数据包络分析DEA时，其研究投入产出效率情况，并且其假定投入和产出之间存在单调线性关系，其为一种线性规划技术来确定DMU相对效率的方法。但有时候会多出下‘非期望产出’，就是不希望有它产出，比如资金投入、教育投入换来了GDP上升和人口素质提升，但同时可能带来环境污染这个非期望产出项。在此种情况时，DEA模型则不满足单调线性关系要求。此时则需要使用非期望SBM模型，该模型由Tone(2001)提出。非
目录1. 导入包2. 生成数据3. 训练数据4. 绘制图像5. 代码1. 导入包我们这次的任务是随机生成一些离散的点，然后用直线（y = w *x + b ）去拟合首先看一下我们需要导入的包有 torch 包为我们生成张量，可以使用反向传播matplotlib.pyplot 包帮助我们绘制曲线，实现可视化2. 生成数据这里我们通过rand随机生成数据，因为生成的数据在0~1之间，这里我们
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2024-04-25 07:14:11
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@author：wepon本文介绍Softmax回归算法，特别是详细解读其代码实现，基于python theano，代码来自：Classifying MNIST digits using Logistic Regression，参考UFLDL。一、Softmax回归简介 关于算法的详细教程本文没必要多说，可以参考UFLDL。下面只简单地总结一下，以便更好地理解代码。 Softmax回归其实就相当于
文章目录项目背景量化方式具体的量化操作信道模拟、传输时延模拟所遇到问题 项目背景联邦学习虽然已经能够极大地降低在网络上所需要传输的数据量，但是在实际传输过程中，很容易受到“落后者”的影响。而如果抛弃“落后者”，那么神经网络受到的影响究竟有多大？ 采用量化传输，就是在原有torch的float16基础上，进行8bit甚至4bit量化，能否在不损失太多模型精度的条件下，减少通信所需的比特数。量化方式
在有些系统中，存在大量相同或相似对象的创建问题，如果用传统的构造函数来创建对象，会比较复杂且耗时耗资源，用原型模式生成对象就很高效，就像孙悟空拔下猴毛轻轻一吹就变出很多孙悟空一样简单。原型模式的定义与特点原型（Prototype）模式的定义如下：用一个已经创建的实例作为原型，通过复制该原型对象来创建一个和原型相同或相似的新对象。在这里，原型实例指定了要创建的对象的种类。用这种方式创建对象非常高效，
1.简述遗传算法 元启发式算法（Meta-heuristic algorithms) 模拟进化过程，通过选择(Selection)、交叉(Crossover)以及变异(Mutation)等机制， 在每次迭代中都保留一组候选个体，重复此过程，种群经过若干代进化后，理想情况下其适应度达到***近似最优***的状态。 2.核心概念将自变量空间编码成染色体,对应的实例称为个体,开始类似于随机搜索,随机开始
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2024-10-18 17:44:18
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本文纯属学习总结，具体细节没有展开，还望各位有想法的大佬能提出宝贵意见，批评指正。To B类软件产品应用“阶段-关口模型”的场景1.产品周期长（半年以上）有时间做规划2.产品改变了B端的业务流确认各个部门都能接受改变，并愿意配合调研3.产品的数据来源于多个部门确认各个部门愿意协作，提供数据或者模板To B类软件产品应用“阶段-关口模型”的步骤1.输出概念描述文档1.获取信息方式：客户现场访问由于访
有几种方式来呈现程序的输出，数据可以以人类可读的形式打印，或者写到文件里面将来使用。本章我们将讨论这些可能性。7.1 输出格式到目前为止，我们遇到了两种方式来写值，表达式语句和print()函数。（第三种方式是用文件对象的write()方法，标准的输出文件可以被引用为sys.stdout）通常你希望对输出格式有更多的控制而不是简单的以空格分隔进行打印。有两种方式来格式化输出；第一种方式是所有的字符
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2024-08-13 08:48:46
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R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言。它在数据科学领域广泛使用，可以处理各种类型的数据，并且有丰富的统计分析包。其中，Tobit回归模型是一种处理有限因变量（censored variable）的经典统计方法。本文将介绍如何使用R语言进行Tobit回归模型的建模和分析。
Tobit回归模型适用于因变量包含较多的被截断（truncated）或者被修剪（censored）的观测值的情况。被
原创
2024-01-25 12:35:02
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目录0. 背景介绍1. 双栏模型 (Double-hurdle model) 介绍1.1 Tobit 模型1.2 Double - hurdle 模型1.3 用图形解释 double hurdle 模型1.4 Double - hurdle 模型的特殊形式2. 模型的 Stata 实现2.1 dhreg 命令介绍2.2 基于模拟分析的范例2.3 模型估计3. 面板双栏模型 (Panel-hurdl
一、 内存模型的概念
内存模型是C/C++数据抽象的基础，是C/C++最底层的语言设施。不过，C与C++关于内存模型的表述方式是不同的。C++明确提出了内存模型的概念，但C没有这样做，而是对内存模型的构件例如bit和byte单独定义。尽管形式不同，但两者关于内存模型的语义是基本相同的
