Lofistic回归模型也可以用于配对资料,但是其分析方法和操作方法均与之前介绍的不同,具体表现 在以下几个方面1.每个配对组共有同一个回归参数,也就是说协变量在不同配对组中的作用相同2.常数项随着配对组变化而变化,反映了非实验因素在配对组中的作用,但是我们并不关心其大小, 因此在拟合时采用条件似然函数代替了一般似然函数,从而在拟合中消去了反映层因素的参数. SPSS中没有直接拟合配对Logistic回归模型的过程,需要对数据进行一些处理,采用其他方法进行拟合,拟合方法有变量差值拟合和COX模型

python3 学习api的使用 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTr

然而很多时候,被筛选的特征在模型上线的预测效果并不理想,究其原因可能是由于特征筛选的偏差. 但还有一个显著的因素,就是选取特征之间之间可能存在高度的多重共线性,导致模型对测试集预测能力不佳. 为了在筛选特征之初就避免陷入这样的误区.介绍一种VIF(方差膨胀检验)方法,来对特征之间的线性相关关系进行检验,从而选取到独立性更好的特征,增强模型的解释能力. 1.可决系数R^2 1.1什么是可决系数 可决系数,亦称测定系数.决定系数.可决指数. 与复相关系数类似的,表示一个随机变量与多个随机变量关系的数

啊哈,时隔两个月,才开始写上一篇文章的后续,实在是惭愧.主要是年尾公司又来活了,忙得团团转,而且这段时间在自学mvc.我在上文中,提到过我对mvc框架的初步印象是:相比webform,算是回归了bs本质.这段时间的学习,也算是验证了这一点,没有了神(qi)奇(guai)的viewstate,所有前后端交互通过http请求向control或者其他的HttpHandel集中处理或是中转,整个流程的数据流转非常清晰. 额,其实本来这个系列,我是很有一些东西想深入讲讲的,但学了mvc之后,才发现原来很多

Asp.net MVC项目默认会引用很多第三方插件,特别是现在的5.0,默认示例项目就几十M,搞得都不知道那些才是MVC必须的,是重点,那些是可有可无的. 今天我们就来试验一下,看看一个最小的MVC工程都需要那些东西.当然,为了试验,我们就不用VS自带的新建MVC工程,而是自己用一个普通的Web应用程序来搭建一个MVC项目,一层层揭开MVC的神秘面纱. 下面的示例工程用的是VS2013,其它版本可能有些不同,但道理都是一样的.   第一篇,建一个最小的MVC工程. 第一步,打开VS2013,新建

Phoronix.com今天将他们对Linux系统的研究发挥到了极致:从2005年年中的2.6.12,到正在开发中的2.6.37,五年多来的26个Linux内核版本来了个“群英荟萃”! 完成如此庞大规模的横评并不容易,因为每个版本都要跑二十多个测试项目,每个项目又得跑至少三到五遍,总计超过2500次.好在一方面有自动测试套装Phoronix Test Suite,另一方面还有飞快的Intel Core i7-970六核心处理器. Linux 2.6.12版本内核的时候,操作系统还是Ubuntu

asp.net mvc笔记一,最小的MVC工程   Asp.net MVC项目默认会引用很多第三方插件,特别是现在的5.0,默认示例项目就几十M,搞得都不知道那些才是MVC必须的,是重点,那些是可有可无的. 今天我们就来试验一下,看看一个最小的MVC工程都需要那些东西.当然,为了试验,我们就不用VS自带的新建MVC工程,而是自己用一个普通的Web应用程序来搭建一个MVC项目,一层层揭开MVC的神秘面纱. 下面的示例工程用的是VS2013,其它版本可能有些不同,但道理都是一样的.   第一篇,建一

前言 本节我们再来讲讲EF Core,本节算是回归基础吧,当前项目EF Core还是处于1.1版本中,后续等待.net core等版本稳定了全部会更新到2.0版本中,到时再来更新相关文章分享给大家. 相关数据加载 在EF中一直以来都是通过导航属性来加载一个实体的相关数据,在EF Core中加载相关数据有以下三种模式: 饥饿加载 来自数据库相关联数据的加载也会作为实体的一部分进行加载. 我们通过Include方法来进行饥饿加载实体相关联的数据,如下: using (var context = ne

