文章目录前言1. 概述2.1 目的2.2 说明2. 版本2.1 天津，2024年1月18日，Version13. 微信公众号GISRSGeography一、数据1. 输入数据2. 输出数据二、程序代码 前言 此系列博文的目的是基于Python的Climate Indices库计算标准化降水蒸散发（SPEI）指数。1. 概述2.1 目的针对栅格温度和降水数据，调用Climate Indices
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2024-09-23 10:07:20
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两阶段最小二乘法与R文章目录两阶段最小二乘法与R@[toc]1、ivreg包介绍2 、操作流程1、ivreg包介绍R语言计量包ivreg用以解决线性回归模型的内生性问题。描述：工具变量估计的线性模型通过两阶段最小二乘(2SLS) 回归或通过稳健回归M估计(2SM)或MM估计(2SMM)。主要的ivreg()模型拟合函数旨在提供一个工作流程，尽可能类似于标准的lm()回归。大量的方法是被用来拟合iv
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2023-06-21 19:20:00
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搜索逐步回归法相关的资料信息，找到一片逐步回归法的学习笔记,比较详细的讲了逐步回归法的三种操作方式，个人倾向于第三种方式。在第三种方式下，不但考虑了新增因子的解释能力同时也考虑了新增因子后已存在因子的解释能力，最终等于将所有因子中不适宜的因子剔除，留下有效因子。这是解决多因子的多重共线性的有效办法。原文内容 ：之前在 SPSS 中的回归分析算法中发现，在它里面实现的算法有 Enter
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2023-11-14 10:22:16
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本文是机器学习系列的第一篇，内容主要包括：（1）线性回归问题的引入和定义；（2）LMS更新规则；（3）批处理梯度下降法和随机梯度下降法。
（整理自AndrewNG的课件，转载请注明。整理者：华科小涛@）1.问题的引出 先从一个简单的例子说起吧，房地产公司有一些关于Portland,Oregon的房子信息，下表是房子的面
【实验目的】构造LR分析程序，利用它进行语法分析，判断给出的符号串是否为该文法识别的句子，了解LR（K）分析方法是严格的从左向右扫描，和自底向上的语法分析方法。【实验内容】对下列文法，用SLR（1）分析法对任意输入的符号串进行分析：(1)S->E(2)E->E+T(3)E->T(4)T->T*F(5)T->F(6)F->(E)(7)F->i 【设
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2024-09-07 16:31:32
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什么是学习管理系统（ Learning Management System，简称LMS），什么又是学习内容管理系统（ Learning Content Management System，简称LCMS）？通过这几天的看资料，对它们有了一些了解。下面是余胜泉博士回答记者的一段话，主要是关于LMS和LCMS的概念
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最小二乘法、岭回归Ridge算法和LASSO回归算法 背后的数学原理和详细公式推导1机器学习中偏差和方差的均衡2 什么是回归算法？3 简单的二元一次曲线4 最小二乘法4.1 原理4.2 如何衡量拟合的曲线效果?4.3 公式推导5 最小二乘法的局限性6 岭回归Ridge算法6.1 原理6.2 公式推导6.3 Python中的岭回归Ridge拟合7 LASSO算法与岭回归Ridge算法的联系和区别7
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2024-06-05 10:13:13
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ls 命令经常要使用，通过使用 ls 命令可以查看linux文件夹包含的文件，查看文件权限(包括目录、文件夹、文件权限)，查看目录信息等等，ls 命令在平常的linux操作中使用很频繁，所以这里介绍下 ls 命令的相关使用方法。 一、ls命令使用介绍ls命令使用权限：所有用户。格式：ls [选项] [目录名]。功能：列出目标目录中所有的子目录和文件。选项说明：-a 用于显示所有文件和子目录(保罗
import java.text.* ;
import java.util.* ;
public class DateDemo05{
public static void main(String args[]){
String strDate = "2008-10-19 10:11:30.345" ;
// 准备第一个模板，从字符串中提取出日期数字
String pat1 = "yy
TrueGrid软件在划分六面体网格方面具有强大的功能，相比于其他网格软件，我认为它的六面体效率是最高的，最好的。下面就是两张用truegrid划分的传说中的纯六面体网格。虽然软件功能很强大，但还是有若干瑕疵。听我细细道来。本文只针对广大TrueGrid用户、CAE专业人士，一点感想与大家交流，欢迎指正。中已得到分析讨论。本帖中直接给出解决办法。Trbb存在的问题：问题的根源：重新剖分方法：因此编
