转载自:http://www.pinzhi.org/thread-7762-1-1.html Minitab中相关系数R-Sq和修正的相关系数R-Sq(adj)的意思,计算公式和区别 在Minitab做回归方程,或类似的运算中,经常会碰到多元相关系数R-Sq和修正的多元相关系数R-Sq(adj),那么,这2个是什么意思?具体的计算公式和区别是什么? 拟合的总效果多元全相关系数(Multiple correlation coefficient) R²(即R=Sq)和修正的多元相关系数(Adjust

分类问题的评价指标是准确率,那么回归算法的评价指标就是MSE,RMSE,MAE.R-Squared. MSE和MAE适用于误差相对明显的时候,大的误差也有比较高的权重,RMSE则是针对误差不是很明显的时候:MAE是一个线性的指标,所有个体差异在平均值上均等加权,所以它更加凸显出异常值,相比MSE: RMSLE: 主要针对数据集中有一个特别大的异常值,这种情况下,data会被skew,RMSE会被明显拉大,这时候就需要先对数据log下,再求RMSE,这个过程就是RMSLE.对低估值(under-p

本章中,你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家,完整地学习一个案例项目.下面是主要步骤: 项目概述. 获取数据. 发现并可视化数据,发现规律. 为机器学习算法准备数据. 选择模型,进行训练. 微调模型. 给出解决方案. 部署.监控.维护系统. 使用真实数据 学习机器学习时,最好使用真实数据,而不是人工数据集.幸运的是,有上千个开源数据集可以进行选择,涵盖多个领域.以下是一些可以查找的数据的地方: 流行的开源数据仓库: UC Irvine Machine Learning Reposito

瘋耔C++笔记 欢迎关注瘋耔新浪微博:http://weibo.com/cpjphone 参考:C++程序设计(谭浩强) 参考:http://c.biancheng.net/cpp/biancheng/cpp/rumen_8/ 博客原文:http://www.cnblogs.com/Ph-one/p/3974707.html 一.C++初步认识 1.C++输入.输出.头文件解释 #include<iostream> using namespace std ; int mian() { cout

一. 先说我对这个题目的理解 直线的x,y方程是这样的:y = kx+b, k就是斜率. 求线性回归斜率, 就是说 有这么一组(x, y)的对应值——样本.如果有四组,就说样本量是4.根据这些样本,做“线性回归”,最终求出一条直线(即y = kx + b的k值和b值),使得样本里的各个点(x, y) “尽可能的”落到直线(或者直线附近)上. 二. python解题需要安装的包 实际解题主要用到的python库是pandas. 解题算法是“最小二乘法”,这用到了pandas的ols函数. 我的系统

回归问题的典型性能度量是均方根误差(RMSE:Root Mean Square Error).如下公式. m为是你计算RMSE的数据集中instance的数量. x(i)是第i个实例的特征值向量 ,y(i)是其label(期望的模型输出).如下: X是包含了所有实例的特征值(不包含label)的矩阵.每行代表一个实例,并且每行等于x(i)向量的转置:(x(i))T . 下图矩阵中的第一行为2中向量的转置(列向量变为行向量). h是预测函数,当输入是某实例的特征向量x(i) ,应用函数之后,结果为

一.MSE.RMSE.MAE 思路:测试数据集中的点,距离模型的平均距离越小,该模型越精确 # 注:使用平均距离,而不是所有测试样本的距离和,因为距离和受样本数量的影响 1)公式: MSE:均方误差 RMSE:均方根误差 MAE:平均绝对误差 二.具体实现 1)自己的代码 import numpy as np from sklearn.metrics import r2_score class SimpleLinearRegression: def __init__(self): ""

衡量线性回归法的指标:MSE, RMSE和MAE 举个栗子: 对于简单线性回归,目标是找到a,b 使得尽可能小 其实相当于是对训练数据集而言的,即 当我们找到a,b后,对于测试数据集而言 ,理所当然,其衡量标准可以是 但问题是,这个衡量标准和m相关. (当10000个样本误差累积是100,而1000个样本误差累积却达到了80,虽然80<100,但我们却不能说第二个模型优于第一个) 改进==> 对式子除以m,使得其与测试样本m无关  ->  但又有一个问题,之前算这个公式时为了保证其每项为

RANK()的对比(SQL, Minitab, Excel)也不是想来做什么对比的,只是顺便写此文,想学习一下Minitab的应用以便用它分析解决实际的问题. 回顾 May 23文章“开窗函数_ROW_NUMBER() / RANK() / DENSE_RANK() / NTILE() ------4个排名函数训练_1” IF OBJECT_ID('tb_MinitabRank','U') IS NOT NULL DROP TABLE tb_MinitabRank GO CREATE TABLE

