记录自己平常解决的问题1.回归分析算法1.1 常见的回归算法2.二手车交易价格预测2.1评价标准2.2数据处理步骤2.2.1数据分布2.2.2查看预测值的具体频数2.2.3偏度和峰度（与正态分布进行比较）2.2.4减少MAE的方式2.2.5XGBOOST和LGBMClassifier经验参数2.3模型融合2.3.1回归任务中的加权融合2.3.2分类任务中的Voting2.4采用nerual ne
还是回到上次谈到的线性回归问题，我们知道，回归分析模型可以用
来表示。对应到第
个样本，可得
，其中，
是第
个样本的因变量值，
是自变量值，
则是真实值
和预估值
之间的差异值，也称为误差项值。对于这个模型，我们目标就是要求出
《算法导论》第15章专门介绍动态规划算法，本文结合装配线调度和矩阵链乘法理解动态规划算法的一些基本问题（15.1 – 15.3）。适合采用动态规划方法的最优化问题包含两个要素：最优子结构和重叠子问题。最优子结构如果问题的一个最优解中包含子问题的最优解，则该问题具有最优子结构。要判断问题是否具有最优子结构，那么就需要描述问题的最优解。对这两个例子而言：1. 调度线问题中，我们要求得通过装配站j的最快
一、算法原理迫松重建法是一种基于隐式函数的三角网格重建算法，该方法通过对点云数据进行最优化的插值处理之后来获取近似的曲面。 迫松曲面重建的过程： 1、定义八叉树。使用八叉树结构存储点集，根据采样点集的位置定义八叉树，然后细分八叉树使每个采样点都落在深度为D的叶节点；2、设置函数空间：对八叉树的每个节点设置空间函数F，所有节点函数F的线性和可以表示向量场V，基函数F采用了盒滤波的
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2024-07-25 09:49:59
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终于有时间来更新最近的学习成果了，为什么要先介绍逻辑回归这个模型，因为简单，因为万物皆可分类。 提到逻辑回归，很多人会联想到线性回归，做预测数据的模型，其实逻辑回归是做分类的，英文Logistic Regression ，虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。 本质:假设数据服从这个分布，
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2023-12-18 20:30:34
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前言为什么需要选择模型？答案很简单，我们需要一个准确的数据模型。对于同一个建模问题，在建模过程中，由于每个步骤选择的处理方式不同，我们会得到很多不同的数据模型，比如：模型方法：比如是分类模型还是回归模型；决策树、随机森林、KNN、XGBOOST、而且由于算法的不断改进，也会逐渐衍生出更加多的模型方法。变量组合：同样的回归模型，不重复的变量组合就可以有很多种。比如5个变量（a、b、c、d、e），只用
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2024-07-08 09:56:31
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线性回归线性回归原理 线性回归算法是一种预测连续变量模型的方法。他额基本思想是通过已知样本点的因变量和自变量的关系。设定一个数学模型，来拟合这些样本。也就是说线性回归通过样本寻找模型的过程。简单来说，假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。数学表示为：自变量=x
因变量=y
线性回归模型:y=αx+β构建回归模型是要
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2024-04-28 08:53:46
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# R语言多因变量回归与BIC
在统计分析中，多因变量回归是一种强大的工具，用于探索一个或多个自变量（解释变量）对多个因变量（响应变量）的影响。其中，BIC（贝叶斯信息准则）是一种模型选择标准，可以帮助我们在多个模型中选择最优模型。本文将介绍如何使用R语言进行多因变量回归，并使用BIC来选择最佳模型，同时展示相应的图表。
## 多因变量回归简介
多因变量回归是一种拓展了线性回归的统计方法，它
原创
2024-08-28 04:50:16
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# 如何实现Python BIC
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现BIC（Bayesian Information Criterion，贝叶斯信息准则）。BIC是一种模型选择准则，用于衡量模型的复杂度和拟合数据的能力之间的平衡。通过使用BIC，我们可以选择最佳的模型来解决各种统计问题。
## 流程
下面是实现Python BIC的步骤：
步骤 | 描述
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原创
2023-07-14 05:03:43
281阅读
想跳过废话直接看解决方案的可以点击这里直接跳转，我这人写博客喜欢瞎逼逼。还有一些我看过的不错的多线程资料，在此给出链接，点击这里直接跳转查看。近来为了做操作系统课程设计，不得不去学习了下多线程。毕坤老师说随便你们用什么语言，C，C++，C#，Java，甚至PHP或者iOS都可以。好吧，正好自己在自学iOS开发，那就用swift语言好了。然后，蛋疼的事情就开始啦！！ swift是门新语言，