# 散点图描绘（一）准备工作1.编程环境：Python3.5.2(使用其自带的IDLE，并已经配置好环境变量)，win10。2.使用到的包：numpy,matplotlib,Pandas,sklearn,OrderedDict,matplotlib （注：可用pip install xxx直接安装，有问题就直接搜索引擎解决）。（二）线性回归的简单介绍1.线性回归。线性回归（linear regre
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2024-09-02 13:56:54
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可有偿投稿计量经济圈，计量相关则可邮箱：econometrics666@sina.cn所有计量经济圈方法论丛的do文件,微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到微观计量研究小组交流访问.感谢Zhaori群友对计量经济圈的大力支持.今天，我们“微观计量研究小组”，将为计量经济圈的圈友引荐一篇“Leastabsolutedeviationsestiamtionforthecensoredregress
原创
2021-04-01 23:11:18
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可有偿投稿计量经济圈，计量相关则可邮箱：econometrics666@sina.cn所有计量经济圈方法论丛的do文件都放在社群里,可以直接取出使用运行,也欢迎到研究小组交流访问.今天，我们"微观计量研究小组"将为计量经济圈的圈友引荐“双栏模型”(doublehurdlemodel)。这个模型实际上是“托宾模型”(Tobitmodel)的一般化，因为Tobit是双栏模型的一个特
原创
2021-04-01 22:46:38
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本文全面深入地探讨了机器学习中的回归问题，从基础概念和常用算法，到评估指标、算法选择，以及面对的挑战与解决方案。文章提供了丰富的技术细节和实用指导，旨在帮助读者更有效地理解和应用回归模型。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责
目录一、背景知识：1. 数据分类二、建模1. 线性回归模型：2. 多元线性回归三、参数估计1. 参数估计思想——OLS估计2. 参数估计求解（1） OLS求解的矩阵表示（2）模型评价：三、OLS估计的代数性质1. 代数性质（1） OLS估计预测残差之和为0：（2） OLS估计最重要的代数性质，它意味着OLS估计的残差与参与回归的自变量不相关。2. CLM假设：3. OLS估计的性质（1） OLS
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2024-05-13 14:58:07
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新的工作主要专注于数据仓库的构建，因此开始阅读oracle的data warehouse guide文档，随便在这里记下一点笔记。希望能够坚持看完。和OLTP系统不同，数据仓库的主要目的是用于查询和分析数据。因此，数据仓库一般会包含大量的历史数据，用于分析其中的信息和趋势。数据仓库理论的鼻祖William Inmon给数据仓库的特性归纳为一下四点：面向主题(Subject Oriented)集成
序：这篇论文起初第一眼看的时候觉得没什么用处，后来CYY说这篇写的还是不错的，于是花了一天仔细看了看 就把文中一些比较重要的结论和思想列出来当作回忆1.1 读取某一位 pos: x>>pos&11.2 改变某一位 pos： 变为1：x|(1<<pos) 变为0：x&~(1<<pos) 取反：
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2024-06-16 10:28:13
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线性回归算法python实现(单变量)先来回顾一下相关公式：1.正规方程 当 是不可逆时，称为奇异阵或退化阵，也称伪逆阵。 原因： (1)多余的功能(线性相关性)，一个特征是平方英尺，一个特征是平方米。 (2)特征太多，删除一些特征, 或使用正则化theta=np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(Y)2.代价函数J = (1.0/(2*m))*np.sum(
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2023-11-09 11:52:48
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V模型,W模型,X模型,H模型一、V模型 在软件测试方面，V模型是最广为人知的模型，尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型，或者其它的模型。V模型已存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。V模型中的过程从左到右，描述了基本的开发 过程和测试行为。V模型的价值在于它非常明确地标明了测试过程中存在的不同级别，并且清楚地描述了这些测试阶段和开
原创
2014-04-11 11:25:12
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