文章目录线性回归1.1 专栏介绍1.2 单变量线性回归1.2.1 模型表示1.2.2 代价函数1.2.3 梯度下降法1.3 多变量线性回归1.3.1 多维特征1.3.2 多元梯度下降1.3.3 特征缩放1.3.4 关于学习率1.3.5 特征与多项式回归1.3.6 正规方程1.4 配套作业的Python实现1.4.1 单变量线性回归1.4.2 多变量线性回归1.4.3 正规方程1.4.4 线性回归
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用4.2 长短时记忆网络（LSTM）处理序列依赖关系4.3 注意力机制（Attention）5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览PSO优化前：PSO优化后：2.算法运行软件版本MATLAB2022A3.部分核心程序.............................
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2024-10-11 14:25:03
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文章目录一、mpstat概述二、mpstat使用1、下载软件包2、命令参数3、参数含义4、平均负载信息三、压力测试1、下载工具包2、参数四、查看统计信息参数五、实例操作1、实验目的2、测试CPU使用的负载状态平均系统的负载情况模拟压力测试前后对比3、模拟Ｉ／Ｏ负载4、模拟大量进程使用总结一、mpstat概述mpstat （multiprocessor state） 可以查看所有cpu的平均负载，也
1. PSM 简介 在经济学中，我们通常希望评估某项公共政策实施后的效应，为此，我们构建 "处理组" 和 "控制组" 以评估「处理效应 (treatment effect)」。然而，我们的数据通常来自非随机的观察研究中，处理组和控制组的初始条件不完全相同，故存在「选择偏差 ( selection bias)」问题。「倾向得分匹配 (PSM)」法使用倾向得分函数将多维向量的信息压缩到一维，然后根据倾
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2024-06-25 09:36:24
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如果我们要做一个需要能够支持各种数据库的ORM。可以用到AbstractFactory，Singleton等设计模式。我们先分析一下，要实现一个ORM，我们首先需要一个能够和各种不同数据库平台交互的一致的接口，我们把它叫做DBWR，意思就是“数据库读写”。它可以读取数据库中的数据，对数据库执行DDL操作。我们认为它有这些功能：1、读取数据，以DataTable的形式返回，其原型是：publicDa
1 storm入门介绍1.1 背景-实现实时计算系统需要解决那些问题如果让我们自己设计一个实时计算系统，我们要解决哪些问题。
（1）低延迟：都说了是实时计算系统了，延迟是一定要低的。
（2）高性能：性能不高就是浪费机器，浪费机器是要受批评的哦。
（3）分布式：系统都是为应用场景而生的，如果你的应用场景、你的数据和计算单机就能搞定，那么不用考虑这些复杂的问题了。我们所说的是单机搞不定的情况。
（4）
文章目录前言Odds引出logit函数logit函数推导它的反函数sigmod函数sigmod函数推导Logistic回归求解参数$\theta$值 前言Logistic回归是把线性回归（连续的）转化为二分类的问题（不连续的）的模型 今天从头梳理一下Logistic回归。 文章的整体思路是：由Odds引出logit函数由logit函数推导出它的反函数sigmod函数sigmod函数推导出Logis
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2024-05-25 14:50:02
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PSM倾向性匹配得分定义就是一个用户属于实验组的倾向性，也就是在特定特征的情况下属于实验组的概率(条件概率)其他定义： PSM 通过统计学模型计算每个观测的每个协变量的综合倾向性得分，再按照倾向性得分是否接近进⾏匹配。 用直白的话来讲就是：由于变量太多，如果坚持各个变量一一精确匹配，那估计匹配下来没几个样本能一一匹配得上了。那不如直接用倾向得分，根据影响是否接受培训的各个元素，将每个用户计算出一个
codedump » glog简单分析glog简单分析
项目组一直使用google的glog开源库进行日志输出, 花时间研究了一下, 做些分享.这里就不分析它的使用方式了, 还是比较简单的, 几乎可以不用配置就直接使用了.另外, 如果真的需要配置的话, glog和一般的日志系统(如log4系列)是不太一样的, 后者一般使用配置文件, 而glog是在命令行参数中指定的.对比优缺点, 配
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2024-08-19 12:42:34
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1. 树回归基于之前的线性回归，树回归归根结底也是回归，但不同的是，树回归可以更好的处理多特征的非线性回归问题，其基本思想就是切分数据集，切分至易拟合的数据集后进行线性回归建模。（复杂数据的局部建模）回归树 节点为数值型/标称型 模型树 节点为线性模型2.优缺点优点: 可以对复杂的非线性数据建模 缺点: 结果不易理解，抽象化3.伪代码'''
部分核心代码伪代码
1.建树creatTree
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2024-09-03 07:49:14
