为什么我的眼里常含泪水?因为我有一个算法不会。为了节约点眼泪,今天我们就来介绍著名的Box–Muller变换,基于这种变换,我们便可以得到一个从均匀分布中得到正态分布采样的算法,本文也会详细解释其中蕴含的数学原理。 Box–Muller变换最初由 George E. P. Box 与 Mervin E. Muller 在1958年提出。George E. P. Box 是统计学
转载 2023-06-14 17:03:48
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XGBoost 机器学习模型是一种高效且可扩的展的机器学习分类器,由 Chen 和 Guestrin 在 2016 年推广。XGBoost原理是是在决策树的基础上产生迭代,它以 boosting 的方式结合了多个决策树。通常创建每棵新树是为了通过梯度提升来减少先前模型的误差,误差指的是实际值和预测值之间的差异。把误差作为协变量参与下一个模型的预测,反复执行这个过程,降低出错率,直到决策树指定阈值,
# 实现R语言Box-Cox变换 ## 1. 简介 Box-Cox变换是一种常用的数据变换方法,用于使数据接近于正态分布。它通过对数据应用不同的转换函数来实现,可以消除数据的偏度和异方差性,进而提高模型的准确性和可解释性。 在R语言中,我们可以使用`boxcox`函数来实现Box-Cox变换。本文将介绍如何使用R语言进行Box-Cox变换,并提供详细的代码和解释。 ## 2. Box-Co
原创 2023-08-21 08:41:15
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1.匿名函数:普通函数   function box(){return "lee";}   //函数名是box匿名函数   function(){return "lee";}   //匿名函数,会报错通过表达式自我执行    (function box(){alert("lee");})();  //封装成表达式把匿名函数赋值给
转载 2023-12-19 21:05:26
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作者:吴健  Q: 为什么要进行Box-Cox转换? A: Box-Cox是一种广义幂变换,统计建模中常用的变换,用于连续响应变量不满足正态时的情况。Box-Cox的一个显著的有点是通过求变参数λ来确定变换形式,而这个过程完全基于数据本身而无需任何先导信息,这比凭经验的对数,平方根变换更客观。Box-Cox变换公式如下:y必须取正值,y值为负,首先y+a,对不同的λ所做
转载 2023-10-07 23:48:36
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# 协方差矩阵检验:如何在R语言中进行Box检验 ## 引言 在统计分析中,协方差矩阵是一个非常重要的概念。它描述了多变量数据中各个变量之间的线性关系。为了验证不同组之间协方差矩阵的一致性,常用的检验方法是Box的M检验(Box's M test)。本文将为您解析Box检验的理论基础,并提供使用R语言实现这一检验的代码示例。 ## 一、Box检验的背景 Box的M检验用于比较多个群体的协方
原创 7月前
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# R语言实现Box-Cox变换 ## 引言 Box-Cox变换是一种常用的数据转换方法,用于改善数据的正态性和方差齐性。这种变换可以将非正态分布的数据转换为近似正态分布的数据,从而使得在统计分析中的假设成立。在R语言中,我们可以使用`boxcox()`函数来实现Box-Cox变换。 ## Box-Cox变换的原理 Box-Cox变换通过幂函数变换来调整数据的分布。给定一个变量y,Box-Co
原创 2023-07-16 18:17:19
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<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-
转载 2012-08-21 21:37:00
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关于协方差同质性检验,我也是一知半解,不过多讲解,自己也很懵。 本文讲述对于两分类问题的协方差矩阵检验,和多分类的协方差矩阵的检验两分类的协方差矩阵齐性检验 Σ1是类别1的协方差,Σ2是类别2的协方差,Σ是两个协方差的联合协方差(即图中的Σ_hat,和S)。式子中 tr 表示trace,即沿着对角线求和。p是维数,即数据有几个特征因为在贝叶斯判别的式子中如果两分类协方差相等,那么用的是他们的联合协
## R语言 plot box修改比实际小教程 ### 1. 整体流程 为了实现“R语言 plot box修改比实际小”,我们可以按照以下步骤进行操作: ```mermaid journey title 实现“R语言 plot box修改比实际小”流程 section 准备数据 section 创建绘图窗口 section 绘制箱线图 section
原创 2023-10-28 14:39:56
