当拟合线性回归模型时，人们经常报告的一个数量是R平方值。这可以通过协变量/预测变量来解释结果Y中变化的比例。如果R平方接近于1（在我的工作中不常见），则意味着协变量可以共同解释结果Y的变化。这意味着可以使用协变量准确地预测Y（在某种意义上）。相反，低R平方意味着Y由协变量预测不佳。当然，效果可能具有实质性的重要性，但不一定能解释大量的变异 - 血压会影响心血管疾病的风险，但它并不足以解释结果的大量...
原创
2021-05-20 22:04:09
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当拟合线性回归模型时，人们经常报告的一个数量是R平方值。这可以通过协变量/预测变量来解释结果Y中变化的比例。如果R平方接近于1（在我的工作中不常见），则意味着协变量可以共同解释结果Y的变化。这意味着可以使用协变量准确地预测Y（在某种意义上）。相反，低R平方意味着Y由协变量预测不佳。当然，效果可能具有实质性的重要性，但不一定能解释大量的变异 - 血压会影响心血管疾病的风险，但它并不足以解释结果的大量...
原创
2021-05-12 23:58:36
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可行解和最优解可行解：各种规划中画不等式组表示的平面区域（即是可行域）后该区域中的点都算可行解最优解：通过几何方法在这个区域中可以找出约束条件的最值即最优解拉格朗日乘子法待求解问题为：这个问题可以转换为其中称为拉格朗日乘子，求解过程如下，首先对拉格朗日方程的和求导，得到如下式子， 和 联立可得到最优解的和,下面证明算法的正确性，现在有一个二元函数，要求其最小值，,而约束条件为, 则如下图所示，通过
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2024-05-16 10:25:36
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约万字长文预警，如果你没时间，就不用看了，这就是一个梳理的文章，方便我后来找资料。因为工作的关系，近期需要梳理一些 Python 的知识(可能有小伙伴知道了，LI-6800 搞了个大动作，支持 Python 编程了)，首先要认真系统的梳理的是关于时间和日期的处理，但本着一次也是做工作，两次也是做工作，反正都同样是知识，二者也是密切相关，所幸把 R 相关的知识也一并梳理了。时间日期的基础知识先把经常
收集的问题： 如何用matlab来拟合幂律分布，怎样将拟合值和实际值进行对比，放在一个图中，又如何检验实际数据是否符合拟合函数。 如果不符合，如何来直接判断实际数据服从什么样的函数分布呢 在MATLAB里，对数据进行拟合，在双对数坐标下，看数据是否符合幂律分布，求出幂指数，并绘出图形。-In MATLAB, the pairs of data fitting, in double logarit
1.单因素方差分析：适用于单因素A有两个水平或以上，研究个水平对因变量的影响正态假设条件：W检验shapiro.test():原假设为数据来自正态分布方差齐性条件：Bartlett检验（主要用于正态分布的数据） bartlett.test(x, g, ...)x是数据向量或列表（list）；g是因子向量，如果x是列表则忽略g。 当使用数据集时，也可以通过formula调用函数&
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2023-06-25 20:40:28
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文章目录摘要一、logistic regression二、logistic regression 与linear Regression的区别三、discriminative （判别式模型）与generative（生成式模型）四、Multi-class Classification（多分类）五、Logistic Regression的限制与解决方法展望 摘要本章首先通过生成概率模型引入了logis
目录step1 build model最简单的模型——一元线性模型：稍复杂一点——多元线性模型：step2 Goodness of FunctionLoss function L: 评估模型好坏step3 最佳模型 - gradient decent目标：更简洁的公式：过拟合正则化Bias and VarianceBias(偏差)：Variance(方差):归纳判断梯度下降技巧Tip1：调整学习率
⼀一.python基本数据类型 1. int ==> 整数. 主要⽤用来进⾏行行数学运算 2. str ==> 字符串串, 可以保存少量量数据并进⾏行行相应的操作 3. bool==>判断真假, True, False 4. list==> 存储⼤大量量数据.⽤用[ ]表⽰示 5. tuple=> 元组, 不可以发⽣生改变 ⽤用( )表⽰示 6. dict
1.偏差和方差的定义偏差：描述的是预测值的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据。方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离，方差越大，数据的分布越分散。 我们训练出来的模型和真实模型之间通常存在着不一致性，而这不一致性就表现为偏差和方差，选择正确的模型复杂的，能够尽可能减少偏差和方差。 复杂度高的模型通常对训练集有很好的拟合能力，但对测试数据就不一定了，极有可能出
我在b站上看到深度学习框架Tensorflow学习与应用(8)，是一个深度学习线性回归的例子。算是学深度学习的第一个例子，在此记录。import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt引入这三个库，matplotlib 用来画图的，后面会说到一点点。这个例子是生成一些随机点（大体依照在x平方这
