python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://etav.github.io/python/vif_factor_python.html Colinearity is the state where

画曼哈顿图和QQ plot 首推R包“qqman”,简约方便.下面具体介绍以下. 一.画曼哈顿图 install.packages("qqman") library(qqman) 1.准备包含SNP, CHR, BP, P的文件gwasResults(如果没有zscore可以不用管),如下所示: 2.上代码,如下所示: manhattan(gwasResults) 如果觉得不够美观,考虑添加一下参数: manhattan(gwasResults, main = "Manhat

Curse of Dimensionality Curse of Dimensionality refers to non-intuitive properties of data observed when working in high-dimensional space *, specifically related to usability and interpretation of distances and volumes. This is one of my favourite t

Beginners Guide To Learn Dimension Reduction Techniques Introduction Brevity is the soul of wit This powerful quote by William Shakespeare applies well to techniques used in data science & analytics as well. Intrigued ? Allow me to prove it using a s

本文对应<R语言实战>第8章:回归 回归是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量或解释变量)来预测响应变量(也称因变量.效标变量或结果变量)的方法.通常,回归分析可以用来挑选与相应变量相关的解释变量,可以描述两者的关系,也可以生成一个等式,通过解释变量来预测响应变量. 回归分析的各种变体 回归类型 用途 简单线性 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量 多项式 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是n阶多项式 多元线性 用两个或多个量化的解释变量预测一个

线性回归诊断--R [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt   勿忘初心  无畏未来 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. R--线性回归诊断(一)  主要介绍了线性回归诊断的主要内容和基本方法. 本文作为R中线性回归诊断的进一步延伸,将主要介绍用car包中的相关函数就行线性回归诊断. > > head(bank) y x1 x2 x3 x4 1 1018.4 96259 2239.1 50760 1132.3 2 1258.9

欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 在一个回归方程中,假如两个或两个以上解释变量彼此高度相关,那么回归分析的结果将有可能无法分清每

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   多元共线性 在一个回归方程中,假如两个或两个以上解释变量彼此高度相关,那么回归分析的结果将有可能无法分清每一个变量与因变量之间的真实关系.例如

R中的线性回归函数比较简单,就是lm(),比较复杂的是对线性模型的诊断和调整.这里结合Statistical Learning和杜克大学的Data Analysis and Statistical Inference的章节以及<R语言实战>的OLS(Ordinary Least Square)回归模型章节来总结一下,诊断多元线性回归模型的操作分析步骤.   1.选择预测变量   因变量比较容易确定,多元回归模型中难在自变量的选择.自变量选择主要可分为向前选择(逐次加使RSS最小的自变量),向后

8.3回归诊断 > fit<-lm(weight~height,data=women) > par(mfrow=c(2,2)) > plot(fit) 为理解这些图形,我们来回顾一下oLs回归的统计假设. 口正态性当预测变量值固定时,因变量成正态分布,则残差值也应该是一个均值为0的正态分布.正态Q-Q图(Normal Q-Q,右上)是在正态分布对应的值下,标准化残差的概率图.若满足正态假设,那么图上的点应该落在呈45度角的直线上;若不是如此,那么就违反了正态性的假设. 口独立性你无

目录 C1 Introduction to Statistical Learning 1.1Statistical Learning介绍: 1.1.1 估计 \(f\) 的目的:prediction和/或inference. 1.1.2 估计 \(f\) 的方法:parametric 或 non-parametric 1.2 评估模型准确性 1.2.1 回归的评估 1.2.2 Bias-Variance的平衡 1.2.3 分类的情况 C2 Linear Regression 2.1 简单线性回归

1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉

有很多概念需要明确区分: 人有23对染色体,其中22对常染色体autosome,另外一对为性染色体sex chromosome,XX为女,XY为男. 染色体区带命名:在标示一特定的带时需要包括4项:①染色体号:②臂的符号:③区号:④在该区内的带号. 1p22表示为1号染色体短臂2区2带. 等位基因其实是一个集合,在同一个locus出现得基因型互为等位基因.Aa不能叫等位基因,正确的逻辑是:A和a是一组等位基因.由等位基因可以定义纯合和杂合. 二倍体与多倍体细胞的某些染色体上,在同一基因座上有相同

P133,这是第二次作业,考察多重线性回归.这个youtube频道真是精品,用R做统计.这里是R代码的总结. 连续变量和类别型变量总要分开讨论: 多重线性回归可以写成矩阵形式的一元一次回归:相当于把多变量当成列向量压缩一下:矩阵有着非常优美的简单的计算法则,大大简化了计算的复杂度: 在建多重线性回归模型时我们会遇到很多问题: 选哪些变量建模,一元的很简单,可以判断有无显著性,多元就复杂了,我们收集的很多变量可能和因变量之间没有关系,必须过滤: 哪些变量之间有相关性,必须把相关性考虑进模型: 如何

前言 很多人问我有没有关于全基因组关联分析(GWAS)原理的书籍或者文章推荐. 其实我个人觉得,做这个分析,先从跑流程开始,再去看原理. 为什么这么说呢,因为对于初学者来说,跑流程就像一个大黑洞,学习原理就像一个小黑洞. 很多人花了好几个月的时间在看原理,一旦丢给他数据去分析,依旧束手无策. 不会跑流程,内心依旧会很恐慌.就像从来没有入门一样. 所以,我的建议是咱们先不去管原理,直接从分析入手. 等把数据跑出来了,整个流程的技能点满了,再去看看它的原理. 入门:学习GWAS的在线网站: 对于没有

为什么样本方差(sample variance)的分母是 n-1? (補充一句哦,題主問的方差 estimator 通常用 moments 方法估計.如果用的是 ML 方法,請不要多想不是你們想的那樣, 方差的 estimator 的期望一樣是有 bias 的,有興趣的同學可以自己用正態分佈算算看.) 本來,按照定義,方差的 estimator 應該是這個:但,這個 estimator 有 bias,因為:而 (n-1)/n * σ² != σ² ,所以,為了避免使用有 bias 的 estim

题注:主成分分析分析与因子分析也有不同,主成分分析仅仅是变量变换,而因子分析需要构造因子模型.主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量,即主成分:因子分析:潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量.因子分析与回归分析不同,因子分析中的因子是一个比较抽象的概念,而回归因子有非常明确的实际意义! 一. 问题引入 你是否曾经遇到过以下问题: 二. 概念 1. 高中大家都读过吧?(没读过怎么可能看到我这篇文章,真闹心,哈哈!)那是一个以成绩论英雄的时代,理科王子.文科小生是时代标签!对一

目录 解决了什么问题 主要贡献和创新点 基本框架 提出的方法 01 variance confidence方差置信度 02 Variance Subsampling Algorithm 方差二次采样算法 03 Variance decay strategy 方差衰减策略 实验 01 性能 02 Ablation - sampling criterions 导言 针对现有工作中存在的错误伪标签问题,文章通过优化样本间的相似性度量和伪标签置信度评估策略来改善这个问题,从而提供模型性能.具体地,文章提

以下内容为原创,欢迎转载,转载请注明 来自天天博客:http://www.cnblogs.com/tiantianbyconan/p/5829809.html 异步 layout inflation 原文:https://medium.com/@lupajz/asynchronous-layout-inflation-7cbca2653bf#.q22vpezg4 随着最近发布的Android Support Library, revision 24,Google开发者在v4包中增加了一个用来异步

Numbers can be regarded as product of its factors. For example, 8 = 2 x 2 x 2; = 2 x 4. Write a function that takes an integer n and return all possible combinations of its factors. Note: You may assume that n is always positive. Factors should be gr