如果一味的去提高训练数据的预测能力，所选模型的复杂度往往会很高，这种现象称为过拟合，所表现的就是模型训练时候的误差很小，但在测试的时候误差很大。指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。具体表现就是训练集上效果好，在测试集上效果差。模型泛化能力弱。过度拟合产生的原因过拟合的第一个原因，就是建模样本抽取错误，包括（但
GLM 广义线性模型George Box said: “All models are wrong, some are useful”1. 始于 Linear Model作为 GLM 的基础，本节 review 经典的 Linear Regression，并阐述一些基础 term。 我们线性回归的基本如下述公式，本质上是想通过观察 x，然后以一个简单的线性函数 h(x) 来预测 y： y=h(x)
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2023-10-20 16:33:18
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ChatGPT已经火了一段时间了，国内也出现了一些平替，其中比较容易使用的是ChatGLM-6B：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B ，主要是能够让我们基于单卡自己部署。ChatGLM的基座是GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling论文中提出的模型，接下
下面是我对GLM模型的理解：数据编码的方式在一般统计中，常用的coding方式有dummy，effect和cell.mean，这个在R和python中都可以实现。dummy coding 举例假设有4个组别A, B, C, D，它的自由度是4-1=3，因此它可以用3个不同位置的1来编码代表4个组（有一个组作为reference组，其编码全为0）. 假设如下的表格数据： 把g4组作为参考组，使用du
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2023-11-03 18:52:12
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工欲善其事，必先利其器！我们想要更轻松更有效率地开发，必须学会一些“高级”技能。前不久看到一位 Python大佬的代码，其中使用了一个短小精悍的模块，我认为还蛮有用的，今天分享给大家。这个模块就叫 glom ，是 Python 处理数据的一个小模块，它具有如下特点：嵌套结构并基于路径访问使用轻量级的Pythonic规范进行声明性数据转换可读、有意义的错误信息内置数据探测和调试功
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2023-11-02 22:22:32
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# Python GLM本地小模型
## 介绍
在数据分析与机器学习领域，广义线性模型（Generalized Linear Model，GLM）是一种常见的统计模型，用于拟合各种类型的数据。GLM在不同的数据集上表现出色，其简单性和可解释性使其成为研究和应用领域中的热门选择。在本文中，我们将讨论如何在Python中使用GLM建立本地小模型，并进行预测。
## GLM基本原理
GLM是线性回归
原创
2024-06-16 05:27:57
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# Python中的广义线性模型（GLM）
广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM）是统计学中用于处理线性关系的重要工具。相较于普通的线性回归，GLM不仅能处理连续型因变量，还可以处理具有其他分布的因变量，比如二项分布或泊松分布等。GLM的灵活性使其在许多实际应用中都显得尤为重要。
## 什么是广义线性模型？
在简单的线性回归中，我们的模型假设因变量与自变量
# GLM广义线性模型在Python中的应用
广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM）是一种扩展线性模型的框架，可以处理非正态分布的响应变量。GLM结合了线性模型的优点，并通过采用不同的链接函数和分布族，使其适合更广泛的实际数据问题。
## GLM的基础知识
GLM是通过以下三部分构成的：
1. **随机成分**：选择响应变量的概率分布，例如正态分布、二项
在win7+python3.5环境下配置opengl，并显示三维模型首先安装opengl:已经安装python的系统会自动安装pip，所以只需要一句pip命令就可以安装opengl了，命令如下：pip install PyOpenGL PyOpenGL_accelerate然后在python 中import相关功能，运行后会出现错误OpenGL.error.NullFunctionError: A
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2023-06-30 17:35:10
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一、初始化pygame环境 （一）在pycharm中新建一个工程（二）安装pygame（三）测试安装是否成功 在pycharm终端中输入 python -m pygame --version在pycharm运行演示程序。 在pycharm终端中输入：python -m pygame.examples.aliens二、pygame基础 （一）pygame初始化 导入pygameimport pyga
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2024-05-15 15:13:12
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# 如何实现GLM架构模型：新手指南
