最近在看机器学习周志华那本书，受益颇多。我们先抛过来几个问题，再一一解答。什么是偏差-方差分解？为什么提出这个概念？什么是偏差？什么是方差？什么是偏差-方差窘境？应对措施？1、偏差-方差分解的提出我们知道训练往往是为了得到泛化性能好的模型，前提假设是训练数据集是实际数据的无偏采样估计。但实际上这个假设一般不成立，针对这种情况我们会使用训练集训练，测试集测试其性能，上篇博文有介绍评估策略
9.2 误差的本质事实上，很多工作正是通过调整误差函数来达到鲁棒学习目的的。由于其良好的可导性与统计性，最小二乘误差，即 L 2 范数误差，成为在实际问题中常被采用的误差函数。然而，当数据混有异常点或显著噪音时，该误差函数往往导致模型较差的稳健性。解决该问题最简单也是最常见的策略，就是把L 2 范数误差直接替换为 L 1 范数误差[13] 。这种调整往往会显著提升算法的鲁棒性。L 1 范数误差的这
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2024-03-21 11:31:29
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\n 软回车： 在Windows 中表示换行且回到下一行的最开始位置。相当于Mac OS 里的 \r 的效果。 在Linux、unix 中只表示换行，但不会回到下一行的开始位置。\r 软空格： 在Linux、uni
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2024-07-23 09:37:51
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# Python中相关性分析与R²值的探究
在数据科学与统计学中，相关性分析是一个基础而重要的部分，它帮助我们理解变量之间的关系。特别是当我们试图用一个变量去预测另一个变量时，相关性分析显得尤为重要。本文将引导你通过Python进行相关性分析，并深入探讨决定系数（R²值）的含义与计算。
## 相关性分析简介
相关性分析用于确定两个或多个变量之间的关系强度。最常用的相关性系数是Pearson相
原创
2024-09-14 07:14:00
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客户生命周期可分为四个阶段：潜在客户阶段、响应客户阶段、既得客户阶段、流失客户阶段本章整体是一个客户价值预测的案例，背景是某信用卡公司在地推活动之后，获取了大量客户的信用卡申请信息，其中一个部分客户顺利开卡，并且有月消费记录，而另外一部分客户没有激活信用卡。公司的营销部门希望对潜在消费能力高的客户进行激活卡普的影响活动。在营销活动之前，需要对客户的潜在价值进行预测，或分析不同客户特征对客户价值的影
# R2数据分析教程
## 引言
在数据分析领域，R语言是非常流行和强大的工具之一。R语言提供了丰富的数据处理、统计分析和可视化功能，可以帮助我们更好地理解和解释数据。在本教程中，我将向你介绍如何使用R语言进行R2数据分析。R2数据分析是一种用于评估线性回归模型拟合度的统计指标，可以帮助我们了解模型对数据的拟合效果。
## 整体流程
下面是R2数据分析的整体流程，我们将按照这个流程一步一步进行
原创
2023-11-27 13:33:34
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bias and variance(偏差和方差)看吴恩达机器学习课程的时候看到了偏差和方差，不是很理解，所以打算了解一下解释一偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散，如下图右列所示。解释二在机器学习的面试中，能不能讲清楚偏差方差，经常被用来考察面
一、介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而没有包含对应的学生。他又犯了另一个错误，在匆忙中跳过了几项，但我们却不知道丢了谁的成绩。我们来看看如何来解决这个问题吧。一种方法是将成绩可视化，
统计法及其含义 RSS（残差平方和）与R2（相关系数平方）选择法：遍历所有可能的组合，选出使RSS最小（残差平方和越小拟合程度越好），R2最大的模型（相关系数平方越接近1越好） R2：复判定系数（multiple coefficient of determination：相关系数的平方），衡量多元线性回归方程对数据的拟合程度。越接近1，拟合效果越好，相反，越接近0，拟合效果越差相关系数ρXY：
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2024-03-31 21:59:32
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实验五 RLC交流电路测量报告一.实验目的1. 熟悉测量RLC元器件的交流电压、电流。2. 熟悉测量RLC串联和并联交流电路的电压、电流。二.实验仪器和器材1.实验仪器 直流稳压电源型号：IT6302 台式多用表
本节为ML/DL-复习笔记【七】- 偏差和方差。 偏差和方差是模型泛化误差的两种的不同衡量标准，当我们模型非常简单并且参数较少时，可能会有较大的偏差bias但是方差vatiance较小；模型过于复杂且参数较多时，可能会有较大的方差而偏差较小。 比如说如果训练集非常大，且标签和特征并不是线性的，此时若我们强行使用一个线性模型来拟合数据，得到的模型的泛化误差就会很大，这种情况即欠拟合，我们说模型的
