2013-07-15 21:41:04   #本文的目的在于介绍回归建模时变量选择和正则化所用的R包,如glmnet,ridge,lars等.算法的细节尽量给文献,这个坑太大,hold不住啊. 1.变量选择问题:从普通线性回归到lasso 使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法.其建模要点在于误差项一般要求独立同分布(常假定为正态)零均值.t检验用来检验拟合的模型系数的显著性,F检验用来检验模型的显著性(方差分析).如果正态性不成立,t检验和F检验就没有意义. 对较复杂的数据建模(

综述:Genomic Selection in the Era of Next Generation Sequencing for Complex Traits in Plant Breeding 要点: MAS仅对数量较少的主效QTL有效,而GS适用于大量微效QTL控制的复杂数量性状.GS根据分布在整个基因组中的大量标记信息来估计个体的遗传价值,而不是像MAS中那样基于少量标记. GS由Meuwissen(2001)等人提出,一开始应用于动物,最近才应用作物育种.主要是因为NGS的成本下降(尤

这还是自己3年前(2011年)整理的笔记,记得当时那会儿自己对Linux还特别的憧憬,也很喜欢韩老师的讲课风格,边看边做笔记乐此不彼,现在开通了技术博客,所以把当年的笔记也放上来和大家分享.同时推荐没有Linux基础又看不下去书的童鞋们也去看看韩老师的视频,入门还是非常不错滴. 一.linux的两个发展方向: 1.linux 系统管理员 2.linux 程序员{linux 软件工程师(PC) linux 嵌入式开发(单片机,芯片)} 二.我个人认为学习linux的流程 1.linux 平台上的开

权限概述 Linux系统一般将文件可存/取访问的身份分为3个类别:owner(拥有者).group(和所有者同组的用户).others(其他人,除了所有者,除了同组的用户以及除了超级管理员),且3种身份各有read(读).write(写).execute(执行)等权限. 权限介绍 什么是权限? 在多用户(可以不同时)计算机系统的管理中,权限是指某个特定的用户具有特定的系统资源使用权力,像是文件夹.特定系统指令的使用或存储量的限制. 在Linux中分别有读.写.执行权限: 读权限: 对于目录来说,

原文地址:http://blog.csdn.net/zanfeng/article/details/52164124 使用print输出各型的 字符串 整数 浮点数 出度及精度控制 strHello = 'Hello Python' print strHello #输出结果:Hello Python #直接出字符串 1.格式化输出整数 python print也支持参数格式化,与C言的printf似, strHello = "the length of (%s) is %d" %('H

第 1 章 scala的概述1 1.1 学习sdala的原因 1 1.2 Scala语言诞生小故事 1 1.3 Scala 和 Java  以及 jvm 的关系分析图 2 1.4 Scala语言的特点 3 1.5 Windows下搭建Scala开发环境 4 1.6 Linux下搭建Scala开发环境 5 1.7 Scala开发工具的介绍 8 1.7.1 idea工具的介绍 8 1.7.2 Scala插件安装 8 1.8 scala的开发的快速入门 10 1.8.1 IDE工具Idea 来开发 “

本节大纲: 模块介绍 time &datetime模块 random os sys shutil json & pickle shelve xml处理 yaml处理 configparser hashlib subprocess logging模块 re正则表达式 1.模块介绍 模块,用一砣代码实现了某个功能的代码集合. 类似于函数式编程和面向过程编程,函数式编程则完成一个功能,其他代码用来调用即可,提供了代码的重用性和代码间的耦合.而对于一个复杂的功能来,可能需要多个函数才能完成(函数又

使用print输出各型的 字符串 整数 浮点数 出度及精度控制 strHello = 'Hello Python' print strHello #输出结果:Hello Python #直接出字符串 1.格式化输出整数 python print也支持参数格式化,与C言的printf似, strHello = "the length of (%s) is %d" %('Hello World',len('Hello World')) print strHello #输出果:the len

