首先看几个问题 1.实现参数的稀疏有什么好处? 一个好处是可以简化模型.避免过拟合.因为一个模型中真正重要的参数可能并不多,如果考虑所有的参数作用,会引发过拟合.并且参数少了模型的解释能力会变强. 2.参数值越小代表模型越简单吗? 是.越复杂的模型,越是会尝试对所有的样本进行拟合,甚至包括一些异常样本点,这就容易造成在较小的区间里预测值产生较大的波动,这种较大的波动也反应了在这个区间的导数很大,而只有较大的参数值才能产生较大的导数.因此复杂的模型,其参数值会比较大. 一.AIC 1.简介 AIC

https://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7891277 https://blog.csdn.net/lfdanding/article/details/50732762 参考文章http://blog.csdn.net/lynnucas/article/details/47947943 转自:http://blog.csdn.net/jteng/article/details/40823675 此处模型选择我们只考虑模型参数数量,不涉及

积分作用的引入是为了消除系统的静差,提高控制精度.但是如果一个系统总是存在统一个方向的偏差,就可能无限累加而进而饱和,极大影响系统性能.抗积分饱和就是用以解决这一问题的方法之一.这一节我们就来实现抗积分饱和的PID算法. 1.抗积分饱和的基本思想 所谓积分饱和就是指系统存在一个方向的偏差,PID控制器的输出由于积分作用的不断累加而扩大,从而导致控制器输出不断增大超出正常范围进入饱和区.当系统出现反响的偏差时,需要首先从饱和区退出,而不能对反向的偏差进行快速的响应. 为了解决积分饱和的问题,人们引

进入2017年,当红辣子鸡PD-1疗法,一路横扫多个适应症.而CAR-T治疗的“小车”在获得FDA专委会推荐后也已经走上高速路,成为免疫治疗又一里程碑事件.PD-1.CAR-T之后,下一个免疫治疗产品又将花落谁家?   7月初,Nature同期发表2项临床试验结果,突然引爆个性化肿瘤疫苗热点,新技术是横空出世吗?还是有三生三世,十里桃花早已播种?   Nature 为引,本文让你一文看懂,解读个体化肿瘤疫苗前世今生,窥探未来发展.   个性化肿瘤疫苗星火早现,顶级联盟成立只为攻关克难   7月5

说来惭愧,很久没有更新自己的博客了.期间个人生活经历了很多变故,心理上的打击尤甚.加之没有取得好的科研成果,痛定思痛,还是下苦功夫多多学习. 最近对比验证各种方法的插值精度,用到了R语言地统计学包,由于没有中文文档,故自己干脆将其翻译了出来.欢迎转载引用,但请注明出处http://www.cnblogs.com/jingnianq/p/6606159.html . geoR : 地学统计学数据分析包 简明文档 翻译:jqrneu@163.com Paulo J. Ribeiro Jr. & Pe

本文结构: 时间序列分析? 什么是ARIMA? ARIMA数学模型? input,output 是什么? 怎么用?-代码实例 常见问题? 时间序列分析? 时间序列,就是按时间顺序排列的,随时间变化的数据序列.生活中各领域各行业太多时间序列的数据了,销售额,顾客数,访问量,股价,油价,GDP,气温... 随机过程的特征有均值.方差.协方差等.如果随机过程的特征随着时间变化,则此过程是非平稳的:相反,如果随机过程的特征不随时间而变化,就称此过程是平稳的.下图所示,左边非稳定,右边稳定. 非平稳时间序

          题记:毕业一年多天天coding,好久没写paper了.在这动荡的日子里,也希望写点东西让自己静一静.恰好前段时间用python做了一点时间序列方面的东西,有一丁点心得体会想和大家分享下.在此也要特别感谢顾志耐和散沙,让我喜欢上了python. 什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列,时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值.在这里需要强调一点的是,时间序列分析并不是关于时间的回归,它主要是研究自身的变化规律的(这里不考虑含外生变量的时间序列). 为

一.garchFit函数的参数--------------------------------------------- algorithm a string parameter that determines the algorithm used for maximum likelihood estimation. 设定最大似然估计所用的算法 cond.dist a character string naming the desired conditional distribution. Va

回归和分类是机器学习算法所要解决的两个主要问题.分类大家都知道,模型的输出值是离散值,对应着相应的类别,通常的简单分类问题模型输出值是二值的,也就是二分类问题.但是回归就稍微复杂一些,回归模型的输出值是连续的,也就是说,回归模型更像是一个函数,该函数通过不同的输入,得到不同的输出. 那么,什么是线性回归,什么是非线性回归呢? 线性回归与非线性回归 前面说了,我们的回归模型是一个函数是吧,那么线性回归就是模型函数是由若干个基本函数线性加权得到的函数.也就是每一个基本函数前面都有一个权值来调和自己对

