1.潜类别模型概述 潜在类别模型(Latent Class Model, LCM; Lazarsfeld & Henry, 1968)或潜在类别分析(Latent Class Analysis, LCA)是通过间断的潜变量即潜在类别(Class)变量来解释外显指标间的关联,使外显指标间的关联通过潜在类别变量来估计,进而维持其局部独立性的统计方法(见图1-1).其基本假设是,外显变量各种反应的概率分布可以由少数互斥的潜在类别变量来解释,每种类别对各外显变量的反应选择都有特定的倾向(邱皓政,2008

混合模型,增长混合模型这些问题咨询的同学还是比较多的,今天再次尝试写写它们的区别,希望对大家进一步理解两种做轨迹的方法有帮助. 首先,无论是LCGA还是GMM,它们都是潜增长模型的框框里面的东西: Latent growth modeling approaches, such as latent class growth analysis (LCGA) and growth mixture modeling (GMM), have been increasingly recognized for

最近看了好多潜类别轨迹latent class trajectory models的文章,发现这个方法和我之前常用的横断面数据的潜类别和潜剖面分析完全不是一个东西,做纵向轨迹的正宗流派还是这个方法,当然了这个方法和潜增长和增长曲线模型在做法并没有实际区别,都是用的hlme这个函数.但是文献中的叫法和花样就比较多了. 像本文写的latent class trajectory models,之前写的潜类别增长模型LCGA和增长曲线模型GMM都是潜类别线性混合模型latent class linear

用户增长模型AARRR模型

data(churn)导入自带的训练集churnTrain和测试集churnTest 用id3.cart.C4.5和C5.0创建决策树模型,并用交叉矩阵评估模型,针对churn数据,哪种模型更合适 决策树模型 ID3/C4.5/CART算法比较 传送门 data(churn)为R自带的训练集,这个data(chun十分特殊) 先对data(churn)训练集和测试集进行数据查询 churnTest数据 奇怪之处,不能存储它的数据,不能查看数据的维度 ,不能查看数据框中每个变量的属性!! > da

AARRR已是过去式,而RARRA才是更好的增长黑客模型 管理.该方法论已成为了企业家创业的增长利器.但现在看来,AARRR已是过去式. http://www.woshipm.com/operate/1518912.html 2007年Dave McClure提出了一种业务增长模式——海盗指标AARRR,该模型在过去十年中或多或少已经成为了行业标准. 在他的演讲“海盗的启动指标”中,McClure制定了AARRR方法来跟踪产品营销和管理.该方法论已成为了企业家创业的增长利器. 但现在看来,AAR

今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ,混合效应logistics回归模型,这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法: Mixed Effects Logistic Regression is sometimes also called Repeated Measures Logistic Regression, Multilevel Logistic Regression and Multilevel Bina

目标检测模型中性能评估的几个重要参数有精确度,精确度和召回率.本文中我们将讨论一个常用的度量指标:均值平均精度,即MAP. 在二元分类中,精确度和召回率是一个简单直观的统计量,但是在目标检测中有所不同的是及时我们的物体检测器在图像中检测到物体,如果我们仍无法找到它所在的图像中的哪个位置也是无用的.由于我们需要预测图像中的目标的发生和位置,所以在计算精确度和召回率与普通的二分类有所不同. 一.目标检测问题目标检测问题是指: 给定一个图像,找到其中的目标,找到它们的位置,并且对目标进行分类.目标检测

类别不平衡问题是指:在分类任务中,数据集中来自不同类别的样本数目相差悬殊. 类别不平衡问题会造成这样的后果:在数据分布不平衡时,其往往会导致分类器的输出倾向于在数据集中占多数的类别:输出多数类会带来更高的分类准确率,但在我们所关注的少数类中表现不佳. 处理这个问题通常有3种方法: 1. 欠采样 假设数据集中反例占大多数,那么去除一些反例使得正.反例数目接近,然后再进行学习.由于丢弃了很多反例,分类器训练集会远小于初始训练集.欠采样的缺点是可能会丢失一些重要信息.因此通常利用集成学习机制,将反例划

1. 预训练的BERT模型 从头开始训练一个BERT模型是一个成本非常高的工作,所以现在一般是直接去下载已经预训练好的BERT模型.结合迁移学习,实现所要完成的NLP任务.谷歌在github上已经开放了预训练好的不同大小的BERT模型,可以在谷歌官方的github repo中下载[1]. 以下是官方提供的可下载版本: 其中L表示的是encoder的层数,H表示的是隐藏层的大小(也就是最后的前馈网络中的神经元个数,等同于特征输出维度). 除此之外,谷歌还提供了BERT-uncased与BERT-c

