第五章习题 1. 我们主要用到下面三个公式: 根据上述公式,我们将式子化简为 对求导即可得到得到公式5-6. 2. (a) 1 - 1/n (b) 自助法是有有放回的,所以第二个的概率还是1 - 1/n (c) 由于自助法是有放回的,且每次抽样都是独立事件,所以概率是(1 - 1/n)^n (d) 答案是1-(1-1/5)^5 = 67.2% (e) 63.4% (f) 63.2% (g) pr = function(n) return(1 - (1 - 1/n)^n) x = 1:1e+05

目前在看统计学习导论:基于R应用,觉得这本书非常适合入门,打算把课后习题全部做一遍,记录在此博客中. 第二章习题 1. (a) 当样本量n非常大,预测变量数p很小时,这样容易欠拟合,所以一个光滑度更高的学习模型更好. (b) 当样本量n非常小,预测变量数p很大时,这样容易过拟合,所以一个光滑度更小的学习模型更好. (c) 当预测变量与响应变量之间的关系是非线性时,说明光滑度小的模型会容易欠拟合,所以光滑度高的模型更适合. (d) 在这里,方差是指用一个不同的训练数据集估计f时,估计函数的改变量.

第三章习题 部分证明题未给出答案 1. 表3.4中,零假设是指三种形式的广告对TV的销量没什么影响.而电视广告和收音机广告的P值小说明,原假设是错的,也就是电视广告和收音机广告均对TV的销量有影响:报纸的P值高,说明原假设成立,也就是报纸广告对TV的销量没啥影响. 2. KNN回归和KNN近分类都是典型的非参数方法.这两者的区别在于,前者的输入和输出均为定量值:而后者的输入和输入和输出均为定性值. 3. 首先,有题目可知下面关系:Y = 50 + 20(gpa) + 0.07(iq) + 35(

第四章习题,部分题目未给出答案 1. 这个题比较简单,有高中生推导水平的应该不难. 2~3证明题,略 4. (a) 这个问题问我略困惑,答案怎么直接写出来了,难道不是10%么 (b) 这个答案是(0.1*0.1)/(1*1),所以答案是1% (c) 其实就是个空间所占比例,所以这题是(0.1**100)*100 = 0.1**98% (d) 这题答案显而易见啊,而且是指数级别下降 (e) 答案是0.1**(1).0.1**(1/2).0.1**(1/3)...0.1**(1/100) 5. 这题

一. 简介 Selenium-RC可以适应更复杂的自动化测试需求,而不仅仅是简单的浏览器操作和线性执行.Selenium-RC能够充分利用编程语言来构建更复杂的自动化测试案例,例如读写文件.查询数据库和E-mail邮寄测试报告. 当测试案例遇到selenium-IDE不支持的逻辑时,你应该首先想到Selenium-RC.Selenium-IDE不支持下面逻辑: 条件判断: 循环: 日记记录和报告测试结果: 错误处理,特别是预料之外的错误: 数据库测试: 测试案例组合: 重复执行失败案例: 测试案

''' 时间: 9月5日 - 9月30日 要求: 1. 书本内容总结归纳,整理在博客园笔记上传 2. 完成所有课后习题 注:“#” 后加的是备注内容 (每天看42页内容,可以保证月底看完此书) “重点笔记”“本章习题” - 标题1,二级标题用- 标题2,笔记大纲标题.习题题目- 加粗,16px ''' 本章习题: 1. 在什么时候应该使用文档字符串而不是#字注释? 答: 文档字符串被认为最适用于较大.功能性的文档,用来描述程序中的模块.函数.类,以及方法的使用. 2. 举出3种查看文档字符串的方

以MySql数据库为例,先到http://dev.mysql.com/downloads/connector/python/处下载MysqlConnector for python的连接器. from django.shortcuts import render_to_response import mysql.connector def book_list(request): db = mysql.connector.connect(user='me', db='mydb', passwd='

学习安卓编程权威指南第五章的时候自己写了个简单的Demo来加深理解两个Activity互相传递数据的问题,然后将自己的学习笔记贴上来,如有错误还请指正. IntentActivityDemo学习笔记 题目:ActivityA登录界面(用户名.密码.登陆按钮),ActivityB(Edit,返回按键:SubmitButton).A界面输入用户名和密码传到B中,B验证用户输入的用户名和密码,如果错误就返回A,并用Toast 显示用户名和密码错误:如果正确,就在第二个 activity中显示一个Edi

当前,机器学习和数据科学都是很重要和热门的相关学科,需要深入地研究学习才能精通. <机器学习与数据科学基于R的统计学习方法>试图指导读者掌握如何完成涉及机器学习的数据科学项目.为数据科学家提供一些在统计学习领域会用到的工具和技巧,涉及数据连接.数据处理.探索性数据分析.监督机器学习.非监督机器学习和模 型评估.选用的是R统计环境,所有代码示例都是用R语言编写的,涉及众多流行的R包和数据集. 适合数据科学家.数据分析师.软件开发者以及需要了解数据科学和机器学习方法的科研人员阅读参考. 学习参考:

