我们前面介绍的一般线性模型.Logistic回归模型.对数线性模型.Poisson回归模型等,实际上均属于广义线性模型的范畴,广义 线性模型包含的范围非常广泛,原因在于其对于因变量.因变量的概率分布等条件的限制放宽,使其应用范围加大. 广义线性模型由以下几个部分组成 1.因变量广义线性模型的因变量还是要去独立性,但是分布不再局限于正态分布一种,而是可以是指数族概率分布的任意一种,其方差也可 以不稳定,但必须要能表达为依赖均值的函数 2.线性部分广义线性模型因变量与自变量必须为线性关系,即因变量与

在分类问题中我们如果: 他们都是广义线性模型中的一个样例,在理解广义线性模型之前须要先理解指数分布族. 指数分布族(The Exponential Family) 假设一个分布能够用例如以下公式表达,那么这个分布就属于指数分布族: 公式中y是随机变量:h(x)称为基础度量值(base measure): η称为分布的自然參数(natural parameter),也称为标准參数(canonical parameter): T(y)称为充分统计量,通常T(y)=y: a(η)称为对数切割函数(lo

一.广义线性模型概念 在讨论广义线性模型之前,先回顾一下基本线性模型,也就是线性回归. 在线性回归模型中的假设中,有两点需要提出: (1)假设因变量服从高斯分布:$Y={{\theta }^{T}}x+\xi $,其中误差项$\xi \sim N(0,{{\sigma }^{2}})$,那么因变量$Y\sim N({{\theta }^{T}}x,{{\sigma }^{2}})$. (2)模型预测的输出为$E[Y]$,根据$Y={{\theta }^{T}}x+\xi $,$E[Y]=E[{{

广义线性模型(Generalized Linear Model) http://www.cnblogs.com/sumai 1.指数分布族 我们在建模的时候,关心的目标变量Y可能服从很多种分布.像线性回归,我们会假设目标变量Y服从正态分布,而逻辑回归,则假设服从伯努利分布.在广义线性模型的理论框架中,则假设目标变量Y则是服从指数分布族,正态分布和伯努利分布都属于指数分布族,因此线性回归和逻辑回归可以看作是广义线性模型的特例.那什么是指数分布族呢?若一个分布的概率密度或者概率分布可以写成这个形式,

JavaBean基础使用方法与操作步骤 JavaWeb jsp Bean 项目结构 JavaBean的概念 JavaBean是可复用的.平台独立的软件组件 JavaBean既可以是简单的GUI要素,如按钮和滚动条 JavaBean也可以是复杂的可视化软件组件,如数据库视图 有些JavaBean是没有GUI表现形式的,常用来封装事务逻辑.数据库操作等等 我们可以把遵循某种规范的Java类称为JavaBean: 这个类是可序列化的 这个类必须带有一个无参的构造方法 这个类的属性必须通过get .se

1 ABP创建数据库操作步骤 1.1 SimpleTaskSystem.Web项目中的Web.config文件修改数据库配置. <add name="Default" providerName="System.Data.SqlClient" connectionString="Data Source=127.0.0.1;Initial Catalog=SimpleTaskSystemDb;User ID=sa;Password=;"/>

前面的文章已经介绍了一个回归和一个分类的例子.在逻辑回归模型中我们假设: 在分类问题中我们假设: 他们都是广义线性模型中的一个例子,在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族. 指数分布族(The Exponential Family) 如果一个分布可以用如下公式表达,那么这个分布就属于指数分布族: 公式中y是随机变量:h(x)称为基础度量值(base measure): η称为分布的自然参数(natural parameter),也称为标准参数(canonical parameter): T(

Altium Designer PCB双面板制作打印操作步骤百度知道:http://jingyan.baidu.com/article/335530da83441c19cb41c3db.html?st=2&net_type=&bd_page_type=1&os=0&rst=&word=%E9%9D%A2%E6%9D%BF%E6%8F%92%E5%BA%A7首先隐藏底层,然后Ctrl+C顶层,然后在空白处Ctrl+V,再按Ctrl+L,这时候你的双面板的顶层就会以鼠标

作者:白狼 出处:http://www.manks.top/article/yii2_rbac_description本文版权归作者,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利. 本篇的主题是 rbac权限控制的详细操作步骤,注意是操作步骤哦,关于配置与rbac的搭建,我们在博文 yii2搭建完美后台并实现rbac权限控制实例教程说的再清楚不过了. 但是,在很多人的反馈下,说是完全按照本主的步骤来的,丝毫不差,为啥菜单不显示,为啥不显示

本篇的主题是 rbac权限控制的详细操作步骤,注意是操作步骤哦,关于配置与rbac的搭建,我们在博文 yii2搭建完美后台并实现rbac权限控制实例教程说的再清楚不过了. 但是,在很多人的反馈下,说是完全按照本主的步骤来的,丝毫不差,为啥菜单不显示,为啥不显示呢不显示?艾玛,最终在群里帮人调试的时候找到原因了,si分的不容易啊.原因就是你学会了搭建没学会操作啊,啊,啊,我们今天就来详细的说说这rbac的权限控制具体怎么操作!当然,大前提下是你已经按照我们上文成功搭建一套完美的后台并实现了rbac

