目录1 路径评估决策概览2 路径评估决策具体流程2.1 路径重复使用2.2 去掉无效路径2.3 分析并加入重要信息，提供给速度决策器2.4 排序选出最优的轨迹2.5 更新必要信息1 路径评估决策概览路径评估决策是规划模块的task，属于task中的decider类别。依据原先设计好的规则，对各种path进行assess，排序得到最优的路径，并在规划路径上的采样点添加标签作为路径筛选的依据，并为速度
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2024-05-07 12:49:33
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标准化数值变量数据集中的数值变量通常在不同的尺度上，如高度，重量等。建议将这些变量标准化以使它们达到相同的规模。标准化的一个很好的例子是身体质量指数（BMI），它是用于通过将体重测量与身高标准化来确定人是体重不足或超重的一种措施，以使不同人的BMI相当。未标准化变量可能会导致算法对于更高规模的变量产生不适当的应用。对于许多机器学习算法（如SVM，神经网络，K-means等）来说，这一点尤为正确。标
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2024-09-03 16:37:05
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数据标准化，是指将数据按比例缩放，使之落到一个特定的区间，数据标准化目的是为消除单位的影响，方便进行比较分析，常用的数据标准化方法有【0-1标准化】和【Z标准化】。0-1标准化0-1标准化也称为离差标准化，它是对原始数据进行线性变换，使结果落到[0,1]区间。0-1标准化还有个好处，就是很方便做十分制、百分之的换算，只需要乘上10或者100即可。计算公式：我们还是以“用户明细”进行介绍，对用户的年
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2024-04-26 19:45:58
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(忘记在哪里看到这篇了，当时只是做了记录，寻找原创)数据的标准化是一个比较常用的数据预处理方法，其目的是处理不同量纲的数据，使其缩放到相同的数据区间和范围，以减少规模，特征、分布差异对模型的影响。标准化后的数据还具有了直接计算并生成符合指标的意义。数据的标准化主要有以下四种方法：1、实现中心化和正态分布的Z-score2、实现归一化的Max-Min3、用于稀疏矩阵的MaxAbs4、针对离群点的Ro
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2024-09-27 18:31:43
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标准输入、标准输出和标准错误标准输入(键盘输入) 对应文件描述符0 标准输出（输出到屏幕） 对应文件描述符1 标准错误（也是输出到屏幕） 对应文件描述符2& 一般是表示产生一个子shell，即后台运行 但在这里的&是一个标志，是个规定，这个符号后面的数字代表一个文件描述符 &1 这表示标准输出 &2 标准错误输出 2>&1 将标准错误重定向到标准输出每
标准化率（standardized rate）R 实现1. 基本介绍2. 直接法：计算年龄调整的标准化率2.1 HIV粗感染率（Crude Rates）2.2 HIV年龄标化率（Adjusting the Rates）2.3 标化率置信区间2.4 示例23. 间接法计算 1. 基本介绍标化率，全称是标准化率（standardized rate），是流行病学中常见的一个指标，当几个比较组之间的年龄
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2024-05-29 00:02:47
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声明：文章参考数学建模清风的网课编写。 文章目录简介基本步骤SPSS典型相关分析操作输出结果分析 简介 典型相关分析由Hotelling提出，其基本思想和主成分分析非常相似。用于解决两组变量间的相关性分析问题。 其主要思想为：面对一组变量时我们可能无从下手，于是我们决定从一组变量中“选代表”。那么原问题的两组变量之间的相关性分析问题可以转化为两组变量代表之间的相关性分析。此处的代表就是原组中数据的
《应用预测建模》Applied Predictive Modeling (2013) by Max Kuhn and Kjell Johnson，林荟等译第四章 过度拟合与模型调优4.3 偏最小二乘法（ 6. 3 节）可以对1. 4 节中化工生产过程的产量进行建模。相关数据包含在AppliedPredictiveModeling软件包中，载入入数据的代码如下： > library(Appli
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2024-10-29 10:28:27
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【案例二】采用住房状况问卷调查数据，分析人均住房面积是否存在不均衡现象。本案例分析人均住房面积是否存在不均衡现象，可以从分析住房面积是否有大量异常值入手。如果假设人均住房面积到总体分布为正态分布，那么根据统计学中经典的3σ准则，异常值通常为3个标准差之外的变量值。 数据标准化处理后更利于对异常值的判断。标准化的数学定义为 通过标准化可得到一系列的新变量只值，通常称为标准化值
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2024-05-08 15:22:23
