析 拟合度使用r^2和Se来检验. 显著性检验中,对于线性model使用ANOVA,对于单独的回归系数使用t检验. 最小二乘法.贝叶斯和最大似然都可用于求回归参数,最小二乘法是最小化残差平方和. 基于model影响变差的因素有随机误差和自变量x. 因为R^2=SST/SSE,所以取值在(0,1).而Adjusted R^2=MST/MSE,其中SST自由度是n-1,SSR自由度是k,则SSE自由度是n-k-1. 多重相关系数 (multiple correlation coef

翻译来自:http://news.csdn.net/article_preview.html?preview=1&reload=1&arcid=2825492 摘要:本文解释了回归分析及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归.逻辑回归.多项式回归.逐步回归.岭回归.套索回归.ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素,最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素. [编者按]回归分析是建模和分析数据的重要工具.本文解释了回归分析的内涵及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归.逻辑回归

P133,这是第二次作业,考察多重线性回归.这个youtube频道真是精品,用R做统计.这里是R代码的总结. 连续变量和类别型变量总要分开讨论: 多重线性回归可以写成矩阵形式的一元一次回归:相当于把多变量当成列向量压缩一下:矩阵有着非常优美的简单的计算法则,大大简化了计算的复杂度: 在建多重线性回归模型时我们会遇到很多问题: 选哪些变量建模,一元的很简单,可以判断有无显著性,多元就复杂了,我们收集的很多变量可能和因变量之间没有关系,必须过滤: 哪些变量之间有相关性,必须把相关性考虑进模型: 如何

Logistic Regression with a Neural Network mindset You will learn to: Build the general architecture of a learning algorithm, including: Initializing parameters(初始化参数) Calculating the cost function and its gradient(计算代价函数,和他的梯度) Using an optimization

Logistic Regression with a Neural Network mindset Welcome to the first (required) programming exercise of the deep learning specialization. In this notebook you will build your first image recognition algorithm. You will build a cat classifier that r

原文:http://blog.xlvector.net/2014-02/different-logistic-regression/ 最近几年广告系统成为很多公司的重要系统之一,定向广告技术是广告系统中的重要技术,点击率预估是定向广告技术中的重要组成部分,Logistic Regression是解决点击率预估最常用的机器学习算法.所以本文介绍一下Logistic Regression(下文简称LR). 解决的问题 LR主要用来解决两类分类问题.下面的问题是一些典型的两类分类问题: 用户看到一个广

从这节算是开始进入“正规”的机器学习了吧,之所以“正规”因为它开始要建立价值函数(cost function),接着优化价值函数求出权重,然后测试验证.这整套的流程是机器学习必经环节.今天要学习的话题是逻辑回归,逻辑回归也是一种有监督学习方法(supervised machine learning).逻辑回归一般用来做预测,也可以用来做分类,预测是某个类别^.^!线性回归想比大家都不陌生了,y=kx+b,给定一堆数据点,拟合出k和b的值就行了,下次给定X时,就可以计算出y,这就是回归.而逻辑回归

UVA - 1625 Color Length   白书 很明显f[i][j]表示第一个取到i第二个取到j的代价 问题在于代价的计算,并不知道每种颜色的开始和结束   和模拟赛那道环形DP很想,计算这次转移会给其他的元素带来的代价,也就是转移前已经出现但还没结束的元素都会代价+1   预处理每种颜色在两个序列中出现的位置bg[i][0/1]和ed[i][0/1], 计算f[i][j]时同时计算w[i][j]为(i,j)这个状态已经出现还没结束的个数 注意bg要先初始化为INF,计算w: if(b

—— 蔡勒(Zeller)公式 ,小于等于14,即在蔡勒公式中,某年的1.2月要看作上一年的13.14月来计算,比如2003年1月1日要看作2002年的13月1日来计算):d:日:[ ]代表取整,即只要整数部分.(C是世纪数减一,y是年份后两位,M是月份,d是日数.1月和2月要按上一年的13月和14月来算,这时C和y均按上一年取值.) 算出来的W除以7,余数是几就是星期几.如果余数是0,则为星期日. 以2049年10月1日(100周年国庆)为例,用蔡勒(Zeller)公式进行计算,过程如下:蔡勒