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# 使用Python做PSM和Stata
在数据分析领域，处理观察性研究中的因果推断问题是一项极具挑战性的任务。为了减少混杂变量的影响，研究人员通常会使用倾向得分匹配（PSM）或倾向得分加权（PSW）等方法来进行处理。而在实际操作中，Python和Stata是两种常用的数据分析工具。本文将介绍如何使用Python和Stata来实现倾向得分匹配，并对两种工具进行比较。
## 1. 使用Pytho
原创
2024-03-24 04:46:03
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两样本T检验，和终于来到T检验的最后一个章节，两样本T检验。两样本T检验的应用条件为：1.独立的随机样本 2.资料应当服从正态分布 3.方差齐性即我们要在前面两种T检验的前提下，做多一个方差齐性检验，且需要注意数据的结构废话不多说，do it例例3-3为研究国产四类新药阿卡波糖胶囊的降血糖效果，某医院用40名Ⅱ型糖尿病病人进行同期随机对照试验。试验者将这些病人随机等分到试验组(阿卡波糖胶囊组)和对
目录1. 引言1. `matchit` 命令1.1 命令简介1.2 实例：使用 `matchit` 命令匹配两个数据集中的公司名称2. `reclink` 命令2.1 命令简介2.2 实例：使用 `reclink` 命令匹配两个数据集中的公司名称3. 总结4. 参考资料1. 引言关于匹配，我们最常用的匹配命令为 merge ，详见 help merge ，该
用神经网络思想实现Logistic回归欢迎来到你的第一个编程作业！ 你将学习如何建立逻辑回归分类器用来识别猫。 这项作业将引导你逐步了解神经网络的思维方式，同时磨练你对深度学习的直觉。说明： 除非指令中明确要求使用，否则请勿在代码中使用循环（for / while）。你将学习以下内容：建立学习算法的一般架构，包括：
初始化参数计算损失函数及其梯度使用优化算法（梯度下降）按正确的顺序将以上所有
PSMNET,全称Pyramid Stereo Matching Network是一篇2018发表在CVPR上的双目立体匹配论文。论文的作者是Department of Computer Science, National Chiao Tung University的Jia-Ren Chang。该篇论文融合了之前一些论文的相关研究并做了一些创新。相比于之前的网络，该网络集成了更多的全局上下文信息
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2024-07-09 06:44:40
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一、论文简述1. 第一作者：Jia-Ren Chang2. 发表年份：20183. 发表期刊：CVPR4. 关键词：端到端训练、连接体、空间金字塔池化、堆叠沙漏的3D CNN、回归5. 探索动机：仅仅利用不同视角下的强度一致性约束已经不足以在不适定区域得到精确的对应关系的估计，而且在弱纹理区域这个约束是无效的，好的解决方式是将全局上下文信息融合到立体匹配中。6. 工作目标：如何有效地利用上下文信息
STATA是一个数据统计软件，正如它的名字一样，STATA=statistic+data。STATA软件的功能和matlab类似，也可以用代码实现数据的统计与可视化。但几乎只能进行整行整列的数据处理，且每次只能加载处理一个数据矩阵，灵活性和全面性比不过matlab。那我为什么要用STATA呢？这是因为我选修了这门课，水一下学分。当然，相比matlab，它在数据处理方面，也有一些方便之处。下面记
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2024-05-17 23:51:53
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1 简介由于进出口贸易额波动较大,影响因素较多,一般预测算法难以得到较为准确的预测结果。针对该问题,提出基于PSO优化混合RVM模型的贸易预测方法。该方法首先找出影响进出口贸易的指标并通过主成分分析方法提取出指标的主因子作为模型的输入数据。然后在多个不同核函数的单一核RVM模型训练的基础上,根据单一核RVM模型预测误差采用多核加权的方法构建混合核RVM模型,最后通过PSO优化混合核模型参数以提高预
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2024-07-25 19:00:11
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快捷键：f8打开信息调板，注意虽然数字最高是255，但0也是数值之一，因此共256级。f7开启图层调板f6调出调色板，按D还原为默认颜色ctrl + 放大，ctrl - 缩小f 可以切换显示模式窗口-工作区-复位调板位置CTRL ALT Z 撤销CTRL SHIFT Z重做D CTRL DELETE 把图像变成一片空白填充黑色：先〖X〗然后〖ALT DELETE〗按下SHIFT，保持水
动态面板数据模型及估计方法假说里面不要出现显著 文章目录(一)面板数据基础知识**一、面板数据的定义****二、面板数据的分类****三、面板数据的优缺点****四、面板数据模型****五、面板数据模型的估计**（二）**短面板数据分析的基本程序****三大问题检验**（三）**长面板数据分析**（四）**机制识别方法**（五）平稳序列（六）内生性与工具变量法**内生性问题及解决方法**两阶段最小
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2024-07-24 10:43:57
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