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目录学习目的软件版本原始文档一元线性回归分析一、实战案例二、统计策略三、SPSS操作四、结果解读第一个表格为模型摘要第二表格为方差分析表第三个表格为模型系数第四张散点图（主要检验方差齐性）第五张直方图和P-P图（检验残差正态性）五、规范表达1、规范表格2、规范文字六、划重点 学习目的SPSS第二十讲： 一元线性回归分析怎么做?软件版本IBM SPSS Statistics 26。一元线性回归分析
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2024-07-24 11:03:02
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通用术语和API元素词汇表 本词汇表希望明确地代表Scikit-learn及其API中应用的默认和明确的约定，同时为用户和贡献者提供参考。它旨在描述概念，并详细说明其相应的API或链接到文档的其他相关部分。通过链接API参考和用户指南中的词汇表条目，我们可以最大限度地减少冗余和不一致。我们首先列出一般概念（以及任何其他地方不适合的概念），但下面列出了更具体的相关术语集： 类API和估算器类型，目标
标准化系数（standardized coefficients）是一种用来比较不同变量对因变量的影响程度的统计指标。在回归分析中，标准化系数可以帮助我们理解不同自变量对因变量的相对重要性。但有时候，我们可能需要将标准化系数转化为非标准化系数，以便更好地解释模型结果。本文将介绍如何使用Python将标准化系数转化为非标准化系数，并通过一个实际问题来演示这个过程。
### 实际问题背景
假设我们有
原创
2024-04-22 04:08:54
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1）概率模型不需要归一化，因为这种模型不关心变量的取值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率；2）SVM、线性回归之类的最优化问题需要归一化，是否归一化主要在于是否关心变量取值；3）神经网络需要标准化处理，一般变量的取值在-1到1之间，这样做是为了弱化某些变量的值较大而对模型产生影响。一般神经网络中的隐藏层采用tanh激活函数比sigmod激活函数要好些，因为tanh双曲正切函数的取值[-1,1
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2024-08-12 19:55:49
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在用深度学习做回归问题时，对数据进行标准化处理是一个共识，将数据标准化，利用标准化后得数据进行数据分析。不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。那么对标签是否进行归一化就需要从实际问题出发，比如我在做药物分子溶
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2024-05-08 22:11:53
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虽然翻译水平有限，但是看原文虽然看得懂，但是在词汇的问题上，会导致看了后面忘了前面，所以先蹩脚的翻译成中文，然后在仔细思考论文的思想（当然不能翻译成中文就不看英文原本了，得两者一起看，这样不会丢失前面的思路，加快论文理解速度），我想随着不断的翻译，应该会提升效果吧。希望不会误导别人才好。sparse linear regression with beta process priors(2010)B
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2024-08-23 14:50:43
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1.一些内建宏变量两个有用的宏变量分别是&SYSDATE9和&SYSTIME。前者告诉你日期，后者保存有时间。如title "The Date is &sysdate9 - the Time is &systime";
proc print data=learn.test_scores noobs;
run; 注意，宏变量只在引用在双引号，若在单引号下，并不
归一化：1、把数变为（0，1）之间的小数 主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。 2、把有量纲表达式变为无量纲表达式 归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。归一化算法有：1.线性转换 y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)２.对数函数转换： &
这一章主要讲的是逻辑回归，逻辑其实只是比线性回归多了一个逻辑函数。线性回归问题是f(x)=WTX+b用最优化方法求解W使得error=f(x)-y最小。线性回归是用f(x)取拟合的，但是逻辑回归的y值是{0，1}，所以这里需要用一函数将所有输入映射到{0,1}。本来单位阶跃函数是最理想的，但是求最优时涉及求导什么的，单位阶跃在定义域内不可导。故一般用Sigmoid函数，即： 。Z=线性规划中
最小二乘法和梯度下降法之前有讲过线性回归求解的两种方法：最小二乘法和梯度下降法，这两种方法各有优缺点。梯度下降法：当数据量很大时，计算速度相对而言就很快，但有一些超参数如学习率、迭代次数要自己调整，且特征值数量级不一致时需要进行归一化处理；最小二乘法则可以直接解出结果，但是运算量大，数据量大时会很慢。数据的归一化和标准化 可以看到归一化是把所有的数据全部缩放到0-1之间，而样本的标准差是所有样本和
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2023-12-14 12:06:18
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