贵州师范大学计算机实验报告课程名称: 人工智能 班级: 13级计本 实验日期: 2016/4/28 学号: 130702010047 姓名: 陈美 &n
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2024-09-06 13:53:06
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Preparation预装好caffe on windows，并编译成功MATLAB接口。
通过caffe进行回归分析通过caffe进行回归分析，在实验上主要分成HDF5数据准备、网络设计、训练、测试。该实验已经有网友做过，可以参考：或者查看转载的副本（）。但不同的是，本文在实验中某些必要的环节均通过MATLAB实现，而不是Python。下文仅对不同的内容进行介绍。
通过M
根据回归方法中因变量的个数和回归函数的类型： 特殊的回归方式： 逐步回归：回归过程中可以调整变量数的回归方法； Logistic回归：以指数结构函数作为回归模型的回归方法。一、一元回归1.一元线性回归 例题： 近10年来，某市社会商品零售总额与职工工资总额（单位：亿元）的数据，请建立社会零售总额与职工工资总额数据的回归模型。 （1）输入数据，画出散点图 （2）采用最小二乘回归注：相关公式（3）采
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2024-03-27 20:01:53
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时间序列预测（五）—— Prophet模型文章链接（一）数据预处理（二）AR模型（自回归模型）（三）Xgboost模型（四）LSTM模型（五）Prophet模型（自回归模型）模型原理 Prophet模型，是Facebook公司开源的一个专门用于大规模时间序列分析的模型,基于加性模型（Additive Model），利用年月日等的周期性再加上假期影响去拟合非线性的趋势。具体内容可以在这里找到。该模
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2024-06-14 23:13:05
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1.适合阅读人群：知道以下知识点：盒状图、假设检验、逻辑回归的理论、probit的理论、看过回归分析，了解AIC和BIC判别准则、能自己跑R语言程序2.本文目的：用R语言演示一个相对完整的逻辑回归和probit回归建模过程，同时让自己复习一遍在学校时学的知识，记载下来，以后经常翻阅。3.本文不涉及的部分：（1）逻辑回归和probit回归参数估计的公式推导，在下一篇写；（2）由ROC曲线带来的阈值选
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2024-05-03 17:51:08
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分享内容（2020/06/23）Probabilistic Regression for Visual Tracking视觉跟踪的概率回归这篇论文是Martin Danelljan CVPR2020的最新一个工作，这个系列中几篇论文都是一种架构，即将整个跟踪任务分为位置预测和bbox回归两个问题，模型架构采用的是一种类似Siamese架构。这篇论文主要解决的是位置回归的问题，bbox的回归还是直接
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2024-04-01 07:13:54
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Coursera上Andrew Ng的课程堪称经典，课程主要使用的是Octave/MATLAB。平时学习使用python多些，所以尝试着用python来做个课后作业。第三周的课程主要学习了逻辑回归以及逻辑回归的正则化。作业目标：通过两次考试成绩来判断是否可以录取通过？下载课后作业文件，解压缩后可以得到如下文件，自行过滤出第一部分相关文件：ex2.m 分步骤实现逻辑回归代码，之后对应e
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2023-09-23 01:02:54
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统计术语TAG：教育理论 A acceptance region 接受区域adjusted 校正的allocation 配置、布局alternative hypothesis 备择假设* analysis of variance 方差分析* analysis of covariance 协方差分析ANOCOVA ＝Analysis of covariance* ANOVA ＝Ana
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2024-06-03 15:29:19
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July 3 勉勉强强看完TT
July 3梦入少年丛 歌舞匆匆 老僧夜半误鸣钟
惊起西窗眠不得 卷地西风1. Logistic regressionSome basic logicsource: https://www.vebuso.com/2020/02/linear-to-logistic-regression-explained-step-by-
1 引言 最近做一个项目，准备用逻辑回归来把数据压缩到[-1,1]，但最后的预测却是和标签类似（或者一样）的预测。也就是说它的predict的结果不是连续的，而是类别，1,2,3,...k。对于predict_proba，这是预测的概率，但概率有很多个，数目为训练集类别（label）的个数。逻辑回归的原理，就是取出最大概率对应的类别。 &
