一般在训练 NLP 模型，比如分词，词性，组块标注等等时，采用 BIO 表示法，说明如下：B — 代表当前词是一个组块的开始I — 代表当前词在一个组块中O — 代表当前词不在任意组块中 。如果要求更精确，可以增加两个符号：E — 代表组块结束S — 代表当前词是一个组块，该组块只有一个词以句法组块标注训练为例，我们先将 宾州树 的标注使用 perl 小程序作如下转化，# 宾州树库格式组块标注
(
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2024-08-15 11:40:56
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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 和 Stepwise 两种。Enter 很容易理解，就是将所有选定的自变量一起放入模型中，直接去计算包含所有自变量的整个模型能够解释多少因变量中的变异，以及各个自变量单独的贡献有多少。但对 Stepwise regression 的理解总是很模糊，今天仔细查了一下，做下笔记。与平时所说的 regression analys
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2023-11-15 15:59:38
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《机器学习实战》学习笔记-[11]-回归-前向逐步回归其他学习：你应该掌握的七种回归技术 7 Types of Regression Techniques you should know!原理简介
参考：
Stepwise regression 学习笔记 、
Stepwise regression
（1）在特征较多时，我们面临降低维度分析的问题，也
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2023-12-05 06:48:27
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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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# 如何实现 Python 的逐步回归（Stepwise Regression）
逐步回归是一种用于选择预测变量的回归分析方法，它逐步添加或剔除自变量，以找到最佳模型。本文将详细介绍 Python 中逐步回归的实现过程，便于初学者掌握。
## 流程概述
以下是实现逐步回归的基本步骤：
| 步骤 | 描述
1.介绍了一种分段弱正交匹配追踪（SWOMP）的算法流程
2.给出了SWOMP的matlab代码
3.给出了压缩感知重构的测试代码
4.门限参数α、测量数M与重构成功概率关系曲线绘制例程代码
论文在第二部分先提出了贪婪算法框架，如下截图所示：接着根据原子选择的方法不同，提出了SWOMP（分段弱正交匹配追踪）算法，以下部分为转载《压缩感知重构算法之分段弱正
先说结论0、LR给出了后验概率，SVM只有01分类，没有后验概率 1、LR采用logistic损失（误差平方和损失），SVM采用合页（Hinge）损失。（损失函数是二者的本质区别） 2、LR对异常值敏感；SVM对异常值不敏感，泛华能力强，分类效果好。 3、在训练集较小时，SVM较适用，而LR需要较多的样本。 4、LR模型找到的那个超平面，是尽量让所有点都远离他，而SVM寻找的那个超平面，是只让最靠
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2024-10-18 19:22:09
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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Aug 18 16:23:17 2018
@author: acadsoc
"""
import scipy
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn
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2023-11-08 14:31:22
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在Python中，`stepwise`函数用于逐步选择特征以优化模型的性能。本文中，我将详细介绍如何在Python中实现该函数，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化等内容。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备好Python环境，并安装必要的依赖库。在此过程中，我们将使用`pip`来安装所需的库，包括`statsmodels`和`pandas`。
以下是多平台的
回归是一种统计方法，可让我们了解自变量和因变量之间的关系。逐步回归是回归分析中一种筛选变量的过程，我们可以使用逐步回归从一组候选变量中构建回归模型，让系统自动识别出有影响的变量。 理论说明逐步回归，是通过逐步将自变量输入模型，如果模型具统计学意义，并将其纳入在回归模型中。同时移出不具有统计学意义的变量。最终得到一个自动拟合的回归模型。其本质上还是线性回归。 一、案例背景研究人员
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2023-11-28 14:08:58
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注： 本文是R语言sf包的核心开发者和维护者——来自德国明斯特大学的地理信息学教授：
Edzer Pebesma 的一篇关于sf包的简介，发表于2018年7月的R语言期刊，主要讲述了sf的定位、功能、开发现状及现存问题和今后展望，sf包是一个非常了不起的工具，在R语言中引入了空间数量分析领域通用的标准规范（simple feature），结合tidyverse工具箱组合
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2023-06-30 18:38:28
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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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http://blog.sina.com.cn/s/blog_597fcb450100c3um.html 【转】R与SAS、SPSS的比较 (2009-03-05 20:29:40)
转载 标签： 教育分类： 学习R与SAS、SPSS的比较R语言 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是
文章目录一、数据调用与预处理二、一元线性回归分析三、多元线性回归分析（一）解释变量的多重共线性检测（二）多元回归1. 多元最小二乘回归2. 逐步回归（三）回归诊断四、模型评价-常用的准则统计量 一、数据调用与预处理本文使用的数据为R语言自带数据集“iris”。iris数据集包含5个变量： 数值变量：Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Wi
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2023-07-18 11:44:04
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主要作用：可重现一样的结果R语言中set.seed()作用是设定生成随机数的种子，目的是为了让结果具有重复性，重现结果。不设定种子不行吗？当然可以，但是结果就不能复现。如：x<-rnorm(3) #随机生成3个随机数
结果：1.4197419 -0.7460519 0.3603622
x<-rnorm(3) #再来一遍，生成的3个随机数又不一样了
结果：1.0796213 0.55
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2023-06-19 16:17:51
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一.绘制基本散点图(1)使用plot()函数(2)使用ggplot()函数 heightweight是个多列数据集ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn))+geom_point()ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn))+geom_point(shape=21)二.使用点形和颜色属性
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2023-06-19 17:25:29
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Mosaic plot常常用来展示Categorical data(分类数据)(关于不同的数据类别，参照连接更严谨英文比较好的朋友可以看[1])，mosaic plot 强大的地方在于它能够很好的展示出2个或者多个分类型变量(categorical variable)的关系. 它也可以定义为用图像的方式展示分类型数据。当变量是类别变量时，且数目多于三个的时候，可使用马赛克图。马赛克图中，嵌套矩阵面
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2023-06-25 16:13:16
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Linux系统用户在使用R语言连接SQL数据库时，需要安装其他的扩展包，那么我们该使用ODBC方式进行安装还是使用DBI方式进行安装呢？今天小编就给大家分析下这两种安装方式的区别吧。数据分析经常需要从外部获得数据。很多情况下数据存放在关系型数据库中。一般我们可以用SQL来提取需要的数据，存为文本再由R来读入。这种方式结合了数据库的储存能力和R的分析能力，速度也非常快。但是如果要形成一套可重复性的自
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2024-01-24 15:45:03
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下面录入文法文件，运行ANTLRWorks点击“File– New”菜单新建文法文件，在新文件中将前面的文法录入。（我的网站中有本书所有示例源代码，但我建议您还是手工录入一遍。这样您会有更好的学习效果。）录入文法后点击“File – Save” 菜单文件名为“E.g”。然后点击“Generate–GenerateCode”，如果ANTLRWorks提示“The grammar has been s
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2023-12-25 13:47:17
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基本理论知识ARMA模型称为自回归移动平均模型，是时间序列里常用的模型之一。ARMA模型是对不含季节变动的平稳序列进行建模。它将序列值表示为过去值和过去扰动项的加权和。模型形式如下： yt=c+a1yt−1+a2yt−2+...+apyt−p+ϵt−b1ϵt−1−b2ϵt−2−...−bqϵt−qyt=c+a1yt−1+a2yt−2+...+apyt−p+ϵt−b1ϵt−1−b2ϵt−2−...
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2023-08-17 16:13:10
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