IVL（independent vlan learning）网 上大部分资料都说为每个vlan建一个表，看起来好像有很多表，其实这里所说的表是指逻辑上的表，实际上在交换机中还是只有一个表，如果将VID相同的记 录都提取出来组成一个表，那么就一个物理上的表在逻辑上就可以认为是多个表了。 IVL（independent vlan learning）:在MAC表中以MAC＋VID为主键进行储存。这样，同
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2024-07-12 06:07:36
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一、SVM的常用目标函数形式soft margin svm可表示为：其中，C表示惩罚系数；C越大，表示对margin越严格，即对不满足约束的样本数要更少；反之，C越小，表示对margin越宽松，即可接受不满足约束的样本数越多。例如下图所示： 二、SVM和logistic regression的对比1、对于SVM目标函数的解读SVM的目标函数与带了L2正则的Model的目标函数很相似，并且
在 scikit-learn 中，逻辑回归的类主要是 LogisticRegression 和 LogisticRegressionCV。两者主要区别是 LogisticRegressionCV 使用了交叉验证来选择正则化系数 C；而 LogisticRegression 需要自己每次指定一个正则化系数。除了交叉验证，以及选择正则化系数 C 以外，两者的使用方法基本相同。参数 sklearn 的
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2024-07-07 08:27:44
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对于一个用户来说，他们可能有不同的兴趣。就以作者举的豆瓣书单的例子来说，用户A会关注数学，历史，计算机方面的书，用户B喜欢机器学习，编程语言，离散数学方面的书， 用户C喜欢大师Knuth, Jiawei Han等人的著作。那我们在推荐的时候，肯定是向用户推荐他感兴趣的类别下的图书。那么前提是我们要对所有item（图书）进行分类。那如何分呢？大家注意到没有，分类标准这个东西是因人而异的，每个用户
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2024-09-20 09:24:35
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一、Least squares最小二乘回归（高斯似然+均匀先验）因为先验是均匀分布，因此求最小二乘回归即求高斯最大似然。在泛化的线性模型里，x为多项式基：高斯似然函数为：让似然函数最大，即令残差平方和RSS最小，RSS/N即为均方误差MSE。-log似然（NLL）对w求偏导等于0，得： *注：最小二乘回归计算方法1.数值计算（有解析解，精确，但速度慢）a. QR分解：稳定b. SVD奇异
第二章结尾简单说明了估计量的方差问题，这是贯穿整个线性回归的学习过程的概念，其重要性显而易见。具体来讲，在随后对参数的统计检验中，我们使用残差代替误差来近似求得总体误差的方差，如此我们就能求得估计参数的方差，同时我们也能得到参数和误差的标准误，并利用他们进行假设检验。不过在对参数进行检验之前，我们先看看参数是如何估计出来的。普通最小二乘法的操作和解释不同于第二章，这里我们引入了多个自变量
简介：1.逻辑回归虽然名字叫做回归，但是它是一种分类算法。2.逻辑回归是一种基于多元线性回归的算法，正因为如此，它是一种线性的分类算法。决策树，神经网络等算法是非线性的算法。SVM本质是线性的算法，但是可以通过核函数升维变成非线性的算法。3.逻辑回归就是在多元线性回归的基础之上吧结果缩放到0-1之间，缩放使用的函数是sigmoid函数经过sigmoid缩放后的结果越接近于正1越是正例，越接近于0越
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2024-08-28 16:27:50
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线性回归、岭回归、Lasso回归前言一，线性回归——最小二乘二，Lasso回归三，岭回归四， Lasso回归和岭回归的同和异五， 为什么 lasso 更容易使部分权重变为 0 而 ridge 不行？参考资料 前言如果对L1和L2正则化，最小二乘法不了解的，可以先看我写的下面两篇正则化项L1和L2的总结一元线性回归用最小二乘法的推导过程[机器学习-原理及实现篇]线性回归-最小二乘法线性回归很简单，
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2024-05-03 14:17:58
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内容导览1. 隐秘而强大的植物内生菌2. 难以区分的植物内生菌3. 更好的植物内生细菌测序方法3.1 LNA-16S测序鉴定内生细菌原理3.2 LNA-16S测序鉴定内生细菌占比高达99%4. 植物内生菌研究思路和方法4.1 代表性案例精解4.2 研究思路和方法小结1. 隐秘而强大的植物内生菌在植物的生长历程中，会与许多不同种类
一、解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。reg ldi lofdi
estimates store ols
xtivreg ldi (lofdi=l.lof
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2024-06-03 12:36:35
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