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# Box test在R语言哪个包里 在R语言中,Box test是一种用于检测数据的异方差性(heteroscedasticity)的统计检验方法。在统计学中,异方差性通常指的是数据的方差在不同情况下是不稳定的,即方差并不是恒定的。Box test通过检验残差的方差是否与预测值相关来判断数据是否存在异方差性。 在R语言中,Box test通常可以通过安装`lmtest`包来实现。`lmtes
原创 2024-03-12 03:53:17
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1. 创建一个Dockerfile默认在构建的时候会把当前目录所有数据发送到docker引擎,如果构建在根目录,会把跟目录所有数据发送给docker引擎进行构建,所以,创建Dockerfile尽量不要在根目录。 mkdir docker cd docker vim Dockerfile FROM busybox RUN echo helloword > testfile • 构建镜像[r
转载 2024-01-15 09:51:21
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一:ClassLoader类加载器,主要的作用是将class文件加载到jvm虚拟机中。jvm启动的时候,并不是一次性加载所有的类,而是根据需要动态去加载类,主要分为隐式加载和显示加载。  隐式加载:程序代码中不通过调用ClassLoader来加载需要的类,而是通过JVM类自动加载需要的类到内存中。例如,当我们在类中继承或者引用某个类的时候,JVM在解析当前这个类的时,发现引用的类不在内存中,那么就
闲暇时,我们在玩游戏的时候经常会需要将部分精彩片段录制下来,目的就是与好友分享或者是发布到自媒体网站上。而想要录制游戏视频,就需要找到一种比较简单的录制游戏方法了。那么,如何录制游戏视频呢?其实您无需担心,接下来将为大家分享两种简单的方法,一起来了解下吧。 一:Windows自带录制的方法当下,主流的游戏大都集中在了PC端!所以,录制游戏视频的话,最先想到的方法就是使用Window
边缘计算盒子(Edge Computing Box)是一种用于边缘计算设备。边缘计算是一种分布式计算模型,它将计算和数据处理能力从传统的集中式云计算数据中心延伸到网络边缘的设备上,以便更快地响应实时数据处理需求和减少对云服务的依赖。 边缘计算盒子通过搭载多种ai视觉算法,可以实现在安防领域、交通领域、安全生产、工地这块的应用。边缘计算盒子可以在接近数据源的边缘位置进行实时分析和决策,而无
标准盒模型content-box 它的最大特点是,当已经设定了width和height值的时候,padding和border不被包含在你定义的width和height之内,也就是说,你定义的width只负责content区域的宽度,如果想得到整个盒子宽度,需要再加上padding和border的厚度。这个content-box就是标准模型,诞生最早。content-box顾名思义,就是内容盒子
原创 2020-09-01 17:04:27
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标准盒模型content-box它的最大特点是,当已经设定了width和height值的时候,padding和border不被包含在你定义的width和height之内,也就是说,你定义的width只负责content区域的宽度,如果想得到整个盒子宽度,需要再加上padding和border的厚度。这个content-box就是标准模型,诞生最早。content-box顾名思义,就是内容盒子。任何浏览器默认使用的都是标准模型。观察上图,在css区 设置div宽度为100px,高度为
原创 2020-09-01 17:04:27
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processing rotate,processing鼠标感应
原创 2014-09-07 13:59:23
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http://poj.org/problem?id=1442 1 #include 2 #include 3 #include 4 #define MAXN 30010 5 long long a[MAXN],b[MAXN]; 6 using namespace std; 7 int main() 8 { 9 priority_queue,greater >q; //从小到大排列 小根堆10 priority_queue,less >p;// 从大到小排列 大根堆11 int n,m;12 long long t;13 scanf("%d%d",&n..
转载 2013-08-04 17:22:00
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https://css-tricks.com/box-sizing/ The box-sizing property can make building CSS layouts easier and a lot more intuitive. It's such a boon for develop
转载 2019-08-08 10:16:00
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