系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logistic regression机器学习笔记——多层线性（回归）模型 Multilevel (Linear Regression) Model深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader深度学习笔记——pytorch
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2024-10-24 10:45:14
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图5.24到5.26举例说明了分别为4层、6层和10层的三个板子的经典叠层布局。在下面描述的这些双层设计中，使用通常的环氧的环氧树脂多层制造方法，超过了10层、设计者通常结合使用另外的地平面隔离布线层。 这些叠层适用于高速计算机产品，嵌入在屏蔽很好的板卡机架里，如果系统必须通过FCC，VDE，
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2024-05-13 03:19:05
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Task01:线性回归/softmax与分类模型/多层感知机1. 线性回归线性回归是最基础的一类回归模型。线性回归问题就是试图学到一个线性模型尽可能准确地预测新样本的输出值。也就是说，我们希望学习到一个 f(.) 的关系，使得 f(x) 的值尽可能地逼近真实的y值。 那么确定 w 和 b 的值就是我们最终学习的目标。而这二者值的确定，关键在于衡量 f(x)（预测值）和 y（真实值）的差别。而均方误
深层神经网络1 深层神经网络1.1 深度学习基本概念维基百科定义：一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的集合 两个重要特性：多层 和 非线性1.2 线性模型的局限性线性模型的最大特点是任意线性模型的组合任然是线性模型一个线性模型通过输入得到输出的函数被称为一个线性变换缺点：由于现实中的问题往往不具有线性，因此线性模型解决的问题具有局限性1.3 使用激活函数去线性化chapter01 介绍的
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2024-06-23 13:42:42
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1、HLM运行只运行到一半，报错：无法继续，Matrix Vtheta1 is not invertible. Unable to continue 报错如下图。在运行HLM中时，出现上述错误，直译是说矩阵不可逆，无法继续，所以没有得出期望的结果。现在查到线索说是《分层线性模型层-1自变量中心化问题研究综述》何晓群，文献中有详细的说明，正在跟踪。问题原因已找到，确实是因为数据未中心化，
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2024-03-05 23:45:45
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6.1引言线性分类在解决很多问题是取得的最小误差率还显得不够！一个精确选择的非线性函数，可以得到任意判决边界。但主要的困难是如何选择非线性函数。一个完备的基函数可能得到较好的效果，但可能会有太多的参数需要估计，而训练样本总是有限的！再或者我们可能有先验知识引导我们选择非线性函数，但如果缺少这些信息，就无法自动选择非线性函数。多层神经网络是一种在训练线性判别函数的同时学习其非线性程度的方法？？？决定
一、简介。在单片机开发中，可能会用热敏电阻来测量温度：如PT100、MF58等。但是直接测量热敏电阻就只能得到阻值，测阻值有很多方法，如：恒流源、电桥等。那么测出来的阻值，该如何计算出温度？有两种方法：查表法、曲线拟合。查表法适用于实时性要求高，单片机容量大的场合（FPGA也常常使用查表法）。曲线拟合适用于实时性要求低，单片机容量小的场合。本文以热敏电阻MF58为例，介绍如何使用曲线拟合来计算出温
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2024-10-27 15:06:32
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邱锡鹏《神经网络与深度学习》线性分类模型综述模型一：二分类与多分类问题二分类多分类模型二：Logistic Regression模型三：Softmax回归模型四：感知机模型四：支持向量机 线性模型的公式一般形式为:f(x;ω)=ω^T x+b;其中ω=[ω_1,⋯,ω_D]T为D维权重向量，b为偏置。在分类问题中，输出目标y是一些离散的标签，所以要引入其他函数来预测输出目标。 其中f(x;ω)
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2024-08-20 15:33:51
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最近我们被客户要求撰写关于线性混合模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。序言混合线性模型，又名多层线性模型(Hierarchical linear model)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据。此外，它还特别适合处理带有被试内变量的实验和调查数据，因为该模型不需要假设样本之间测量独立，且通过设置斜率和截距为随机变量，可以分离自变量在不同情境中(被试内设计中常为不同被试
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2024-07-20 16:34:46