孤荷凌寒自学python第九天Python的输出print的格式化 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末,手写笔记在文末) (今天感觉手写笔记整得清楚些,汇总电子 笔记时,自己思路凌乱了,练习过程也还比较清楚,建议看下视频,如有错误,感谢指导,谢谢.) 使用print输出各型的 字符串 整数 浮点数 精度控制 一般使用是这样的: >>>strA = '你好,孤荷凌寒' >>>print(strA) 你好,孤荷凌寒 #直接格式化字符串 1.格式化输出(具体说明我的手写笔记

day05文件编辑命令 mv命令:移动文件 mv命令:mv命令用来对文件或目录重新命名,或者将文件从一个目录移到另一个目录中. 格式:mv [原来的文件路径] [现在的文件路径] mv命令后面既可以跟绝对路径也可以跟相对路径. 选项: i :覆盖前提示 # 取消提示 \mv ./meng? /tmp ,原理是别名不生效 -b :当文件存在时,覆盖前,为其创建一个备份: -f :若目标文件或目录与现有的文件或目录重复,则直接覆盖现有的文件或目录: 案例1:将ss.txt移动到/tmp目录下 [ro

import pymysql 注:所有插入.修改.删除操作都必须要提交(conn.commit()) 连接数据库: conn = pymysql.connect( host = '127.0.0.1', # localhost user = 'root', password = 'root', database='lzh_db', port=3306 ) 创建一个游标: cursor = conn.cursor() # 创建一个游标 插入数据: 案例一: sql =''' insert into

##################    Rancher v2.1.7  +    Kubernetes 1.13.4  ################ #######################    以下为声明  ##################### 此文档是在两台机上进行的实践,kubernetes处于不断开发阶段 不能保证每个步骤都能准确到同步开发进度,所以如果安装部署过程中有问题请尽量google 按照下面步骤能得到什么? 1.两台主机之一会作为Rancher的serve

txt_filename = './files/python_baidu.txt' # 打开文件 file_obj = open(txt_filename, 'r', encoding='utf-8') # 读取整个文件内容 all_content = file_obj.read() # 关闭文件 file_obj.close() print(all_content) 结果: Python (英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语

{#portal.html#} {## ————————46PerfectCRM实现登陆后页面才能访问————————#} {#{% extends 'king_admin/table_index.html' %}#} {#{% block right-container-content %}#} {#<div class="container col-lg-offset-3">#} {# <h2><a class="form-signin-he

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 在之前的开篇提到了text2vec,笔者将其定义为R语言文本分析"No.1",她是一个文本分析的生态系统.笔者在学习之后发现开发者简直牛!基于分享精神,将自学笔记记录出来.开篇内容参考: 重磅︱R+NLP:text2vec包--New 文本分析生态系统 No.1(一,简介) 文档可以以多种方式表达,单独词组.n-grams

附注:不要问我为什么写这么快,是16年写的. 1.名词解释 支持向量机中的机:在机器学习领域,常把一些算法看做一个机器,如分类机(也叫作分类器) 2.问题描述 空间中有很多已知类别的点,现在想用一个面分开他们,并能对未知类别的点很好的识别类别. 3.算法思想 由问题描述可知,现在算法要解决两个问题: 找到一个平面,可以很好的区分不同类别的点,即使分类器的训练误差小,线性可分时要求训练误差为0. 很好的识别未知类别样本的类别,即多大程度上信任该分类器在未知样本上分类的效果. 令满足以上两点的超平面

本节内容转载于博客: wa2003 spark是一个我迟早要攻克的内容呀~ ------------------------------------- 一.SparkR 1.4.0 的安装及使用 1../sparkR打开R shell之后,使用不了SparkR的函数 装在了   /usr/local/spark-1.4.0/ 下 [root@master sparkR]#./bin/sparkR 能进入R,和没装SparkR的一样,无报错 > library(SparkR) 报错: Error 

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 看了看往期的博客,这个话题竟然是第一次涉及,还真是学无止境啊. Web Service 这个概念比较成功了, 在SOAP服务之后, Restful服务的普及, 使得数据库的CRUD操作通过网络无限延伸. 普遍的好处是: 1) 你不需要安装任何程序, 携带数据, 只要有网的地方, 你就能演示.(远程) 2) 只要安装一次, 可以多人使用, 可以

XGBoost不仅仅可以用来做分类还可以做时间序列方面的预测,而且已经有人做的很好,可以见最后的案例. 应用一:XGBoost用来做预测 -------------------------------------------------- 一.XGBoost来历 xgboost的全称是eXtreme Gradient Boosting.正如其名,它是Gradient Boosting Machine的一个c++实现,作者为正在华盛顿大学研究机器学习的大牛陈天奇.他在研究中深感自己受制于现有库的计

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量