作者丨Ziyue Wu一个综合的人工智能系统应该不止能“感知”环境，还要能“推断”关系及其不确定性。深度学习在各类感知的任务中表现很不错，如图像识别，语音识别。然而概率图模型更适用于inference的工作。这篇survey提供了贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning, BDL）的基本介绍以及其在推荐系统，话题模型，控制等领域的应用。本文的目录如下:1 Introductio
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2024-06-13 18:36:06
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最近在研究GWPR,参考了很多广义线性模型,特别是泊松回归的相关内容,知识琐碎且繁杂,做个笔记。泊松回归定义泊松回归(Poisson regression)是用来为计数资料和列联表建模的一种回归分析.泊松回归假设反应变量Y是泊松分布,并假设它期望值的对数可被未知参数的线性组合建模.泊松回归模型有时(特别是当用作列联表模型时)又被称作对数-线性模型.需要注意的是,对数线性模型和泊松回归模型并不完全相
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2023-10-10 17:40:36
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### 如何在Python中实现泊松回归
泊松回归是一种常用的统计方法，主要用于建模计数数据。对于很多初学者来说，想要实现泊松回归的代码，可能会感到无从入手。本文将提供一个详细的步骤以及具体的Python代码示例，帮助你实现泊松回归模型。
#### 流程概述
在实现泊松回归之前，我们需要明确整个流程。以下是一个简单的步骤表格：
| 步骤 | 描述
目录一、数据及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练八、模型评价一、数据及分析对象CSV文件：o-ring-erosion-only.csv数据集链接：该数据集给出了挑战者航天飞机的O型圈（O-Ring）数据，主要属性如下：（1）Number of O-ring at risk on a given flight：航班上存在潜在风险的O形环数量。（
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2024-06-07 15:02:07
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这期继续说说统计这些事，泊松分布大家可能熟悉些，但是用它来做模型还是需要细细品味一下**。**泊松回归，也被称为对数线性模型，当结果变量是一个计数(即数值型，但不像连续变量的范围那么大)时，使用泊松回归。研究中统计变量的例子包括一个人有多少次心脏病发作或中风，在过去的一个月中他服用了多少天(插入你最喜欢的非法药物)，或者，在生存分析中，从爆发到感染有多少天。泊松分布是唯一的，因为它的均值和方差相等
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2023-10-11 12:21:39
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广义线性模型（Generalized Linear Model）之三：Poisson回归一、泊松回归（Poisson regression）简介（一）泊松回归（二）计数数据（三）泊松分布1）数学表达式2）不同λ的泊松分布图（四）泊松回归模型二、R语言实例分析例1. Breslow癫痫数据分析过度离势 一、泊松回归（Poisson regression）简介（一）泊松回归在统计学中，泊松回归是回归
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2023-07-28 15:27:57
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如果您知道如何以及何时使用泊松回归，它可能是一个非常有用的工具。在大数据分析R中泊松回归模型实例中，我们将深入研究泊松回归，它是什么以及R程序员如何在现实世界中使用它。 具体来说，我们将介绍： 1)泊松回归实际上是什么，什么时候应该使用它 2)泊松分布及其与正态分布的区别 3)使用GLM进行泊松回归建模4) 5)为计数数据建模泊松回归 6)使用jtools可视化来自模型的发现 7)
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2024-02-26 17:17:56
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# Python泊松回归
## 1. 介绍
泊松回归（Poisson regression）是一种用于建模计数数据的回归分析方法。计数数据通常是指一段时间内发生某个事件的次数，如交通事故数量、疾病发病率等。泊松回归可以用于预测和解释计数数据的变化，具有广泛的应用领域，如医学、经济学、社会学等。
泊松回归的核心思想是基于泊松分布来建模计数数据的概率分布。泊松分布是一种离散概率分布，描述了在一定
原创
2023-07-30 03:47:56
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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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# 泊松回归在Python中的应用
泊松回归（Poisson Regression）是一种用于建模计数数据的方法，特别适合用于处理事件发生次数的情况。事件可能是独立的，且在固定时间内发生的次数，比如网站的点击次数、某个地区每日交通事故的发生次数等。由于其特性，泊松回归广泛应用于医学、社会科学及经济学等领域。本文将介绍泊松回归的基本概念，并提供相关的Python实现代码示例。
## 1. 泊松回
基于计数的数据包含以特定速率发生的事件。发生率可能会随着时间的推移或从一次观察到下一次观察而发生变化。每小
