本文是机器学习系列的第一篇，内容主要包括：（1）线性回归问题的引入和定义；（2）LMS更新规则；（3）批处理梯度下降法和随机梯度下降法。
（整理自AndrewNG的课件，转载请注明。整理者：华科小涛@）1.问题的引出 先从一个简单的例子说起吧，房地产公司有一些关于Portland,Oregon的房子信息，下表是房子的面
一、解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。reg ldi lofdi
estimates store ols
xtivreg ldi (lofdi=l.lof
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2024-06-03 12:36:35
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什么是学习管理系统（ Learning Management System，简称LMS），什么又是学习内容管理系统（ Learning Content Management System，简称LCMS）？通过这几天的看资料，对它们有了一些了解。下面是余胜泉博士回答记者的一段话，主要是关于LMS和LCMS的概念
&n
import java.text.* ;
import java.util.* ;
public class DateDemo05{
public static void main(String args[]){
String strDate = "2008-10-19 10:11:30.345" ;
// 准备第一个模板，从字符串中提取出日期数字
String pat1 = "yy
ls 命令经常要使用，通过使用 ls 命令可以查看linux文件夹包含的文件，查看文件权限(包括目录、文件夹、文件权限)，查看目录信息等等，ls 命令在平常的linux操作中使用很频繁，所以这里介绍下 ls 命令的相关使用方法。 一、ls命令使用介绍ls命令使用权限：所有用户。格式：ls [选项] [目录名]。功能：列出目标目录中所有的子目录和文件。选项说明：-a 用于显示所有文件和子目录(保罗
文章目录前言1. 概述2.1 目的2.2 说明2. 版本2.1 天津，2024年1月18日，Version13. 微信公众号GISRSGeography一、数据1. 输入数据2. 输出数据二、程序代码 前言 此系列博文的目的是基于Python的Climate Indices库计算标准化降水蒸散发（SPEI）指数。1. 概述2.1 目的针对栅格温度和降水数据，调用Climate Indices
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2024-09-23 10:07:20
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第二章结尾简单说明了估计量的方差问题，这是贯穿整个线性回归的学习过程的概念，其重要性显而易见。具体来讲，在随后对参数的统计检验中，我们使用残差代替误差来近似求得总体误差的方差，如此我们就能求得估计参数的方差，同时我们也能得到参数和误差的标准误，并利用他们进行假设检验。不过在对参数进行检验之前，我们先看看参数是如何估计出来的。普通最小二乘法的操作和解释不同于第二章，这里我们引入了多个自变量
最小二乘法、岭回归Ridge算法和LASSO回归算法 背后的数学原理和详细公式推导1机器学习中偏差和方差的均衡2 什么是回归算法？3 简单的二元一次曲线4 最小二乘法4.1 原理4.2 如何衡量拟合的曲线效果?4.3 公式推导5 最小二乘法的局限性6 岭回归Ridge算法6.1 原理6.2 公式推导6.3 Python中的岭回归Ridge拟合7 LASSO算法与岭回归Ridge算法的联系和区别7
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2024-06-05 10:13:13
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文章目录摘要结果拟南芥中进化出新的二半萜基因簇图1. 十字花科中广泛共线性的TPS-GFPPS-P450基因簇单个氨酸取代决定二半萜的特异性图2. 十字花科植物二半萜特异的底物拟南芥二半萜表达的组织特异性图3. 四个拟南芥二半萜的特征二半萜调控微生物组成附图11. 的野生型与二半萜突变体的表型图4. TPS25和TPS30缺失功能突变体对微生物组有相似的影响附图12. 每个基因型的α/β多样性附
线性回归、岭回归、Lasso回归前言一，线性回归——最小二乘二，Lasso回归三，岭回归四， Lasso回归和岭回归的同和异五， 为什么 lasso 更容易使部分权重变为 0 而 ridge 不行？参考资料 前言如果对L1和L2正则化，最小二乘法不了解的，可以先看我写的下面两篇正则化项L1和L2的总结一元线性回归用最小二乘法的推导过程[机器学习-原理及实现篇]线性回归-最小二乘法线性回归很简单，
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2024-05-03 14:17:58
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文章目录一、模型model二、较好的函数function三、最好的函数function3.1 一维函数3.2 二维函数3.3 局部最优解和全局最优解3.4 模型的泛化（Generalization）能力3.5 隐藏的因素（hidden factors）3.5 正则化（Regularization） 一、模型model一个函数function的集合：其中wi代表权重weight，b代表偏置值bias