一. 统计学习概述 统计学习是指一组用于理解数据和建模的工具集.这些工具可分为有监督或无监督.1.监督学习:用于根据一个或多个输入预测或估计输出.常用于商业.医学.天体物理学和公共政策等领域.2.无监督学习:有输入变量,但没有输出变量,可以从这些数据中学习潜在关系和数据结构.以下简单的用3个数据集来说明. 1.工资数据 我们希望了解雇员的年龄.教育和年份对他的工资之间的联系.下图是对这三个因素的一个分析和统计. 左图:工资随着年龄的增长而增加,但在大约60岁之后又下降了.蓝线提供了对该年龄段平均

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 在之前的博客中,我分别介绍了基于网格的空间索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/5148185.html)以及四叉树和网格结合的联合索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/6641449.html),要解决的问题均是判断一个点落在了面图层中的哪个面要素中.单从算法层面上分析,以上两种索引

上一篇我们较为系统地介绍了Python与R在系统聚类上的方法和不同,明白人都能看出来用R进行系统聚类比Python要方便不少,但是光介绍方法是没用的,要经过实战来强化学习的过程,本文就基于R对2016年我国各主要城市第一.二.三产业GDP的量为三个不同特征,对这些城市进行系统聚类+分析: 数据来源:http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=E0105 数据内容: 36个样本,3个变量,分别在三个xls文件中 分析目的: 为这些城市通过产业结构进行分类 实

五.Django学习之基于对象的跨表查询 正向与反向查询 关键在于ForeignKey字段写的位置.例如下面这段代码, 关系属性(字段)写在哪个类(表)里面,从当前类(表)的数据去查询它关联类(表)的数据叫做正向查询,反之叫做反向查询 Publish查询Book的内容就是反向查询 Book查询Publish的内容就是正向查询 class Publish(models.Model): name=models.CharField( max_length=32) city=models.CharFie

作者:@幻の上帝 1 前置条件语文其实挺重要,这个没问题,但容易被忽视.当然,如果不是经常要折腾文档,要求不高:但起码要能说清楚话.数学重要,主要是广度,作为快速学习相关领域知识的基础.深度上面可深可浅,若只是学习语言,初中水平的基础足够.(不过要用标准库的complex什么的当然不止了.)而大部分人缺的要补的数学并不是学校里的内容,更偏向于类似小学奥数之类.专业点的说法是离散数学(其实也只是最开始的一些基础).当然,数学基础好的有些东西(比如逻辑运算)理解起来会简单一点.英语重要是对于长远发展

Spring实战第五章学习笔记----构建Spring Web应用程序 Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller)模式实现,它能够构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序. Spring MVC起步 跟踪Spring MVC的请求

Python课第五周开始讲函数了.递归函数.递归在python中不能超过900多层,否则报错内存溢出什么的.同样在R中递归太深也会报错,阈值和python中大概一样,900多次就报错了. error message: 错误: 评估嵌套太深:无穷递归/ options(expressions=)?收捲时出错: 评估嵌套太深:无穷递归/ options(expressions=)? 基于Python # 递归函数 阶乘 def fact(n): if n==0: return 1 else: ret

<时间序列分析——基于R>王燕,读书笔记 笔记: 一.检验: 1.平稳性检验: 图检验方法:     时序图检验:该序列有明显的趋势性或周期性,则不是平稳序列     自相关图检验:(acf函数)平稳序列具有短期相关性,即随着延迟期数k的增加,平稳序列的自相关系数ρ会很快地衰减向0(指数级衰减),反之非平稳序列衰减速度会比较慢   构造检验统计量进行假设检验:单位根检验adfTest()——fUnitRoots包 2.纯随机性检验.白噪声检验(Box.test(data,type,lag=n)

python学习心得第五章 1.冒泡排序: 冒泡是一种基础的算法,通过这算法可以将一堆值进行有效的排列,可以是从大到小,可以从小到大,条件是任意给出的. 冒泡的原理: 将需要比较的数(n个)有序的两个两个的进行比较,直到第一次所有的值都比较完成,就可以得出第1次排列的顺序,同理第二次将(n-1)个数进行比较,得到第二次排列的结果,n为1 的时候结束比较,其实就是5个数需要比较4次,每一次都是两个数进行两两比较,因为比较的方式就像水里面冒泡的现象所以称为冒泡算法. 由上述代码可以看出冒泡算法的核心

翻译:Tacey Wong 统计学习: 随着科学实验数据的迅速增长,机器学习成了一种越来越重要的技术.问题从构建一个预测函数将不同的观察数据联系起来,到将观测数据分类,或者从未标记数据中学习到一些结构. 本教程将探索机器学习中统计推理的统计学习的使用:将手中的数据做出结论 Scikit-learn 是一个紧密结合Python科学计算库(Numpy.Scipy.matplotlib),集成经典机器学习算法的Python模块. 一.统计学习:scikit-learn中的设置与评估函数对象 (1)数据

第十五章:控制脚本 处理信号 重温Linux信号 信号 名称 描述 1 HUP 挂起 2 INT 中断 3 QUIT 结束运行 9 KILL 无条件终止 11 SEGV 段错误 15 TERM 尽可能终止 17 STOP 无条件停止运行,但不终止 18 TSTP 停止或暂停,但继续在后台运行 19 CONT 在STOP或TSTP之后恢复执行 默认情况下,bash shell会忽略收到的任何SIGQUIT(3)和SIGTERM(5)信号. 如果bash shell收到了SIGHUP信号,它会退出.