以下为windows2003的安装操作步骤,由于安装操作步骤较多,安装可能需要一定的实际安装经验.安装时请参照此文档一步步完成安装. 一.首先准备好Windows2003安装光盘CD1,将CD1光盘放入需要安装的电脑光驱中.开机时注意画面提示选择引导菜单(一般为ESC或F12),跟据提示选择光盘引导方式启动. 二.正常使用光驱引导后会进入Windows2003的安装引导画面. 2.1(如有请按任意键从光盘启动的提示,则需要随便按一下键盘上的按键才能从光驱引导.) 2.2等待一会儿后,电脑会显示2

(一)牛顿法解最大似然估计 牛顿方法(Newton's Method)与梯度下降(Gradient Descent)方法的功能一样,都是对解空间进行搜索的方法.其基本思想如下: 对于一个函数f(x),如果我们要求函数值为0时的x,如图所示: 我们先随机选一个点,然后求出该点的切线,即导数,延长它使之与x轴相交,以相交时的x的值作为下一次迭代的值. 更新规则为: 那么如何将牛顿方法应用到机器学习问题求解中呢? 对于机器学习问题,我们优化的目标函数为极大似然估计L,当极大似然估计函数取得最大时,其导

package com.allin.pc;import java.util.List;import org.openqa.selenium.WebElement;import org.openqa.selenium.By;import org.openqa.selenium.JavascriptExecutor;import org.openqa.selenium.WebDriver;import org.openqa.selenium.chrome.ChromeDriver;import or

一.打开ArcMAP并加载上相应的点图层和边界面图层 二.ArcToolbox--Spatial Analyst工具--差值分析--克里金法(根据不同的情况选择不同的算法,这次的处理实际上使用的是样条函数法,比其它算法更平滑,操作步骤类似,参数设置可以设置试试效果),依次进行以下设置 点击环境进行详细设置 下一步的设置“像元大小”是解决锯齿的关键步骤,掩膜主要作用是设置出图范围 确定后成功 生成栅格数据:右键刚生成的图层--导出数据 三.生成等值线 ArcToolbox--Spatial Ana

本系列文章允许转载,转载请保留全文! [请先阅读][说明&总目录]http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 指数分布族简介 之前的文章分别介绍了因变量服从高斯分布.伯努利分布.泊松分布.多项分布时,与之对应的回归模型,本文章将阐释这些模型的共同点,并加以推广. 首先非正式地给出指数分布族的定义: 定义 如果变量y的分布可以被表示为p(y;η)=b(y)exp(ηTT(y)-a(η))的形式(η为分布的参数),则称y服从指数分布族 萌萌哒博主

Logistic Regression 同 Liner Regression 均属于广义线性模型,Liner Regression 假设 $y|x ; \theta$ 服从 Gaussian 分布,而 Logistic Regression 假设 $y|x ; \theta$ 服从 Bernoulli 分布. 这里来看线性回归,给定数据集 $\left \{ (x_i,y_i) \right \}_{i=1}^N$ ,$x_i$ 与 $y_i$ 的关系可以写成 $y_i = \theta^Tx_

联想消费台式机与一体机预装Windows8改装Windows7的操作步骤及常见问题 前提说明: 目前联想出厂预装Windows 8的台式和一体机使用都是UEFI+GPT硬盘的组合,并且开启了安全启动,但是目前除Windows 8以外的其他Windows系统均不支持这种模式,如果需要改装其他系统,如Windows 7,必须工作在传统的BIOS+MBR硬盘模式下. 如果不做任何设置的情况下,当用户开机按F12出现启动引导菜单时会发现检测不到U盘或光盘等引导设备,无法正常安装系统.也有部分用户直接使用

原文地址: Eclipse中通过Android模拟器调用OpenGL ES2.0函数操作步骤 - 网络资源是无限的 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/11192189   1.  先按照http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/10439281中操作搭建好基本的Android开发环境: 2.  打开Eclipse,-->Window-->

1.        从https://developer.android.com/tools/sdk/ndk/index.html 下载android-ndk-r10d-windows-x86_64.exe 和 android-ndk-r10d-linux-x86_64.bin: 2.        在Ubuntu1404 64位中通过终端安装ndkr10d:./android-ndk-r10d-linux-x86_64.bin ; 3.        通过命令sudo  vi  /etc/pr

今天是学习Groovy的第一天,首先我觉得学习任何一种语言都要先弄清楚这种语言的特性,因为只有了解了特性之后学习才能达到好的效果,那么groovy的特点是什么的.我觉得groovy是一种动态语言,动态主要体现在MOP也就是元对象协议,还有就是groovy也需要运行在jvm上.groovy的学习成本也不高,如果java基础比较好快速上手是没问题的,还有一些其他的特点,大家去查阅资料,这次要分享的是GString以及字符串的操作 1.groovy的字符串 Java里有String,Groovy里新加