二分类问题与logistic 回归 回归问题 “回归”一词源自英国科学弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton），他还是著名的生物学家、进化论奠基人查尔斯·达尔文（Charles Darwin）的表弟。高尔顿发现，虽然有一个趋势——父母高，儿女也高；父母矮，儿女也矮，但给定父母的身高，儿女辈的平均身高却趋向于或者“回归”到全体人口的平均身高。换句话说，即使父母双方都异常高或者异常矮，儿女
内生性原理处理1. 工具变量原理：
问题：违反“解释变量与随机扰动项不相关”的假设工具变量的要求：与内生变量高度相关（违背会导致弱工具 — 特殊：有很多的弱工具 many weak instruments）、与误差项不相关（违背会使得工具变的无效Invalid），以上最好有理论证明一般采用二阶段最小二乘法（2SLS）进行回归；当随机扰动项存在异方差或自相关的问题，2SLS就不是有效率的，就需
一、什么是内生性？内生性问题是解释变量与扰动项相关导致的，具体的表现形式有遗漏变量、双向因果和测量误差。遗漏变量 遗漏变量是指可能与解释变量相关的变量，本来应该加以控制，但是没有控制。此时该变量会跑到扰动项中，造成扰动项与解释变量相关。双向因果 双向因果是指核心解释变量A和被解释变量B互相影响。假设扰动项发生正向冲击，B会增加，则A发生变动，如此就有核心解释变量A和扰动项相关。此时，如果B对A有正
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2024-05-04 18:46:09
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OLS和MLE我们经常遇到OLS和MLE。 “ OLS”代表“普通最小二乘”，而“ MLE”代表“最大似然估计”。通常，这两个统计术语相互关联。让我们了解普通最小二乘法和最大似然估计之间的差异。普通最小二乘法或OLS也可以称为线性最小二乘。这是一种用于近似确定位于线性回归模型中的未知参数的方法。通过最小化数据集内观察到的响应与线性近似预测的响应之间的垂直距离平方的总和，可以得到普通最小二乘。通过一
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2024-04-24 13:37:03
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【实验目的】构造LR分析程序，利用它进行语法分析，判断给出的符号串是否为该文法识别的句子，了解LR（K）分析方法是严格的从左向右扫描，和自底向上的语法分析方法。【实验内容】对下列文法，用SLR（1）分析法对任意输入的符号串进行分析：(1)S->E(2)E->E+T(3)E->T(4)T->T*F(5)T->F(6)F->(E)(7)F->i 【设
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2024-09-07 16:31:32
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10.5使用数据集acemoglu.dta复制Acemoglu et al.(2001)的部分结果。该数据集包含64个曾为欧洲殖民地的国家，主要变量为log pgp95（1995年人均GDP，购买力平价），avexpr（1985-1995年间的平均产权保护程度，0为最低，10为最高），lat_abst（首都纬度的绝对值除以90），以及 log em4（殖民者死亡率的对数）（1）使用稳健
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2024-03-18 06:29:49
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简介：1.逻辑回归虽然名字叫做回归，但是它是一种分类算法。2.逻辑回归是一种基于多元线性回归的算法，正因为如此，它是一种线性的分类算法。决策树，神经网络等算法是非线性的算法。SVM本质是线性的算法，但是可以通过核函数升维变成非线性的算法。3.逻辑回归就是在多元线性回归的基础之上吧结果缩放到0-1之间，缩放使用的函数是sigmoid函数经过sigmoid缩放后的结果越接近于正1越是正例，越接近于0越
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2024-08-28 16:27:50
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TrueGrid软件在划分六面体网格方面具有强大的功能，相比于其他网格软件，我认为它的六面体效率是最高的，最好的。下面就是两张用truegrid划分的传说中的纯六面体网格。虽然软件功能很强大，但还是有若干瑕疵。听我细细道来。本文只针对广大TrueGrid用户、CAE专业人士，一点感想与大家交流，欢迎指正。中已得到分析讨论。本帖中直接给出解决办法。Trbb存在的问题：问题的根源：重新剖分方法：因此编
创建于：2020.03.18 修改于：2020.03.19 文章目录1. 背景2. 逻辑回归（LR）2.1 基本概念2.2 与线性回归的区别3. 支持向量机（SVM）3.1 基本概念3.2 策略4. 异同点4.1 相同点(SVM、LR)4.2 不同点5. 参考连接 1. 背景自己在学习机器学习知识，在学习的时候，感觉懂了，当被别人问到时候，发现回答不上来。网上资源挺多的，自己写写更有印象。2. 逻
