一、是什么？1. 归一化 是为了将数据映射到0~1之间，去掉量纲的过程，让计算更加合理，不会因为量纲问题导致1米与100mm产生不同。线性模型做数据预处理的关键步骤，比如LR，非线性的就不用归一化了。 归一化就是让不同维度之间的特征在数值上有一定比较性，可以大大提高分类器的准确性。缺点：这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的
线性回归之误差分析首先回顾下上一节得到的曲线长这样： 图来源于李宏毅大神~error主要来源于两方面： bias：标准差 variance：方差简单的来理解一下bias（标准差）及variance（方差）比如：“预测宝可梦进化后的战斗力的例子”我们知道一定存在一个最佳的数学模型来预测新的“宝可梦”进化后战斗力，记为（这也是我们辛辛苦苦想找的）但是，我们每次实验结果得到最好的模型并非就是，我们记为那
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2024-04-26 22:38:15
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R语言的再复习之路 1.OLS回归1.1 用lm()拟合回归模型格式myfit <- lm(Y ~ X1 + X2 + ... + Xk, data)符号用途~分隔符号，左边为相应变量，右边为解释变量。例如Y ~ X + Z + W+分隔预测变量:表示预测变量的交互项。例如Y ~ X + Z + X:Z*表示所有可能交互项的简洁方式。Y ~ X * Z * W即为Y
# 在R语言中计算方差和标准误的指南
## 一、概述
在统计分析中，方差和标准误是两个重要的指标。方差用来衡量数据的离散程度，而标准误则用于评估样本均值的估计精度。本文将逐步指导你如何在R语言中计算方差和标准误。我们将使用具体的代码示例和说明来帮助你理解整个过程。
## 二、流程概述
以下是计算方差和标准误的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-
1 标准误1.1 定义标准误（Standard Error）是用来衡量统计样本估计量（如均值、回归系数等）与总体参数之间的差异的一种统计量。标准误衡量了样本估计量的变异程度，提供了对总体参数的估计的不确定性的度量。标准误越小，表示样本估计量与总体参数的估计越接近，估计越稳定。1.2 计算公式2 聚类稳健标准误聚类稳健标准误的计算方法通常涉及到对观察数据进行分组，然后在每个组内计算残差平方，并最终将
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2024-07-01 21:27:17
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线性回归是预测连续值的一种模型，是机器学习最基础的模型之一。可以看作是单层的神经网络。1.线性回归模型：Y=XW+b X,W,Y均为张量2.损失函数：求解真实值和预测值之间的误差，在预测连续值时，我们常使用的损失函数公式为均方误差(平均平方误差)，公式如下： 我们训练模型的目的就是找出使损失函数值最小的权重参数W和偏置参数b。参数迭代：求解各个参数的梯度(反向传播)，通过梯度
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2024-09-03 06:51:33
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作者： 谢雁翔 (南开大学)目录1.简介2. R 的安装下载及 Rcall 命令的安装2.1 R 的安装下载2.2 Rcall 命令的安装3. Rcall 命令及 R 语言初识3.1 Rcall 命令基本语法3.2 R 语言基本的数据类型3.3 R 语言基本的数据结构4. Stata实例4.1 Stata 与 R 语言的数据转换4.2 在 Stata 中运行 R4.3 拓展：在 R 中运行St
概念线性回归（linear regression）意味着可以把输入项分别乘以一些常量，然后把结果加起来得到输出。这个输出就是我们需要预测的目标值而这些常量就是所谓的回归系数我们把求这些回归系数的过程叫做回归，这个过程是对已知数据点的拟合过程更一般化的解释来自Tom M.Mitchell的《机器学习》：回归的含义是逼近一个实数值的目标函数标准线性回归那应该怎么求回归系数w呢。一个常用的方法是找出使得
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2024-03-21 21:47:38
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# 在R语言中实现线性回归标准误的步骤
线性回归是一种统计方法，用来建模变量之间的关系。在R语言中，我们可以轻松实现线性回归并计算标准误。本文将逐步带领您完成这一过程，包括代码示例及其注释。以下是实现流程的概览：
| 步骤 | 动作 | 说明 |
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一、简介混淆矩阵（Confuse Matrix）准确率（Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）F1-ScoreROCAUCP-R曲线（Precision-Recall Curve）多分类sklearn分类评价指标的实现二、混淆矩阵TP（True Positives）：实际为正例，预测为正例，预测对了。FN（False Negatives）：实际为正例，预测为负例，预测