什么是DataFrame 引用 r-tutor上的定义: DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量. 没错,DataFrame就是类似于Excel表格和MySQL数据库一样是一个结构化的数据体.而这种结构化的数据体是当代数据流编程中的中流砥柱,几乎所有先进算法的载体都是DataFrame,比如现在我们耳熟能详的逻辑回归算法.贝叶斯算法.支持向量机算法.XGBoost算法等等都建立在这个数据流编程的基础之上,我们可以在R.Python.Scala

https://www.cnblogs.com/bradleon/p/6827109.html 文章里写得非常好,需详细看.尤其是arima的举例! 可以看到:ARIMA本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型!!! ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列(Time-series Approach

[转] PRML笔记 - 1.1介绍 模式识别的目标 自动从数据中发现潜在规律,以利用这些规律做后续操作,如数据分类等. 模型选择和参数调节 类似的一族规律通常可以以一种模型的形式为表达,选择合适模型的过程称为模型选择(Model Selection).模型选择的目的只是选择模型的形式,而模型的参数是未定的. 从数据中获得具体规律的过程称为训练或学习,训练的过程就是根据数据来对选定的模型进行参数调节(Parameter Estimation)的过程,此过程中使用的数据为训练数据集(Trainin

文件夹 1Bayesian model selection贝叶斯模型选择 1奥卡姆剃刀Occams razor原理 2Computing the marginal likelihood evidence 2-1 BIC approximation to log marginal likelihood 2-2贝叶斯因子 3先验 3-1 确定无信息先验分布的Jeffreys原则 3-2共轭先验Conjugate Priors 4Hierarchical Bayes 5Empirical Bayes

前言: 场景感知其实不分三维场景和二维场景,可以使用通用的方法,不同之处在于数据的形式,以及导致前期特征提取及后期在线场景分割过程.场景感知即是场景语义分析问题,即分析场景中物体的特征组合与相应场景的关系,可以理解为一个通常的模式识别问题. 论文系列对稀疏编码介绍比较详细...本文经过少量修改和注释,如有不适,请移步原文 code下载:http://www.ifp.illinois.edu/~jyang29/ScSPM.htm 如有评论,请拜访原文.原文链接:http://blog.csdn.n

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 机器学习,项目统计联系QQ:231469242  目录 1.基本概念 2.SSE/SSR/SST可视化 3.简单回归分为两类 4.一元回归公式 5.估计的

SPSS详细操作:生存资料的Cox回归分析 一.问题与数据 某研究者拟观察某新药的抗肿瘤效果,将70名肺癌患者随机分为两组,分别采用该新药和常规药物进行治疗,观察两组肺癌患者的生存情况,共随访2年.研究以死亡为结局,两种治疗方式为主要研究因素,同时考虑调整年龄和性别的影响,比较两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异.变量的赋值和部分原始数据见表1和表2. 表1.  肺癌患者生存的影响因素与赋值 表2. 两组患者的生存情况 二.对数据结构的分析 该研究以死亡为结局,治疗方式为主要研究因素,每个研究

目录 在R中编写函数 args(函数名) 创建一个函数的步骤 1.default args Passing arguments between functions Checking arguments 固定函数参数 Returning values from functions augments Environments 查看父类的环境变量 exists 局部变量和全局变量 这个解释可以参考之前的python学习笔记python 函数学习笔记 单位换算 单位换算有可以直接用的函数 inner_j

以下内容引自:https://blog.csdn.net/qifeidemumu/article/details/88782550 使用“网格搜索”来迭代地探索参数的不同组合. 对于参数的每个组合,我们使用statsmodels模块的SARIMAX()函数拟合一个新的季节性ARIMA模型,并评估其整体质量. 一旦我们探索了参数的整个范围,我们的最佳参数集将是我们感兴趣的标准产生最佳性能的参数. 我们开始生成我们希望评估的各种参数组合:   # Define the p, d and q para

生命组学 研究old gene 和 young gene CAI选择信号:CGmutation信号 Neutrality plot:CG3与GC1.GC2的关系:平:mutation:正相关:selection signal Ks Ka Ka/ Ks代表选择压力,Core gene Ka/ Ks比较小,即纯化选择(负选择). =============== 热力学第二定律 利用二进制表示密码表,core gene的随机性更强(热二就是能量越强熵越大) ============ Gene gain

    本稿为初稿,后续可能还会修改:如果转载,请务必保留源地址,非常感谢! 博客园:http://www.cnblogs.com/data-miner/ 其他:建设中- 当我们在谈论kmeans(2) 引言 上一篇文章,对从1969年以来,与kmeans相关文章的数据进行了简单描述,并对其中某些数据趋势尝试分析.这属于对数据的整体情况的一个简要分析. 本篇文章,则希望能通过简单介绍kmeans一路以来一些重要或者有意义的文章,进而能大概梳理出该算法的发展进程. 算法含有的问题 算法历程 196

本文用一个简单的例子来说明一下自定义控件的步骤实现,自定义控件有几种实现类型,分别为继承自view完全自定义,继承现有的 控件实现特定效果,继承viewgroup实现布局类等: 本文研究的是继承自view完全自定义控件.下面继承view来实现一个简单的ImageView 步骤: 1.继承自view创建自定义控件 2.如果有需要的自定义view属性,在values/attrs.xml中定义属性集 3.在xml中引入命名控件.设置属性 4.在代码中读取xml中的属性,初始化视图 5.测量视图大小 6