K-means的缺点 - 问题K-means 是聚类分析中广泛使用的方法。在我的理解中，这种方法不需要任何假设，即给我一个数据集和一个预先指定的簇数，k，我只是应用这个算法来最小化平方误差总和（SSE），簇内平方错误。所以k-means本质上是一个优化问题。我阅读了一些关于 k-means 缺点的材料。他们中的大多数人说：k-means 假设每个属性（变量）的分布方差是球形的；所有变量都具有相同的
Windows Server 2008 R2 Release Candidate Product Keys for Evaluation
Windows Server 2008 R2 Release Candidate Enterprise
Product Code : Q7Y83-W4FVQ-6MC6C-6QQTD-TPM88
Windows Server 2008
原创
2011-01-09 17:51:43
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回归是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。只要一切基于特征预测连续型变量的需求，我们都使用回归技术。既然线性回归是源于统计分析，我们就可以用不同的角度去理解它。从统计学的角度来看，我们对线性回归有
前言很多项目使用流行的Rxjava2 + Retrofit搭建网络框架，Rxjava现在已经发展到Rxjava2，之前一直都只是再用Rxjava，但从来没有了解下Rxjava的内部实现，接下来一步步来分析Rxjava2的源码，Rxjava2分Observable和Flowable两种（无被压和有被压），我们今天先从简单的无背压的observable来分析。源码基于rxjava:2.1.1。一、Rx
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2023-09-30 22:06:29
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终于耐不住了，于是废掉了一个才激活的Windows 7序列号后还是把机器换成了2008 R2。安装完系统，激活，安装软件，然后呢，整理一下磁盘碎片就开始测试性能了。硬件配置如下：CPU：Xeon E5345 ×1主板： Intel 5000x 内存： 4G DDR2 667 FB-DIMM 显卡： Quadro NVS 290磁盘控制器：Adaptec 29320LP 磁盘： Fujitsu MA
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精选
2010-01-04 21:36:24
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## PCoA分析的R²检验及其应用
PCoA（Principal Coordinate Analysis）是一种常用的多元统计分析方法，它可以将高维数据转换为低维空间，并保留数据的结构和差异性。R²检验是PCoA分析的一种常见评估方法，用于衡量低维空间中的主坐标轴解释原始数据的程度。
### PCoA分析简介
PCoA分析是基于欧式距离矩阵的一种非参数多元统计方法。它通过计算样本间的欧式距
原创
2023-08-02 13:54:52
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R语言进阶——数据展现传统表格二维结构数字与文字为主缺乏润色现代信息图以人眼敏感的视觉元素为主信息高度密集 何为美新颖充实高效美感 学习经典元素周期表 - 元素周期表的天才之处：通过元素的编排组织揭示了元素之间的相互关系以及周期变 化的物理属性 - 蕴含巨大信息量，几乎就是半部化学 - 复杂数据可视化的早期杰作伦敦地铁图 - Harry Beck的杰作，被收藏在伦敦交通博物馆 - 作者习惯
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2023-12-30 21:25:51
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前言 Python编程灵活方便，R的模型方法众多，如何将两者结合起来，发挥更大的作用，值得探索。 Python中可以直接调用R，利用R中的函数对数据进行处理。Rpy2提供了一个从Python到R的底层接口，使得Python可以很直接调用R中的包和函数进行数据分析。 以下将从window和linux两种不同的操作系统入手，简述rpy2的安装方法。目录1.win环境rpy2安装2.linux环境
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2023-11-02 16:52:05
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不过，当我把smarty3下载回来的时候，发现有一份完整的官方说明文档，下面只是简单翻译了一点点，推荐详阅官方文档。 下面是同事整理的smarty2和smarty3区别，使用时需要注意。 Smarty 3 API 的语法结构已经重构，使之更一致性和模块化，虽然为了向下兼容，仍然支持Smarty 2的语法，但会抛出一个被弃用的notice,虽然你可以屏蔽该notice，但强烈建议
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2024-05-20 19:56:37
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