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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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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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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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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# R语言中的泊松回归及Omnibus检验
在统计学中，泊松回归是一种用于建模计数型数据的常用方法。泊松回归特别适用于响应变量为计数形式的情况，比如某段时间内发生的事件数量。本文将为您介绍泊松回归及其Omnibus检验的R语言实现，帮助您理解其应用及意义。
## 什么是泊松回归？
泊松回归是一种广义线性模型（GLM），用于描述因变量（响应变量）与一个或多个自变量（预测变量）之间的关系。其基本
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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CS229 Lecture notes 原作者：Andrew Ng（吴恩达） 翻译：CycleUser 监督学习（Supervised learning） 咱们先来聊几个使用监督学习来解决问题的实例。假如咱们有一个数据集，里面的数据是俄勒冈州波特兰市的 47 套房屋的面积和价格： 这些数据来投个图吧： 输入的” 变量值（在这个例子中就是房屋面积），也可以叫做输入特征；然后咱们用 y(i) 来表
泊松回归包括回归模型，其中响应变量是计数形式。 例如，足球比赛系列中的出生次数或胜利次数。 此外，响应变量（因变量y）的值遵循泊松分布。泊松回归的一般数学方程为 ：log(y) = a + b1x1 + b2x2 + bnxn…以下是所使用的参数的描述 ：y是响应变量。a和b是数字系数。x是预测变量。glm( ) 函数在泊松回归中glm()函数的基本语法是 ：glm(formula,data,fa
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2023-08-14 10:52:51
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对经典问题 波士顿房价进行回归预测 一、加载波士顿数据集并观察数据的shape。from sklearn.model_selection import train_test_split
def del_data(): #建立处理数据集的方法，便于直接带入xgboost算法
(train_data, train_targets), (test_data, test_targets)
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2024-01-30 02:14:58
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需要泊松回归的原因对因变量是离散型变量的问题建模时，普通的线性回归模型、定序回归模型和逻辑回归模型已经能解决我们大部分的需求。但有一类特殊的因变量记录某个特定事件出现的次数（有序的非负整数），它们被称之为“计数数据”。如果我们按照普通的线性回归模型建模： 虽然等号两边都是具有数值意义的实数，但是等号右边可以是任意连续值，但是等号左边只能是非负实数（计数数据）。因此普通的线性回归模型是无法对计数数据
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2023-12-11 11:56:27
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名字
scandir, alphasort, versionsort - 为寻找项目扫描目录
概要
#include <dirent.h>
int scandir(const char *dirp, struct dirent ***namelist,
int (*
filter
)(const struct dirent *), int (*
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2024-09-02 09:29:59
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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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定义：现实生活多数服从于泊松分布假设你在一个呼叫中心工作，一天里你大概会接到多少个电话？它可以是任何一个数字。现在，呼叫中心一天的呼叫总数可以用泊松分布来建模。这里有一些例子：医院在一天内录制的紧急电话的数量。某个地区在一天内报告的失窃的数量。在一小时内抵达沙龙的客户人数。书中每一页打印错误的数量。 泊松分布适用于在随机时间和空间上发生事件的情况，其中，我们只关注事件发生的次数。当以下假设有效时，
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2023-10-23 11:01:43
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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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读取数据summary(eba1977)## city age pop cases ## Fredericia:6 40-54:4 Min. : 509.0 Min. : 2.000 ## Horsens :6...
原创
2021-05-19 23:42:55
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6560读取数据summary(eba1977)## city age pop cases ## Fredericia:6 40-54:4 Min. : 509.0 Min. : 2.000 ## Horsens :6...
原创
2021-05-12 14:16:08
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目录决策树简述决策树原理？为什么要对决策树进行减枝？如何进行减枝？简述决策树的生成策略PCA简述主成分分析PCA工作原理，以及PCA的优缺点？PCA中有第一主成分、第二主成分，它们分别是什么，又是如何确定的？逻辑回归逻辑回归是线性模型么，说下原因？逻辑回归算法为什么用的是sigmoid函数而不用阶跃函数？其他分析KNN与K-means中k值如何进行选取并解释两者之间的区别？对于数据异常值，我们一般
原作者：Andrew Ng（吴恩达） Part IV 生成学习算法，Generative Learning algorithms 目前为止，我们讲过的学习算法的模型都是p (y|x;θ)，也就是给定 x 下的 y 的条件分布，以 θ 为参数。例如，逻辑回归中就是以 hθ(x) = g(θT x) 作为 p (y|x;θ) 的模型，这里的 g 是一个 S型函数（sigmoid fu
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2024-08-09 11:36:54
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本文介绍了如何变换均匀分布以便对特定分布进行抽样。
如果你要进行随机抽样，R语言提供了诸多现成的函数供你使用，比如：runif: 均匀分布抽样rbinom: 二项分布抽样rpois: 泊松分布抽样rnorm: 正态分布抽样rexp: 指数分布抽样rgamma: 伽马分布抽样... 等等那么，如果不用现成的函数，我们能自己实现抽样功能吗？比如，我们是否可以不用 rexp 函
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2023-10-20 22:14:30
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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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