如果说: 给定一个号码与通配符问号W,问号代表一个随机数字. 给定的整数,得到X,和W它具有相同的长度. 问:多少整数协议W的形式和的比率X大? 进格公式 数据的多组,两排各数据的,W,第二行是X.它们长度同样.在[1..10]之间. 输出格式 每行一个整数表示结果. 答题说明 输入例子 36? 1? 8 236428 8? 3 910 ? 5 输出例子 100 0 4 分析例如以下: 先用穷举法来分析几种可能情况 1. 36?1? 8 236428 假设W第一个通配符之前的数字大于X,则通通配

题目链接:https://vjudge.net/contest/220679#problem/B 题目大意: 输入一个T,表示有T组测试数据: 每组测试数据包括一个字符串W,T,T长度大于W小于1000000,w长度小于10000,计算W匹配到T中成功的次数: 需要注意的是: 第一次将匹配成功的位置得到后,若从匹配到的位置开始算起,会超时,实际上没必要,每次模式串匹配成功时,都将个数+1,然后从next数组的下一位继续开始匹配,直至待匹配串结束 代码如下:实际上就是将kmp裸题稍微改一下. 若两

UVA - 1625 Color Length   白书 很明显f[i][j]表示第一个取到i第二个取到j的代价 问题在于代价的计算,并不知道每种颜色的开始和结束   和模拟赛那道环形DP很想,计算这次转移会给其他的元素带来的代价,也就是转移前已经出现但还没结束的元素都会代价+1   预处理每种颜色在两个序列中出现的位置bg[i][0/1]和ed[i][0/1], 计算f[i][j]时同时计算w[i][j]为(i,j)这个状态已经出现还没结束的个数 注意bg要先初始化为INF,计算w: if(b

function zeller(dateStr) { var c = parseInt(dateStr.substr(0, 2)); var y = parseInt(dateStr.substr(2, 2)); var m = parseInt(dateStr.substr(4, 2)); var d = parseInt(dateStr.substr(6, 2)); console.log(m) if (m == 1 || m == 2) { //判断月份是否为1或2 y--; m += 1

Reference: 用scikit-learn和pandas学习线性回归 首先获取数据存储在 pandas.DataFrame 中,获取途径(CSV 文件.Numpy 创建) 将数据分成 X 和 y,X 可以含有多列,也就是多个参数 通过 Linear Regression 计算 获取 intercept 和 coefficient 实现步骤如下: >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>>

Imagination is an outcome of what you learned. If you can imagine the world, that means you have learned what the world is about. Actually we don't know how we see, at lease it's really hard to know, so we can't program to tell a machine to see. One

Multiple Regression What is multiple regression? Multiple regression is regression analysis with more than one independent variable. It is used to quantify the influence of two or more independent variables on a dependent variable. The general multip

Example: Polynomial Curve Fitting The goal of regression is to predict the value of one or more continuous target variables t given the value of a D-dimensional vector x of input variables. 什么是线性回归?线性回归的目标就是要根据特征空间是D维的输入x,预测一个或多个连续的目标值变量,大多数情况下我们研究的目

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/comprehensive-guide-regression/ What is Regression Analysis? Why do we use Regression Analysis? What are the types of Regressions? Linear Regression Logistic Regression Polynomial Regression Stepwise Regre

题目大意: 输入一个T,表示有T组测试数据: 每组测试数据包括一个字符串W,T,T长度大于W小于1000000,w长度小于10000,计算W匹配到T中成功的次数: 这题很明显要用KMP算法,不然很容易超时,但在使用kmp算法时也要注意,我第一次将匹配成功的位置得到后,循环进入kmp算法,从前一个匹配到的位置开始算起,但是超时了.后来问完学长之后,清楚了,没必要循环进入kmp,直接一次可以搞定,每次模式串匹配到末尾时,都将计数+1,然后根据next[m],重新得到j继续与原串进行匹配直到进行到原串