原创
精选
2024-05-22 00:29:35
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# 如何在 Python 中实现 Sklearn 的泊松回归
在许多实际的应用场景中，我们需要使用泊松回归来预测一个计数型响应变量。本文将带你一步一步实现 Python 的 Sklearn 剧情中的泊松回归。我们会按照流程，逐步解释每一步需要做的操作。
## 流程步骤
以下是实现泊松回归的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
艾利斯兰library(ggplot2)
# 这里的d和y都有大小顺序
d<- seq(0, 5, length.out=10000)
y<-dweibull(d, shape=5, scale=1, log = FALSE)
df<-data.frame(x=d,y)
ggplot(df,aes(x=d,y))+
geom_area(colour="black",fill=
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2023-10-10 08:57:40
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正确理解泊松分布很多人在上概率论这门课的时候就没搞明白过泊松分布到底是怎么回事，至少我就是如此。虽然那个时候大家都会背“当试验的次数趋于无穷大，而乘积np固定时，二项分布收敛于泊松分布”，大部分的教科书上也都会给出这个收敛过程的数学推导，但是看懂它和真正的理解还有很大距离。如果我们学习的意义是为了通过考试，那么我们大可停留在“只会做题”的阶段，因为试卷上不会出现“请发表一下你对泊松公式的看法”这样
基于线性泊松回归(Poisson)的数据回归预测 Poisson数据回归 matlab代码注：暂无Matlab版本要求 -- 推荐 2018B 版本及以上基于线性泊松回归的数据回归预测在数据分析和预测中，线性回归是一种常见且强大的工具。然而，当我们处理定量数据时，线性回归的基本假设不再成立，需要使用适合的模型来进行预测。在这篇文章中，我们将重点讨论基于线性泊松回归（Poisson Regressi
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2024-07-02 20:04:57
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github项目，点击查看二、简单数字的奇特技巧在深入研究诸如文本和图像这样的复杂数据类型之前，让我们先从最简单的数字数据开始。它们可能来自各种来源：地理位置或人、购买的价格、传感器的测量、交通计数等。数字数据已经是数学模型容易消化的格式。这并不意味着不再需要特征工程。好的特征不仅代表数据的显著方面，而且符合模型的假设。因此，转换常常是必要的。数字特征工程技术是基础。当原始数据被转换为数字特征时，
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2024-07-08 09:29:26
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我们考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量(经验均值和经验方差)的非参数估计量。如果要对二项式变量建模。这里的模型如下：未观察到该期间的索赔数量 索偿的数量 考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。利用泊松过程模型，我们可以获得这意味着在一年的前六个月中没有索赔的概率是一年中没有索赔的平方根。假设可以通过一些链接函数(使用GLM术语)表示
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2024-06-12 20:22:41
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泊松回归是一种广泛用于计数数据的回归分析方法。它适用于响应变量是非负整数的情况，特别是当这些计数呈现出明显的离散分布时。泊松回归通过泊松分布的概率分布函数来建模计数数据，使其成为处理计数数据的自然选择。本文将介绍泊松回归的基本概念、应用场景、优缺点以及如何实施。基本概念泊松回归基于泊松分布的假设，泊松分布是一种描述在固定时间或空间内发生某事件次数的概率分布。泊松回归模型的形式通常表示为：应用场景泊
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2024-07-24 15:56:38
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之前的文章中我们介绍过最常用的——线性回归；数据不满足线性关系时可以使用的——曲线回归；当Y为定类数据时使用的——Logistic回归等。还有一些专门用来解决回归分析中出现的种种问题的回归方法，如解决多重共线性问题的岭回归、自动筛选变量的逐步回归、中介调节效应中用于对模型比较的分层回归等。除了上述提及的，事实上还有很多回归分析方法，它们适用于不同类型的数据以及不同应用场景，正是这些分
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2024-01-02 22:06:19
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泊松回归主要适用于罕见结局发生率的分析，其数据特征一般为：发生率的分母相对于分子较大，或者事件发生于有限的时间、空间上。事件发生数量可以近似为服从泊松分布。常见的例子如，士兵意外死亡数量、电话拨打错误的数量、罕见疾病的发病率等。 在临床研究中泊松回归常用于队列研究。如下面的例子（表1）： 表1. 队列研究实例 该研究为一个队列研究，目的是探讨吸烟是否增加人群的死亡风险
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2023-08-07 14:38:18
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