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2024-03-29 11:41:17
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logistic回归的一些直观理解（1.连接函数 logit probit） 前面写了一些读书笔记是关于用logit回归做二分类问题后的效果评价，基本上已经可以告一段落。然后打算回过头来整理一下logit回归本身的一些思路。很惭愧，我不是统计学出身，当年概率论差点考挂，数理统计也是一门选修课（唯一印象深刻的是老师的口音），所以大概很难从理论上进行严格的阐述，主要还是写一点直观
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2024-02-23 09:10:58
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A
acceptance region 接受区域
adjusted 校正的
allocation 配置、布局
alternative hypothesis 备择假设
* analysis of variance 方差分析
* analysis of covariance 协方差分析
ANOCOVA ＝Analysis of covariance
* ANOVA ＝Analysis
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2024-08-22 10:44:45
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【代谢组学】4.生物标志物分析概念生物标志物，即传说中的biomarker，是一类可测量的，用来表征疾病状态的物质，通常用于表征：疾病的状态（是否为某种疾病/某种亚型）；药物敏感性，用于用药指导；生理状态监测。类型预后指标 预测疾病的预后效果（独立于治疗），如AB1-42可用于诊断老年痴呆预后。预测型标志物 预测疾病类型/针对某种治疗的响应，如HER2、EGFR、 K-RAS等突变可用于预测肿瘤发
probit回归：即概率单位回归，主要用来测试分析刺激强度与反应比例之间的关系，例如对于指定数量的病人，分析他们的给药剂量与治愈比例之间的关系，此方法运用的典型例子是分析杀虫剂浓度和杀死害虫数量之间的关系，并据此判定什么样的杀虫剂浓度是最佳的。在药学研究中，此方法常用于半数效应分析（Median effect dose），寻求达到50%输出响应的输入刺激量。数学原理 同logistic回归分析中的
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2023-10-15 20:04:55
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在我们遇到回归问题时，例如前面提到的线性回归，我们总是选择最小而成作为代价函数，形式如下：这个时候，我们可能就会有疑问了，我们为什么要这样来选择代价函数呢？一种解释是使我们的预测值和我们训练样本的真实值之间的距离最小，下面我们从概率的角度来进行解释。 首先假设输入变量和目标变量满足下面的等式ε（i）指的是误差，表示我们在建模过程中没有考虑到的，但是它对预测的结果又有影响。它是
本笔记为Coursera在线课程《Machine Learning》中的单变量线性回归章节的笔记。2.1 模型表示参考视频: 2 - 1 - Model Representation (8 min).mkv 本课程讲解的第一个算法为"回归算法"，本节将要讲解到底什么是Model。下面，以一个房屋交易问题为例开始讲解，如下图所示（从中可以看到监督学习的基本流程）。所使用的数据集为俄勒冈州波特兰市的住
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2024-07-01 17:17:53
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# Python实现Probit回归的科普
Probit回归是一种广泛应用于二分类问题的统计模型，它对于处理因变量为二项分布的数据特别有效。本文将介绍Probit回归的基本概念、其在Python中的实现以及具体代码示例，最后通过甘特图和序列图来总结实现过程。
## 1. Probit回归概述
Probit回归是基于正态分布的线性模型，它的输出是对特定事件发生概率的估计。与Logistic回归
两个对象person1和person2,如果他们只有名字不同,其他属性相同,不想重复创建对象,想把person1复制一份作为person2,可以使用原型模式.如果person2克隆person1,那么具有相同的值,修改的话只需要修改Name这一个属性就行.其他的属性都不用设置了,因为都是从person1那里拷贝过来的.现在需要想方设法让person1调用一个方法获得person2这个对象.publ
一.写在前面 本节主要讲的是上一节学习图中的按目标分类的橙色方块中的regression，即所要解决的问题的解为数值。本节由一个案例贯穿，即预测神奇宝贝进化后的战斗力，挺有趣的一个案例。本节略长，请耐心看，相信会有收获的，做我们这行的最重要的就是要有耐心。二.案例说明 所要研究的案例是想要预测神奇宝贝进化后的战斗力用cp值表示，具体案例描述如下图2-1。
上篇介绍的多类回归，因变量的多个分类是无序的，即所谓的定类数据。还有一种分类数据，其类别存在大小顺序，即定序数据。这两类逻辑回归的原理是不同的。本篇介绍MADlib的序数回归模型。 一、序数回归简介 在统计学中，序数回归（Ordinal Regression，也称为“序数分类”）是一种用于预测序数变量的回归分析，即其值存
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2024-03-21 10:40:27
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