这是在fcc上的中级算法中的第一题,拉出来的原因并不是因为有什么好说的,而是我刚看时以为是求两个数字的和, 很显然错了.我感觉自己的文字理解能力被严重鄙视了- -.故拉出来折腾折腾. 要求: 给你一个包含两个数字的数组.返回这两个数字和它们之间所有数字的和. 最小的数字并非总在最前面. 思路:在正确理解要求之后,有三四种方法可以来解决这个问题: 1.就是提前给的提示Math.min()和Math.max(). 感兴趣可以看看. Math.max():https://developer.mozil

最简单的扩展列,扩展行的求"最大,最小,平均"值的例子 设计图 效果图 相关函数 =MAX(B2:E2) =MIN(B2:E2) =AVERAGE(B2:E2) 这个是(满足条件)的固定列,扩展行的求和例子 设计图 效果图 相关函数 =SUM(B2{B2 > 1} + C2{C2 > 1} + D2{D2 > 1} + E2{E2 > 1}) =SUM(B2{B2 < 1} + C2{C2 < 1} + D2{D2 < 1} + E2{E2 &

「注释」作者在本文里没有说明这么一个事实: 目前的版本Lo-Dash v2.4.1并没有引入延迟求值的特性,Lo-Dash 3.0.0-pre中部分方法进行了引入,比如filter(),map(),reverse(). 原文 我时常觉得像Lo-Dash这样优秀的库已经无法再优化了.它整合了各种奇技淫巧已经将JavaScript的性能开发到了极限.它使用了最快速的语句,优化的算法,甚至还会在发版前做性能测试以保证回归没问题. 延迟求值 但似乎我错了-还可以让Lo-Dash有明显的提升.只需将关注点

防御性编程习惯 程序员在编写代码的时候,预料有可能出现问题的地方或者点,然后为这些隐患提前制定预防方案或者措施,比如数据库发生异常之后的回滚,打开某些资源之前,判断图片是否存在,网络断开之后的重连次数或者是否连接备用网络,除法运算中的除数问题,函数或者类在接受数据的时候的过滤情况,比如如果输入一个指针参数,是否需要判断是不是空指针?输入一个字符串参数,是否需要判断字符串空否……总的来说就是防止出现不可预见的事情,设计出鲁棒性的代码. 看下面的例子 输入一个链表,输出链表中倒数第 m 个结点额内容

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne

using System; using System.Collections.Generic; using System.Configuration; using System.Data; using System.Data.Entity; using System.Data.Entity.Core.Objects; using System.Data.Entity.Infrastructure; using System.Data.Entity.Migrations; using System

辗转相除法最大的用途就是用来求两个数的最大公约数. 用(a,b)来表示a和b的最大公约数. 有定理: 已知a,b,c为正整数,若a除以b余c,则(a,b)=(b,c). (证明过程请参考其它资料) 例:求 15750 与27216的最大公约数. 解: ∵27216=15750×1+11466 ∴(15750,27216)=(15750,11466) ∵15750=11466×1+4284 ∴(15750,11466)=(11466,4284) ∵11466=4284×2+2898 ∴(11466

斐波那契数列(Fibonacci sequence),又称黄金分割数列,也称为"兔子数列":F(0)=0,F(1)=1,F(n)=F(n-1)+F(n-2)(n≥2,n∈N*).例如 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233,377,610,987,1597,2584,4181,6765,10946,17711,28657,46368........这个数列从第3项开始,每一项都等于前两项之和,而且当n趋向于无穷大时,前一项与后一项的

最近在菜鸟教程上自学redis.看到Redis HyperLogLog的时候,对"基数"以及其它一些没接触过(或者是忘了)的东西产生了好奇. 于是就去搜了"HyperLogLog",从而引出了Cardinality Estimation算法,以及学习它时参考的一些文章: http://blog.codinglabs.org/articles/algorithms-for-cardinality-estimation-part-i.html 从文章上看来,基数是指一个

        我们考虑一个$N\times M$的矩阵数据,若要对矩阵中的部分数据进行读取,比如求某个$a\times b$的子矩阵的元素和,通常我们可以想到$O(ab)$的遍历那个子矩阵,对它的各个元素进行求和.然而当$a$或$b$很大的时候,这样的计算显得太慢,如果要求子矩阵的最大元素和(如Ural 1146),更是简直慢到不能忍.         于是就想,能不能在读入数据的同时,我就先进行一些预处理,使得到后面进行计算的时候,可以简化一些步骤呢?答案是可以的.        我们开一个

题目:我年龄的立方是个4位数.我年龄的4次方是个6位数.这10个数字正好包含了从0到9这10个数字,每个都恰好出现1次,求出我今年几岁. 直接拷贝运行就可以了. public class Age { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub Age a = new Age(); a.fun(); } private int fun(){ for(int i = 0;i<60;i++){