如果你的训练集有超过百万个特征，你会选择什么线性回归训练算法？ 答： 随机梯度下降或者小批量梯度下降。在内存允许时，还可以使用批量梯度下降。但是由于计算复杂度随特征数量的增加而快速提升（比二次方还高），因此不能使用标准方程。如果你的训练集里特征的数值大小迥异，什么算法可能会受到影响？受影响程度如何？你应该怎么做？ 答：成本函数将呈现细长的碗状，导致梯度下降需要很长时间才能收敛。可以通过对数据进行缩
Stata进阶2在一般的模型中，被解释变量的取值是连续的，如果解释变量是离散的（比如，虚拟变量），则不会影响回归。但有时被解释变量是离散的，而非连续的。那么就要选择相应的离散选择模型进行分析。一、二值选择模型1.线性概率模型、logit与probit模型直接以案例进行讲解，以数据集womenwk.dta为例，估计决定美国妇女就业与否的二值选择模型。该数据集包括以下变量：work(是否就业)，age
# Python线性回归模型标准误
线性回归是统计学中一种常见的建模方法，用于探究自变量与因变量之间的线性关系。在Python中，我们可以使用`statsmodels`库来构建线性回归模型，并计算模型的标准误。标准误是用来衡量估计值的不确定性的指标，它表示估计值与真实值之间的差异。
## 线性回归模型示例
首先，我们先来看一个简单的线性回归模型示例。假设我们有一个数据集，包含了自变量`X`和
原创
2024-06-20 03:40:02
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“对发送的内容要保守，对接收的内容要宽松”
这种明智的建议（也称为“稳健性原则”或Postel定律）在所有应用程序之间发送消息的用例中都非常有用。 通常，这些消息具有通过HTTP发送的Json有效负载。 典型的场景包括： 客户端在Json中序列化模型，然后通过HTTP将其发送到服务器。另一方面，服务器获取消息，提取请求的主体（即我们的Json），将其反序列化回模型（可以与客户端模型不同
220127_202201_机器学习中一些模型评价指标简介目录220127_202201_机器学习中一些模型评价指标简介回归任务平均绝对误差（Mean Absolute Deviation）均方误差（Mean Square Error）均方根误差（Root Mean Squared Error）分类任务查准率 / 精度（Precision）召回率（Recall）F_β与F_1ROC曲线与AUC曲线
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2024-06-21 22:15:24
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一、分类算法的评估 1、二分类 ROC与AUC 1.1 roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic) roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。横轴：负正类率(false postive rate FPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的比例；(1-Specificity)；纵轴：真正类率(true postive rate TPR)灵
0、术语0.4、回归和预测响应变量想要预测的变量。自变量用于预测响应的变量。记录一个表示特定个体或实例的向量，由因子和结果值组成。截距回归线的截距，即当 X = 0 时的预测值。回归系数回归线的斜率。拟合值从回归线获得的估计值残差观测值和拟合值之间的差异。最小二乘法一种通过最小化残差的平方和而拟合回归的方法均方根误差回归均方误差的平方根，它是比较回归模型时使用最广泛的度量标准残差与均方根误差的计算
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2024-03-22 19:49:21
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最近看文献时，多数实验结果用到方差分析，但选的方法不同，主要有LSD，SNK-q,TukeyHSD法等，从百度广库里找了一篇文章，大概介绍这几种方法，具体公式不列了，软件都可以计算。这几种方法主要用于方差分析后，对均数间进行两两比较。均数间的两两比较根据研究设计的不同分为两种类型 ： 一种常见于探索性研究，在研究设计阶段并不明确哪些组别之间的对比是更为关注的，也不明确哪些组别问的关系已有
记录TensorFlow听课笔记 文章目录记录TensorFlow听课笔记一，梯度下降法原理二，梯度下降法求解一元线性回归问题三，梯度下降法求解多元线性回归问题四，梯度下降法求解一元线性回归（NumPy实现）五，梯度下降法求解多元线性回归（NumPy实现） 一，梯度下降法原理步长太小，迭代次数多，收敛慢
步长太大，引起震荡，可能无法收敛。自动调节步长只要能够把损失函数描述成凸函数，那么就一定可以
本文根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam)，然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响。 ①可视化数据集本作业的数据集分成三部分：ⓐ训练集(training set)，样本矩阵(训练集)：X，结果标签(label of result)向量 yⓑ交叉验证集(cross
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2024-08-15 11:06:37
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