这里为了理解关键使用步骤做个最简化common-pools2要实现commons-pool2框架,组要有三部分组成 1 ,ObjectPool:简单说这就是池,传说中对象池,实现对象存取和状态管理:如线程池,数据库连接池都可以用这个 2,PooledObject:这个是池化对象,简单说就是你想囤积对象,专业术语叫池化对象。这个最后要放到ObjectPool对象里面去。同时也添加了一些附加信
转载 2023-12-11 13:26:37
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线性回归和分类问题线性回归普通最小二乘法(OLS)极大似然估计线性分类器最大似然估计和逻辑回归验证曲线学习曲线 线性回归首先,我们知道线性回归模型为: 而线性回归求解其实就是权重最优解。普通最小二乘法(OLS)普通最小二乘法是计算权重方法之一。 OLS可以最小化因变量实际值和模型得出预测值之间均方误差:那么要解决最小化问题,就要求出上式导数,并求出导数等于0时,权重W值,这涉及到矩
Statsmodels 统计包之 OLS 回归Statsmodels 是 Python 中一个强大统计分析包,包含了回归分析、时间序列分析、假设检 验等等功能。Statsmodels 在计量简便性上是远远不及 Stata 等软件,但它优点在于可以 Python 其他任务(如 NumPy、Pandas)有效结合,提高工作效率。在本文中,我们重点介绍最回归分析中最常用 OLS(ord
转载 2023-10-13 21:44:12
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作者:月亮咖啡茶 比如张晓峒老师那本书里面的案例3,要估计CONS=C1+C2*GDP,因为GDP是随机变量不满足经典假设,需要用工具变量来进行估计,即使用了二阶段最小二乘法.在Method直接点击那个TSLS,上面输入你原来准备估计方程,如这个例子中,原来要估计CONS=C1+C2*GDP,可直接输入CONS C GDP.下面是输入工具变量,只需输入例子中工具变量
转载 2024-01-16 21:37:09
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基于字典访问局部变量和全局变量方式。 python 使用叫做名字空间东西来记录变量轨迹。 名字空间是一个字典 ,它键就是字符串形式变量名字,它值就是变量实际值。 名字空间可以像 Python dictionary 一样进行访问。 在一个 Python 程序中任何一个地方,都存在几个可用名字空间。 每个函数都有着自已名字空间,叫做 局部名字空间,它记录了
1. 普通线性回归:通过输出模型真实值和预测值平均平方差尽可能小(即最小二乘估计法),但容易陷入过度拟合(即低偏差),后续回归方法会有带正则化法来缩减数据。 2. 普通线性回归+RFE:RFE是recursive feature elimination回归特征消除,让回归特征消除过程中只保留no_features个最重要特征,可以避免过度拟合,但R
转载 2023-10-22 06:15:01
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Python有两个内置函数:locals()和globals(),它们提供了基于字典访问局部和全局变量方式。Python使用叫做名字空间东西来记录变量轨迹。名字空间只是一个字典,它键字就是变量名,字典值就是那些变量值。实际上,名字空间可以象Python字典一样进行访问。 在一个Python程序中任何一个地方,都存在几个可用名字空间。每个函数都有着自已名字空间,叫做
转载 2023-11-14 10:03:47
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Python两个内置函数——locals 和globals这两个函数主要提供,基于字典访问局部和全局变量方式。 在理解这两个函数时,首先来理解一下python名字空间概念。Python使用叫做名字空间 东西来记录变量轨迹。名字空间只是一个字典,它键字就是变量名,字典值就是那些变 量值。实际上,名字空间可以象Python字典一样进行访问每个函数都有着自已名字空间,叫做局部
数学建模-OLS回归模型 斯皮尔曼相关系数 数值模拟 多目标规划-养老服务床位需求预测运营模式研究养老服务床位需求预测运营模式研究摘要        随着时间推移,我国人口老龄化逐渐增多,老龄化社会问题越来越突出,从2009年到2018年,无论是老年人口数量,还是老年人口化所占比例都有明显增长,解决养老服务
下面是一个回归过程,用于拟合收入和教育情况import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sms import statsmodels.api as sn sdata = pd.read_csv('../input/traindatas/char7/Salary_Data.csv') print(sdata
