研究大纲介绍数据集和研究的目标 探索数据集 可视化 使用Chi-Square独立检验、Cramer's V检验和GoodmanKruskal tau值对数据集进行探索 预测模型，Logisitic回归和RandomForest 两个逻辑回归的实例 使用5折交叉验证对模型实例进行评估 变量选择改进 step() bestglm() 随机森林模型
原创
2021-07-01 17:23:50
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研究大纲介绍数据集和研究的目标 探索数据集 可视化 使用Chi-Square独立检验、Cramer's V检验和GoodmanKruskal tau值对数据集进行探索 预测模型，Logisitic回归和RandomForest 两个逻辑回归的实例 使用5折交叉验证对模型实例进行评估 变量选择改进 step() bestglm() 随机森林模型
原创
2021-07-01 17:23:08
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在进行交叉验证之前，很自然地说“我会预烧 50%（比如说）我的数据来训练一个模型，然后用
原创
2022-05-31 10:24:31
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在进行交叉验证之前，很自然地说“我会预烧 50%（比如说）我的数据来训练一个模型，然后用剩下的来拟合模型”。例如，我们可以使用训练数据
原创
2022-07-25 12:16:38
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在进行交叉验证之前，很自然地说“我会预烧 50%（比如说）我的数据来训练一个模型，然后用剩下的来拟合模型”。例如，我们可以使用训练数据进行变量选择（例如，在逻辑回归中使用一些逐步过程），然后，一旦选择了变量，就将模型拟合到剩余的观察集上。一个自然的问题通常是“这真的重要吗？”。为了可视化这个问题，考虑我的（简单）数据集使用心脏病数据，预测急诊病人的心肌梗死，包含变量：心
原创
2022-11-07 09:55:32
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最近有人问我一个问题，我数学不好，代码基础薄弱，英语一般般，如何入门当今最为前沿的机器学习领域？均方差损失，MSE，平方损失函数，二次代价函数都是什么意思？这个问题问得好，诸如学好数学，多敲代码，攻克专八这类标准回答我就不多说了。我们这回拿一个实际案例，分分钟带你入门。下面我们通过机器学习的入门模型——线性回归，从数学说起，以代码着手，一步步推导出可以应用于实践的模型。————————线性回归的数
研究大纲介绍数据集和研究的目标探索数据集
可视化使用Chi-Square独立检验、Cramer's V检验和GoodmanKruskal tau值对数据集进行探索预测模型，Logisitic回归和RandomForest
两个逻辑回归的实例使用5折交叉验证对模型实例进行评估变量选择改进
step()bestglm()随机森林模型用RandomForest和Logisitc回归进行预测使
原创
2022-11-07 13:43:16
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0 概要论文名称： FCOS: A simple and strong anchor-free object detector 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2006.09214v3.pdf 论文名称： FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 论文地址： https://arxiv.org/pdf/
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2024-08-03 10:05:41
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本文首发于 2016-03-30 15:29:35背景回归测试是 PostgreSQL 的测试方法之一。回归测试，需要事先定义好测试脚本（通常是 SQL 脚本，放在 sql 目录中），同时定义好调用执行测试脚本的预期正确输出文件（通常放在 expected 目录中)。测试使用 make check 或 make installcheck 进行，它会通过 pg_regress 程序调用 sql 目录
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2024-06-23 10:37:55
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什么是回归？ 从大量的函数结果和自变量反推回函数表达式的过程就是回归。线性回归是利用数理统计中回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 一元线性回归：
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2024-03-20 08:53:25
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相关分析和回归分析的联系与区别联系： 相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”，
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2024-02-27 22:03:04
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回归分析的使命 使命1：回归分析要去识别并判断：哪些X变量是同Y真的相关，哪些不是。 统计学中有一个非常重要的领域，叫做“变量选择”。（逐步回归法） 使命2：去除了那些同Y不相关的X变量，那么剩下的，就都是重要的、有用 的X变量了。接下来回归分析要回答的问题是：这些有用的X变量同Y的相关 关系是正的 ...
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2021-08-11 14:39:00
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回归分析: 根据这个其他变量的设定值来估计或预测某一变量的平均值
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2021-07-29 10:50:52
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Spark源码大家好，我是一拳就能打爆A柱的A柱猛男上次也写过一篇分析源码的文章，但是结构很乱，所以我决定重新再来一次。这一次我自认为写的很成功，你要是坚持看下去看不懂，我直播给你锤帕萨特A柱！1、StreamingLinearRegressionWithSGD源码我重新去看了DStream和RDD的关系，让我对他们有了更深的理解。RDD作为弹性分布式数据集，**RDD是对分发到各个节点的同一份数
是揭示变量之间数量上的联系方式和变化规律的一种数理统计方法。在社会学研究中常用这种方法测定某一社会因素对另一社会因素的影响程度，并从一个(或多个)社会因素的变化推测另一个社会因素的发展趋势。回归分析的内容包括通过确定变量间的关系建立回归方程，对回归方程的可信程度进行统计检验，利用回归方程对变量进行预
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2018-01-06 19:40:00
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回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉
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2023-11-07 12:07:39
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最近见到p-value的频率有点高，之前也看到很多次了，基本当时懂了过几天就忘记了，整理下。 P值定义[from：百度百科]P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.0
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2024-03-13 18:13:36
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回归分析 相关分析是研究两个或两个以上的变量之间相关程度及大小的一种统计方法回归分析是寻找存在相关关系的变量间的数学表达式，并进行统计推断的一种统计方法在对回归分析进行分类时，主要有两种分类方式：根据变量的数目，可以分类一元回归、多元回归根据自变量与因变量的表现形式，分为线性与非线性所以，回归分析包括四个方向：一元线性回归分析、多元线性回归分析、一元非线性回归分析、多元非线性回归分析。回
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2024-05-23 21:09:46
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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
回归分析笔记相关分析与回归分析的区别相关探讨的是变量间无方向性的关系 回归探讨的是有方向性的关系（因果关系，谁影响了谁，解释变量可以对预测变量解释多少）一元回归分析 对数据XY标准化之后，做回归分析 看标准化系数结论：对数据做加减乘除、标准化是不影响数据结果的显著性 但会改变表明看起来的系数大小附：标准化的步骤分析-描述统计-描述-将变量另存为标准化变量标准化系数与未标准化系数的区别 带单位，有实
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2024-04-26 09:00:32
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