做线性回归的时候,检验回归方程和各变量对因变量的解释参数很容易搞混乱,下面对这些参数进行一下说明: 1.t检验:t检验是对单个变量系数的显著性检验   一般看p值:    如果p值小于0.05表示该自变量对因变量解释性很强. 2.F检验:F检验是对整体回归方程显著性的检验,即所有变量对被解释变量的显著性检验 3.P值:P值就是t检验用于检测效果的一个衡量度,t检验值大于或者p值小于0.05就说明该变量前面的系数显著,选的这个变量是有效的. 4.R方:拟合优度检验 5.调整后的R方: 小结: t检

传送门 细节要人命.jpg 这题思路太新奇了--首先不难发现可以倒着做变成加边,但是它还需要我们资瓷加边的同时维护强连通分量.显然加边之后暴力跑是不行的 然后有一个想法,对于一条边\((u,v)\),如果所有加入时间在\((0,t)\)之间的边能够使\(u,v\)在同一个强连通分量里,那么\((u,v)\)这条边的成立时间就是最小的满足条件的\(t\). 对于每一个强联通分量维护一棵权值线段树,修改的话就是一个权值出现次数\(+1\),另一个\(-1\),找前\(k\)大的总和可以类似于主席树的

传送门 整体二分好题. 题意简述:nnn种果汁,每种有三个属性:美味度,单位体积价格,购买体积上限. 现在有mmm个询问,每次问能否混合出总体积大于某个值,总价格小于某个值的果汁,如果能,求所有方案中用于混合的果汁的美味度的最小值的最大值. 思路: 首先考虑单次询问怎么做,看这个询问的类型应该可以二分答案. 接着思考如何checkcheckcheck,这个时候可以发现果汁可以按照美味度单调递减排列来让我们二分这个答案. 拍完序之后就可以采用贪心的方式,我们知道应该从单位体积从小到大买,因此我们建

先说结论(不一定适用所有环境): 1) GCC默认开启了返回值优化(RVO),除非编译时指定“-fno-elide-constructors”: 2) 现代C++编译器一般都支持返回值优化: 3) string的拷贝构造和拷贝赋值是浅拷贝. 测试环境: 1) gcc (GCC) 4.8.5 2) g++ (GCC) 4.8.5 3) libstdc++.so.6.0.19 注:g++默认开启了返回值优化, 使用“-O0”不能关闭编译器的返回值优化, 而应使用“-fno-elide-constru

标准IO由ISO C 标准的IO库,它处理了很多底层细节,比如合适的缓冲大小等等,因此更易于使用,但是也引入了一些其他问题. 流向 标准IO使用FILE对象关联流,流可以是面向宽字节的也可以是面向单字节的,当流初始化的时候是没有方向的,如果后面的IO操作是处理的宽字符集的,流变成面向宽字节的,如果哦是处理单字节的,流变成面向单字节,一旦流有了方向,不可改变,直到流被关闭,fwide可以设置流的方向,freopen可以清楚流的方向. #include <wchar.h> int fwide(FI

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1. 垃圾回收算法 标记-清除算法 标记-清除算法是最基本的算法,和他的名字一样,分为两个步骤,一个步骤是标记需要回收的对象.在标记完成后统一回收被标记的对象.这个算法两个问题.一个是效率问题,标记和清除的效率不高.第二个问题是标记-清除之后会有大量不连续的碎片空间,如果我们需要更大的连续内存就必须GC. 复制算法 复制算法,不同于标记-清除,复制算法大多数用于新生代,它需要大小相等的两块内存,每次只使用一块内存,当GC的时候会把这块内存存活的对象复制到另外一块内存上面,解决了时间效率和空间碎片

特征选择是特征工程中的重要一环,其主要目的是从所有特征中选出相关特征 (relevant feature),或者说在不引起重要信息丢失的前提下去除掉无关特征 (irrelevant feature) 和冗余特征 (redundant feature).进行特征选择的好处主要有以下几种: 降低过拟合风险,提升模型效果 提高训练速度,降低运算开销 更少的特征通常意味着更好的可解释性 不同的模型对于无关特征的容忍度不同,下图来自< Applied Predictive Modeling > (P48

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一篇文章教你如何用R进行数据挖掘 引言 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言,于上世纪90年代开始发展起来.得益于全世界众多 爱好者的无尽努力,大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio(用户的界面体验更好).也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献,让R语言在全球范围内越来越流行.其中一些R包,例如MASS,SparkR, ggplot2,使数据操作,可视化和计算功能越来越强大. 我们所说的机器学习和R有什么关系呢?我对R的第一印象是,它只是

成立于2010年的Kaggle是一个进行数据发掘和预测竞赛的在线平台.与Kaggle合作之后,一家公司可以提供一些数据,进而提出一个问题,Kaggle网站上的计算机科学家和数学家,也就是现在所说的数据科学家,将受领任务,提供潜在的解决方案. 重要的是,参与竞赛的这些科学家并不局限于一个答案,他们可以在截止日期之前修改自己的答案,进而推动自己和整个社区向着最佳答案不断进步.Kaggle联合创始人兼CEO安东尼·高德布卢姆(Anthony Goldbloom)解释说:“准确度不断提升,他们都倾向于同

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郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Nature 2020 汇报PPT: 链接:https://pan.baidu.com/s/1RWx6miX6iZUNgNfV9B69FQ 提取码:x5cz 基础概念: 分位数:https://www.zhihu.com/question/67763556 线性回归检验:https://www.cnblogs.com/tinglele527/p/12015449.html https://www.zhihu.com/question/

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