在这个指南中，我们将一起探索如何实现一个GLM（广义线性模型）架构模型。GLM是一种扩展的线性回归模型，用于解决许多统计建模问题。接下来，我们将按步骤详细说明整个实现过程。
## 一、实现流程
下面是实现GLM架构模型的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备：加载和清洗数据 |
| 2 |
ChatGPTBook/LLMFTProj Name Last commit message Last commit date parent directory .. ChatGLM-6B (Directory) upda
原创
2023-11-15 15:10:01
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目录一.前言二.坐标系1.屏幕坐标系2.纹理坐标系3.顶点坐标系4.图像坐标系三.混合四.变换矩阵1.平移2.旋转3.缩放4.矩阵组合顺序五.投影矩阵1.正交投影2.透视投影3.总结六.帧缓冲区帧七.VAO八.VBO九.PBO 十.FBO十一.UBO十二.TBO十三.猜你喜欢零基础 OpenGL ES 学习路线推荐 : OpenGL ES 学习目录 >> OpenGL ES 基础零基
国内关于GAM方面的资料不是一般的少，基本上都要往国外找。我光顾了没100都有50个网站，翻查了不少论文及资料，研究整理出下文，欢迎一同讨论。GAM 广义相加模型Generalized additive model： 概念回归模型中部分或全部的自变量采用平滑函数，降低线性设定带来的模型风险，对模型的假定不严，如不需要假定自变量线性相关于因变量（线性或非线性都可以）。解决logistic回归当解释变
本文基于Python语言，描述OpenGL的变换
1. 概述本文基于Python语言，描述OpenGL的变换笔者这里不过多描述每个名词、函数和细节，更详细的文档可以参考：变换 - LearnOpenGL CN (learnopengl-cn.github.io)2. 导入GLM平移、旋转、缩放等变换主要是使用变换矩阵来实现OpenGL Mathematics
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2023-07-05 13:14:36
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文章目录核心概念一般线性模型概述GLM建模分析流程概览fMRI中的回归分析第一级GLM：单一体素，单一对象 核心概念一般线性模型概述GLM:一般线性模型。它的核心思想是把数据看作是**模型函数（预测因子,predictor）和噪声（误差,error）**的线性结合。用线性代数的知识，我们可以将GLM表述为下面的形式： 图1.GLM的数学形式用矩阵形式写为：,其中 为设计矩阵，分别为观测数据，模型
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2024-07-06 22:54:15
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## 实现glm模型 vif R语言的步骤
### 1. 载入所需的库
在开始之前，我们首先需要载入一些必要的R包，这些包将帮助我们实现glm模型和计算vif值。以下是需要载入的包：
```R
library(car) # 用于计算vif值
library(MASS) # 用于拟合glm模型
```
### 2. 准备数据集
接下来，我们需要准备一个数据集来进行glm模型拟合和vif值计算
原创
2023-09-09 14:11:57
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在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3 MCMC库进行推理。我们将首先回顾经典或频率论者的多重线性回归方法。然后我们将讨论贝叶斯如何考虑线性回归。用PyMC3进行贝叶斯线性回归在本节中，我们将对统计实例进行一种历史悠久的方法，即模拟一些我们知道的属性的数据，然后拟合一个模型来恢复这些原始属性。什么是广义线性模型？在我们开始讨论贝叶斯线性回归之前，我想简要地概述广义线性模型（G
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2023-11-07 04:12:50
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上篇博文中，我们知道了指数分布族，它的定义式为： ， 这次我们要了解的广义线性模型，是基于指数分布族的，我们可以通过指数分布族引出广义线性模型（Generalized LinearModel,GLM）。这种模型是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值。 实际上线性最小二乘回归和Logistic回归都是广义线性模型的一个特例。当随机变量y服从高斯分布，η与
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2023-10-12 11:32:15
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问题描述：由于公司业务产品中，需要用户自己填写公司名称，而这个公司名称存在大量的乱填现象，因此需要对其做一些归一化的问题。在这基础上，能延伸出一个预测用户填写的公司名是否有效的模型出来。目标：问题提出来了，就是想找到一种办法来预测用户填写的公司名是否有效？问题分析：要想预测用户填写的公司名称是否有效，需要用到NLP的知识内容，我们首先能够想到的是利用NLP中的语言模型，来对公司名称进行训练建模，并
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2024-05-17 16:57:45
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