 summary: 本文总结了几种常见线性回归方式以及各种方式优缺点。1,简单现性回归(OSL):OSL:就是一种最为简单普通最小二乘法实现,y = a0 + a1*x1 + a2*x2 + a3*x3 + ....    。需要注意是,对自变量(即训练样本中特征)进行拟合都是一次方,即简单一次线性关系。我们只是对每个特征加了一个对应权重而已。特
转载 2023-11-26 20:26:48
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1 定义globals()功能:收集全局变量参数:无返回值:得到一个收集全局变量字典(会包含系统内置变量)locals()功能:收集局部变量参数:无返回值:得到一个收集局部变量字典 a = 1 b = 2 def fun(d,e): f = 1000 print("locals(): ",locals()) print("globals(): ",globals(
转载 2024-02-20 09:55:52
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1. 这两个函数主要提供, 基于字典访问局部变量和全局变量方式 。 python 使用叫做名字空间东西来记录变量轨迹。 名字空间是一个字典 ,它键就是字符串形式变量名字,它值就是变量实际值 。 名字空间可以像 Python dictionary 一样进行访问。 在一个 Python 程序中任何一个地方,都存在几个可用名字空间。 每个函数都有着自已名字空间,
1. 线性回归 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定量关系一种统计分析方法。  直观地说,在二维情况下,已知一些点X,Y坐标,统计条件X结果Y关系,画一条直线,让直线离所有点都尽量地近(距离之和最小),用直线抽象地表达这些点,然后对新X预测新Y。具体实现一般使用最小二乘法。 线性回归  线性回归优点是理解和计算都相对简单,缺点
转载 2024-01-02 17:02:26
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locals 和globals,它们提供了基于字典访问局部和全局变量方式。 首先,是关于名字空间一个名词解释。是枯燥,但是很重要,所以要耐心些。Python使用叫做名字空间东西来记录变量轨迹。名字空间只是一个字典,它键字就是变量名,字典值就是那些变量值。实际上,名字空间可以象Python字典一样进行访问,一会我们就会看到。 在一个Python程序中任何一个地方,都存在
套索回归 岭回归 回归分析是一种统计技术,可对因变量一个或多个自变量之间关系进行建模和近似。 本文将快速介绍三个使用R和Boston住房数据集常用回归模型:Ridge,Lasso和Elastic Net。 首先,我们需要了解回归基本知识以及使用特定模型时方程式哪些参数会发生变化。 简单线性回归,也称为普通最小二乘(OLS),试图使误差平方和最小。 在这种情况下,误差是实际数
 summary: 本文总结了几种常见线性回归方式以及各种方式优缺点。1,简单现性回归(OSL):OSL:就是一种最为简单普通最小二乘法实现,y = a0 + a1*x1 + a2*x2 + a3*x3 + ....    。需要注意是,对自变量(即训练样本中特征)进行拟合都是一次方,即简单一次线性关系。我们只是对每个特征加了一个对应权重而已。特
文章目录什么是普通最小二乘法如何推导OLS正规方程梯度下降法Python实现 什么是普通最小二乘法普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS),是一种线性最小二乘法,用于估计线性回归模型中未知参数。通俗解释:最小,即最小化;二乘,即真实观测因变量预测因变量平方和,直观上来看,就是要使得 「集合中每个数据点和回归曲面上对应预测距离平方和」
算法基本思路:首先需要确定一个因变量y以此构建一元回归方程,再找到已通过显著性检验一元线性回归方程中F值最大解释变量x0,将其并入回归方程中,再分别将剩余解释变量解释变量x0作为OLS函数自变量集拟合回归方程,同样找出其中F值最大自变量集,如果该自变量集均能通过显著性检验则将该解释变量并入回归方程中并进行下一轮迭代,否则舍弃该解释变量,并找出F值第二大自变量集继续对其进行显著性检验
这两个函数主要提供,基于字典访问局部和全局变量方式。在理解这两个函数时,首先来理解一下python名字空间概念。Python使用叫做名字空间东西来记录变量轨迹。名字空间只是一个字典,它键字就是变量名,字典值就是那些变量值。实际上,名字空间可以象Python字典一样进行访问每个函数都有着自已名字空间,叫做局部名字空间,它记录了函数变量,包括函数参数和局部定义变量。每个模
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