前言:今年工作的第二年,端午节后,入职新公司.总算是回归本行,从事GIS相关工作.这个系列算是对在公司工作和学习成长的记录吧. 数据篇:       作为遥感的商业应用,首先考虑的是遥感数据的产品化.国内大的公司基本都是靠卖原始遥感数据,而另外一些公司则主要是利用这些数据进行处理,来满足其自身业务需求.遥感数据获取平台较多,但国内主流网站基本就那几家.高分系列卫星图像应用在国内还是蛮普遍的. 遥感数据信息查询:    事业单位类:  陆地观测卫星数据服务平台 http://218.247.138

需求简介 最近这几天做的东西总算是回归咱的老本行了,给投资管理项目做一个台账的东西,就是类似我们的报表.其 中有一个功能是一个高级查询的需求,在查询条件方面大概有7.8个查询条件.需求就是如果一个条件都不输入就默 认查询全部的数据,那个条件不为空的时候就在查询条件上面添加对响应字段的限制,也就是说我们在写查询条件的 时候不能写死,因为我们不知道我们到底有几个条件?到底有几个条件.所以需要我们动态的创建Lambd表达式.看 了看他们相似的功能,在实现的时候用的动态拼接SQL语句,那些SQL代码啊?

打算新项目转到cocos2dx v3上了,下载代码浏览过后发现改动真是非常大,结构性调整很多. 比如tolua绑定这一块,就几乎全翻新了. 胶水代码的生成,改成了全自动式的,通过clang来分析c++代码,可以准确的知道每一个类.函数.参数的信息,再也不用手动写pkg文件了. 运行期对象管理这块,似乎也有了不少改动,至少我原来的一些扩展代码运行不了了,还没来得及细看,待看完再一一录下. 先记录一下目前已看清楚的[类名表.类元表.对象实例]之间的关系: 1.类元表:最核心的表,在lua代码里是不可

javacpp-ffmpeg系列: javacpp-FFmpeg系列之1:视频拉流解码成YUVJ420P,并保存为jpg图片 javacpp-FFmpeg系列之2:通用拉流解码器,支持视频拉流解码并转换为YUV.BGR24或RGB24等图像像素数据 javacpp-FFmpeg系列之3: 图像数据转换(BGR与BufferdImage互转,RGB与BufferdImage互转) 前言 本篇文章算是javacv系列的后续,javacv算是作者在ffmpeg基础上封装了一层,我们算是站在别人的肩膀上

目录 函数类组件 函数式组件和类式组件的区别: 为什么要使用函数式组件? Hooks概念及常用的Hooks 1. useState: State的Hook 语法 useState()说明: setXxx()2种写法: 示例 2. useEffect: 副作用的Hook React中的副作用操作 语法和说明: 总体说明: 替代componentDidMount: 替代componentDidUpdate: 替代componentWillUnmount: 实例: 3. useRef: ref的Hoo

撰写本文查阅了大量参考资料,也得到很多朋友的指点帮助,特别感谢: Jimmy Yang--阿里云数据库研究员,原Oracle InnoDB Architect. 彭立勋--华为云数据库总工程师,MySQL ACE Director,MySQL中国用户组创始成员之一. 谭宇--玖章算术首席架构师,原阿里巴巴技术总监,数据库智能运维研发负责人,OceanBase创始团队成员. 「初出茅庐」 我是一只勤劳的小海豚,网名叫MySQL,出生于1995年5月23号,正宗95后,你们可别小看我,我现在可是全世

Link 算是回归OI后第一道自己写的题(考CSP的时候可没回归) 写篇题解纪念一下 题目大意: \(n\) 个点,\(m\) 条单向边,每条边的两端点 \(x\),\(y\)必定满足 \(\left\lfloor\dfrac{y}{k}\right\rfloor=\left\lfloor\dfrac{x}{k}\right\rfloor+1\), \(q\)次询问,求每一对\(a\),\(b\)的最短距离. \(n<=5*10^{4},q<=10^4\)\(1<k<5\),保证\

题目链接:http://poj.org/problem?id=2992 题目要求:Your task in this problem is to determine the number of divisors of Cnk. Just for fun -- or do you need any special reason for such a useful computation? 题目解析:这题也是TLE了无数遍,首先说一下求因子数目的函数是积性函数,积性函数即f(n)=f(a)*f(b)

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

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 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(

4205: 卡牌配对 Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 512 MBSubmit: 173  Solved: 76[Submit][Status][Discuss] Description 现在有一种卡牌游戏,每张卡牌上有三个属性值:A,B,C.把卡牌分为X,Y两类,分别有n1,n2张. 两张卡牌能够配对,当且仅当,存在至多一项属性值使得两张卡牌该项属性值互质,且两张卡牌类别不同. 比如一张X类卡牌属性值分别是225,233,101,一张Y类卡牌属性值分别为11

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输