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6.5 多网融合从通信网络来讲，多网融合主要是指固定网络、移动网络、互联网、广电网融合于一体，满足通信业务融合、网络融合、终端融合、产业融合的需求。“多网融合”技术有两个层面的含义，一是基于IP协议的控制网与信息网的“接入融合”；二是各个子系统信息间的“内容融合”。6.5.1 分组交换技术将整个数据块或称为报文按一定长度分组，一个数据组中包含一个分组头，用来填写地址信息和其他控制信息，
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2024-04-19 09:41:43
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最大似然估计&贝叶斯估计与传统计量模型相对的统计方法，存在1）参数的解释不同:经典估计:待估参数具有确定值它的估计量才是随机的。如果估计量是无偏的，该估计量的期望等于那个确定的参数。bayes待估参数服从某种分布的随机变量。2）利用的信息不同:经估:只利用样本信息，bayes要求事先提供一个参数的先验分布，即人们对有关参数的主观认识，是非样本信息。在参数估计中它们与样本信息一起被利用。3）
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2024-04-25 10:32:12
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from numpy import *def trainNB0(trainMatrix,trainCatergory): #适用于二分类问题，其中一类的标签为1 #return #p0Ve
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2023-01-13 00:29:34
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# 如何在 Mplus 中安装 Java
在现代数据分析和建模中，Mplus 是一个广泛使用的工具，尤其适用于结构方程模型和多层次模型。最近，为了能更方便地与其他编程语言如 Java 进行整合，很多用户需要在 Mplus 中安装 Java。本教程将详细指导你如何完成这个过程，特别是为那些刚入行的小白。
## 流程概述
安装 Java 并确保其在 Mplus 中顺利运行，可以按照以下步骤进行。
Mybatis-plus1. 简介 MyBatis-Plus（简称 MP）是一个 MyBatis 的增强工具，在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。2. 特征无侵入：只做增强不做改变，引入它不会对现有工程产生影响，如丝般顺滑损耗小：启动即会自动注入基本 CURD，性能基本无损耗，直接面向对象操作强大的 CRUD 操作：内置通用 Mapper、通用 Ser
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2024-05-07 11:09:52
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原创
2024-03-05 13:49:38
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本文档用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。
原创
2021-05-12 15:38:46
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目录一、贝叶斯理论二、实战朴素贝叶斯实战朴素贝叶斯1实战朴素贝叶斯3三、scikit-learn中朴素贝叶斯的分类算法的适用四、贝叶斯算法的优缺点一、贝叶斯理论贝叶斯模型 现在我们来看一下怎么操作。假设我有m个样本数据：这大大的简化了n维条件概率分布的难度，虽然很粗暴，但是很给力。 二、实战朴素贝叶斯实战朴素贝叶斯1demo.py（朴素贝叶斯算法实例，预测新闻类别）：from
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2024-07-08 10:14:34
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本文档用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。
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2021-05-20 22:02:08
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Deep First Search && Breadth First SearchT1：Lg P1123 取数游戏 难度 ★从（1，1）点出发，向右扩展，直到扩展到最后（n，m）几个问题 1.如何保证搜索顺序？（x，y）→（x，y+1）当y==m时换行 2.如何换行？x=x+1，y=1； 3.如何设计状态？dfs（x，y，sum）表示当前点（x，y）的ans为sum 4.如何保证相
朴素贝叶斯算法1 概述2 算法特点3 算法原理3.1 贝叶斯定理3.1 朴素贝叶斯4 朴素贝叶斯学习与分类5 示例6 python实现 1 概述 朴素贝叶斯（naive Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。2 算法特点优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多分类别问题。缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感，用于分类的特征之间要求是独立的。适用数据类型：标称型。3 算