在学习了python中的一些机器学习的相关模块后,再一次开始了深度学习之旅.不过与上次的TensorFlow框架不同,这一次接触的是fast.ai这样一个东西.这个框架还不稳定,网上也没有相关的中文文档.唯一一个学习站点就是 fastai 这样一个论坛,另外就是里面的公开课程. 性别识别模型使用体验: http://www.ctsch.cn/?page_id=11 请确认上传的图片中有人,否则对于其他类型的图片,也就当男女论处,目前在它的世界中只有男女. 附上fastai项目的相关连接: Git

产品环境模型部署,创建简单Web APP,用户上传图像,运行Inception模型,实现图像自动分类. 搭建TensorFlow服务开发环境.安装Docker,https://docs.docker.com/engine/installation/ .用配置文件在本地创建Docker镜像,docker build --pull -t $USER/tensorflow-serving-devel https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/servin

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/multi-class-neural-networks/ 多类别分类,这种模型可从多种可能的情况中进行选择. 1- 一对多 一对多提供了一种利用二元分类的方法.鉴于一个分类问题会有 N 个可行的解决方案,一对多解决方案包括 N 个单独的二元分类器,每个可能的结果对应一个二元分类器.在训练期间,模型会训练一系列二元分类器,使每个分类器都能回答单独的分类问题.以一张狗狗的

logistic回归又称logistic回归分析,主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率. 相关DEMO参见:混沌数学之离散点集图形DEMO logistic的用途: 一.寻找危险因素,正如上面所说的寻找某一疾病的危险因素等. 二.预测,如果已经建立了logistic回归模型,则可以根据模型,预测在不同的自变量情况下,发生某病或某种情况的概率有多大. 三.判别,实际上跟预测有些类似,也是根据logistic模型,判断某人属于某病或属于某种

一.BERT介绍 论文地址:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding  BERT是基于Transformer的深度双向语言表征模型,基本结构如图所示,本质上是利用Transformer结构构造了一个多层双向的Encoder网络.Transformer是Google在2017年提出的基于自注意力机制(Self-attention)的深层模型,在包括机器翻译在内的多项NLP任务上效

转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839 略有改动,仅供个人学习使用 简介 混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础,同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本,最直观,计算最简单的方法. 一句话解释版本:混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类,归对类的观测值个数,然后把结果放在一个表里展示出来.这个表就是混淆矩阵. 数据分析与挖掘体系位置 混淆矩阵是评判模型结果的指标,属于模型评估的一部分.此外,混淆矩阵多用于判断分类

在数据分析中经常会对不同的模型做判断 一.混淆矩阵法 作用:一种比较简单的模型验证方法,可算出不同模型的预测精度 将模型的预测值与实际值组合成一个矩阵,正例一般是我们要预测的目标.真正例就是预测为正例且实际也是正例(预测正确):假反例是实际是正例但模型错误预测成反例(即预测错误):假正例是预测是模型预测是正例,但实际是反例:真反例是预测是反例,实际也是反例. 查准率=真正例/假正例+真正例(真正率占我们预测是正例的比例) 查全率=真正例/真正例+假反例(真正率占我们实际是正例的比例) 混淆矩阵运

原文地址:https://cesiumjs.org/tutorials/3D-Models-Tutorial/ 三维模型 (3D Models) 这篇教程给大家介绍,如何在Cesium中通过Primitive API来转换.加载.使用三维模型.如果你是新手,建议你先看下这篇 空间数据可视化教程 的三维模型部分. Cesium支持包含关键帧(key-frame)动画.骨骼(skinning)动画 的glTF格式的三维模型,并且支持模型节点(node)的拾取. glTF是 Khronos Group

BERT模型总结 前言 ​ BERT是在Google论文<BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>中被提出的,是一个面向NLP的无监督预训练模型,并在多达11个任务上取得了优秀的结果.这个模型的最大意义是使得NLP任务可以向CV一样使用与训练模型,这极大的方便了一个新的任务开始,因为在NLP领域,海量数据的获取还是有难度的. 模型概述:BERT是一个无监督的NLP与训练模型

6-PACK: Category-level 6D Pose Tracker with Anchor-Based Keypoints 论文地址: 6-PACK: Category-level 6D Pose Tracker with Anchor-Based Keypoints​arxiv.org 代码链接: github​sites.google.com 简介 作者提出了一种基于RGB-D的深度学习方法6PACK,能够实时的跟踪已知类别物体.通过学习用少量的三维关键点来简洁地表示一个物体,基于