作者|ANIRUDDHA BHANDARI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 理解R方和调整R方的概念 了解R方和调整R方之间的关键区别
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2020-07-20 12:13:00
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一、基础理解 1）训练模型的目的训练模型不是为了最大程度的拟合样本点，而是为了获得一个可以预测的模型，当有了新的样本时，该模型可以给出很好的解答，因此衡量模型对于训练数据集的拟合程度时是没有意义的，我们真正需要的是该模型的泛化能力； 均方误差：描述两组数之间的相同程度；机器学习领域，用模型在 X_test 上的预测结果 y_predict 与 y均方误差越小，拟合
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2024-01-12 02:28:41
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上次讲到单因素方差分析：（生物信息学）R语言与统计学入门（二）——单因素方差分析_李京弦的博客-CSDN博客上次说到t检验，是检验两组数据的均数差异，链接如下：（生物信息学）R语言与统计学入门（一）——t 检验_这次我们来介绍一下单因素方差分析。单因素方差分析：方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上
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2023-06-25 10:40:18
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# Python计算R方
R方（R-squared）是统计学中用来衡量回归模型拟合优度的一个重要指标。它的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型拟合得越好。在Python中，我们可以使用`numpy`和`scipy`等库来计算R方值。
## R方的计算方法
R方表示的是因变量的变异中可以由自变量解释的部分的比例。其计算方法如下：
1. 首先计算总平方和（Total Sum of Squar
原创
2024-05-29 03:15:34
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一.写在前面 本节主要讲的是上一节学习图中的按目标分类的橙色方块中的regression，即所要解决的问题的解为数值。本节由一个案例贯穿，即预测神奇宝贝进化后的战斗力，挺有趣的一个案例。本节略长，请耐心看，相信会有收获的，做我们这行的最重要的就是要有耐心。二.案例说明 所要研究的案例是想要预测神奇宝贝进化后的战斗力用cp值表示，具体案例描述如下图2-1。
## Python中的数学库及R方值计算
在数据分析和机器学习中，我们经常需要使用数学函数来处理数据并评估模型的性能。Python作为一种流行的编程语言，提供了许多强大的数学库，其中`math`库就是其中之一。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的`math`库计算R方值（R-squared）。
### Python中的math库
`math`是Python标准库中的一个模块，提供了许
原创
2024-03-20 07:12:55
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《算法分析与设计》期末复习题一、选择题1.应用Johnson法则的流水作业调度采用的算法是（D） A. 贪心算法 B. 分支限界法 C.分治法 D. 动态规划算法2.Hanoi塔问题如下图所示。现要求将塔座A上的的所有圆盘移到塔座B上，并仍按同样顺序叠置。移动圆盘时遵守Hanoi塔问题的移动规则。由此设计出解Hanoi塔问题的递归算法正确的为：（B） 3.动态规划算法的基本要素为（C） A. 最优
前言这是R语言和医学统计学的第3篇内容。主要是用R语言复现课本中的例子。我使用的课本是孙振球主编的《医学统计学》第4版，封面如下：四格表资料的卡方检验使用课本例7-1的数据。首先是构造数据，本次数据自己从书上摘录。。ID<-seq(1,200)
treat<-c(rep("treated",104),rep("placebo",96))
treat<- factor(treat)
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2023-10-30 21:34:09
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R语言的各种统计分布函数1.二项分布Binomial distribution：binom 二项分布指的是N重伯努利实验，记为X ~ b(n,p)，E(x)=np,Var(x)=np(1-p) pbinom(q,size,prob)， q是特定取值，比如pbinom(8,20,0.2)指第8次伯努利实验的累计概率。size指总的实验次数，prob指每次实验成功发生的概率 dbinom(x,size
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2023-08-29 20:09:45
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