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2023-08-07 21:47:11
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python之函数进阶一，引言现在我有个问题，函数里面的变量，在函数外面能直接引用么？def func1():
m = 1
print(m)
print(m) #这行报的错
报错了：
NameError: name 'm' is not defined上面为什么会报错呢？现在我们来分析一下python内部的原理是怎么样： 我们首先回忆一下Python代码运行的时候遇到函数
极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。最大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。
作者简介睿东，2009年加入携程，从事无线研发，现负责酒店无线研发工作。说起Swift，对iOS开发者来说那是既熟悉又陌生，虽然早在2014年苹果就发布了Swift1.0版本，但在这之后的五六年时间里，一直处于不温不火的状态。ABI的不稳定以及API的不向前兼容，更是被程序员调侃为“自从学了 Swift 之后，每年都要学一门新语言”。这种情况一直持续到2019年3月，在WWDC19大会上，终于传来
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2024-01-01 12:05:38
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招行的SWIFT BIC（银行识别码）是国际金融交易中至关重要的组成部分，能够帮助各国银行有效地识别并传递资金。在面对“招行 SWIFT BIC”的问题时，我深入探索了其背后的技术原理、系统架构及冷静的源码分析，以期望在同领域内共享我的探索与发现。
### 背景描述
在金融领域，SWIFT（全球银行间金融电信协会）提供了一种可靠的、安全的信息传输方式，使得不同国家、地区的银行可以相互进行跨境交
# 实现 BIC 准则的 Python 教程
## 1. 引言
在机器学习和统计建模中，BIC（贝叶斯信息准则）是一种常用的模型选择标准，能够帮助我们在多个模型中选择最合适的一个。本文将详细讲述如何在 Python 中实现 BIC 准则，并为初学者提供易于理解的代码和说明。
## 2. 流程概述
为了实现 BIC 准则，我们需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-09 03:47:21
85阅读
## 如何实现R语言 BIC
### 1. 理解BIC的意义和背景
贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion，简称BIC）是一种用于模型选择的统计准则。它基于贝叶斯统计学的原理，通过权衡模型的拟合程度和模型的复杂度来选择最佳模型。BIC值越小，表示模型的拟合程度越好，同时模型的复杂度也越小。
在R语言中，我们可以使用一些函数或包来计算BIC值。下面是实现B
原创
2023-12-10 03:41:33
632阅读
一 AIC赤池信息量准则（Akaike information criterion，AIC）是评估统计模型的复杂度和衡量统计模型“拟合”资料之优良性(Goodness of fit)的一种标准，是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的。赤池信息量准则建立在信息熵的概念基础上。在一般的情况下，AIC可以表示为：AIC=2k−2ln(L)其中：k是参数的数量，L是似然函数。假设条件是模型的误差服从独立正态
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2023-10-20 16:54:30
149阅读
回归假设省略变量偏差如果_真实_模型包括_X_ 1 和_X_ 2 ，但我们忘记了_X_ 2，那么 - 在某些情况下 - 对_X_的估计将会有偏差。OVB 需要：cor( X 1, X 2)！= 0 和 cor( X 1, y ) ！= 0相关视频同方差性为了做出有效的推断，我们假设误差方差是恒定的 - 如果不是，我们冒
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2023-06-21 18:57:54
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aic准则和bic准则 从根本上讲，敏捷用户故事是简短，简单的工具，用于记录目标用户为实现目标所需的单个动作或意图。 最简单的用户故事的格式为：“作为用户类型或角色 ，我要采取行动或意图，以便获得理由或受益 ”，至少可以回答三个简单问题，即故事在谁，什么以及为何积压在队列中。 随着团队的成熟和组织在多个团队和计划中使用敏捷，敏捷用户故事通常具有更多的定义和结构，以确保对意图和基本需求有共同的理解
## 实现 Python aic 和 bic 函数的流程
为了实现 Python 中的 AIC（赤池信息准则）和 BIC（贝叶斯信息准则）函数，我们需要按照以下步骤进行操作：
1. 导入所需的库和模块
2. 准备数据
3. 定义模型
4. 训练模型
5. 计算 AIC 和 BIC 值
接下来，我们将详细介绍每个步骤所需做的事情以及相应的代码。
### 1. 导入所需的库和模块
首先，我们
原创
2023-08-24 10:19:48
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