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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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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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
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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今天是自我学习的第n天~一、线性和多项式拟合（一）线性拟合和异常值去除首先，异常值通常被描述为与其他点“非常遥远”的数据点集合中的数据点或观察值，因此可能是由于例如测量过程中的某些错误。 异常值的识别和去除通常是有争议的，并且在用于描述数据的模型众所周知且被广泛接受的情况下通常“更容易接受”。具体操作如下：①对一组数据点执行线性回归 ②检查输出中的残差表并“识别”异常值 ③使用遮罩工具删除异常点
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2023-11-18 22:31:57
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# R语言 glm 幂函数拟合
## 引言
广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）是统计学中一种常用的回归分析方法，它可以描述因变量和自变量之间的关系，包括线性和非线性的关系。GLM可以通过选择不同的链接函数和误差分布来适应各种数据类型，包括连续型、二项分布、泊松分布等。在R语言中，`glm()`函数提供了方便的接口来构建广义线性模型，并进行模型拟合和预测
原创
2023-11-26 08:18:29
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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
什么是拟合、适度拟合、欠拟合、过拟合每种机器学习模型都有自己的假设和参数。虽然朴素贝叶斯和决策树都属于分类算法，但是他们的假设是不一样的，朴素贝叶斯假设变量之间是独立的，决策树的假设是集合之间的纯净度或混乱程度。参数就是根据假设和训练样本推导出来的数据，朴素贝叶斯的参数就是先验概率和条件概率，决策树的参数就是各个节点以及节点上的决策条件。我们平时接触了很多监督机器模型，都会提到训练一个模型，更学术
# 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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ARIMA模型 文章目录ARIMA模型1、自回归模型（AR）使用自身的数据进行预测，且只适用于预测与自身前期相关的现象。2、移动平均模型(MA)：自回归模型中的误差项累加，能有效消除预测中的随机波动3、自回归移动平均模型（ARMA）4、ARIMA模型总结一下5、代码实现1、导包2、数据预处理3、做一阶差分4、使用模型5、预测值 1、自回归模型（AR）使用自身的数据进行预测，且只适用于预测与自身前期
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2023-12-13 19:49:33
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什么是正态分布或高斯分布？当我们绘制一个数据集（如直方图）时，图表的形状就是我们所说的分布。最常见的连续值形状是钟形曲线，也称为高斯分布或正态分布。 它以德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯的名字命名。遵循高斯分布的一些常见示例数据集是体温、人的身高、汽车里程、IQ分数。 让我们尝试生成理想的正态分布，并使用Python绘制它。如何在Python中绘制高斯分布我们有像Numpy、scipy和matpl
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2024-07-01 16:49:38
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一、What机器学习是什么机器学习简单来说，是从数据中归纳出有用的规则，它是一种新的编程方式，它不需要人类来总结经验、输入逻辑，人类只需要把大量数据输入计算机，然后计算机就可以自动总结经验归纳逻辑，这个过程叫做训练，训练得到了模型，这个模型可以用来代替人去判断，训练得比较好的模型甚至可以超过人类的判断精准度。(图像识别)二、一元线性回归一般步骤❤表达式：y=ax+b,只包含一个自变量和一个因变量，
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2023-08-17 16:49:42
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1. 说明 Prophet是FaceBook开源的时序框架。非常简单实用，你不需要理解复杂的公式，看图，调参，调用十几行代码即可完成从数据输入到分析的全部工作，可谓懒人之利器。 在效果方面，我在同一项目中尝试了ARIMA，将星期和节假日作为特征代入GBDT，Prophet，相对来说，Prophet效果最好，当然这与数据有关，也不能一概而论。总之，Prophet效果挺好的，训练速度也挺快。 Prop
# 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
