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

本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完<统计学习方法>第一章之后直接就跳去了第六章,好像是对"逻辑斯蒂"这个名字很感兴趣?...),对照<机器学习实战>写了几行代码敲了一个toy版本,当时觉得还是挺有意思的.我觉得这个模型很适合用来入门(但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开

package Spark_MLlib import org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.classification.{BinaryLogisticRegressionSummary, LogisticRegression, LogisticRegressionModel} import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator i

机器学习二 逻辑回归作业   作业在这,http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/hw2.pdf 是区分spam的. 57维特征,2分类问题.采用逻辑回归方法.但是上述数据集在kaggle中没法下载,于是只能用替代的方法了,下了breast-cancer-wisconsin数据集. 链接在这http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-c

前言 现在,很多人手上都有一两个电子设备,但是却很少有人清楚其中比较关键的部分(PCB电路板)是如何制作出来的.我虽然懂点硬件,但是之前设计的简单系统都是自己在万能板上用导线自己焊接的(如下图左),复杂的都是模块拼接的(如下图右):      工作中原理图和PCB也有专门的工程师来制作,因此我对这一块了解比较少.而最近闲来无事,又因为手头上确实少一个四线二项步进电机驱动模块.起初是在淘宝上找了很久才找到一个适合的,结果实验了一下午还是不行:又考虑自己在万能板上焊接,可是发现该模块外围需要10个左

概要 本章介绍二项堆,它和之前所讲的堆(二叉堆.左倾堆.斜堆)一样,也是用于实现优先队列的.和以往一样,本文会先对二项堆的理论知识进行简单介绍,然后给出C语言的实现.后续再分别给出C++和Java版本的实现:实现的语言虽不同,但是原理一样,选择其中之一进行了解即可.若文章有错误或不足的地方,请不吝指出! 目录1. 二项树的介绍2. 二项堆的介绍3. 二项堆的基本操作4. 二项堆的C实现(完整源码)5. 二项堆的C测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywan

概要 上一章介绍了二项堆的基本概念,并通过C语言实现了二项堆.本章是二项堆的C++实现. 目录1. 二项树的介绍2. 二项堆的介绍3. 二项堆的基本操作4. 二项堆的C++实现(完整源码)5. 二项堆的C++测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3656005.html 更多内容:数据结构与算法系列 目录 (01) 二项堆(一)之 图文解析 和 C语言的实现(02) 二项堆(二)之 C++的实现(03) 二项堆(二)之 Java的实

概要 前面分别通过C和C++实现了二项堆,本章给出二项堆的Java版本.还是那句老话,三种实现的原理一样,择其一了解即可. 目录1. 二项树的介绍2. 二项堆的介绍3. 二项堆的基本操作4. 二项堆的Java实现(完整源码)5. 二项堆的Java测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3656098.html 更多内容:数据结构与算法系列 目录 (01) 二项堆(一)之 图文解析 和 C语言的实现(02) 二项堆(二)之 C++的实现

WZJ的数据结构(负二十一) 难度级别:C: 运行时间限制:5000ms: 运行空间限制:262144KB: 代码长度限制:2000000B 试题描述 请你实现一个数据结构,完成这样的功能: 给你一个N个点的图,初始状态无边. 每次加入一条双向边(u,v,w),若加入后没有构成一棵生成树,输出“Not Yet”,否则输出当前最小生成树的权值. 输入 第一行两个正整数N,M.表示有N个点M个操作.接下来M行每行三个正整数u,v,w. 输出 每次加入一条双向边(u,v,w),若加入后没有构成一棵生成

一.前言 针对大叔据实时处理的入门,除了使用WordCount示例之外,还需要相对更深入点的示例来理解Storm,因此,本篇博文利用Storm实现了频繁项集挖掘的案例,以方便更好的入门Storm. 二.基础知识 2.1 频繁二项集挖掘 如顾客去超市购物时,牙膏和牙刷基本上都是摆放在一起,因为购买牙膏时,很有可能会购买牙刷.另外,“啤酒与尿布”的案例则是对订单进行分析挖掘后发现的规律,将啤酒和尿布一起摆放会促进啤酒的销量. 2.2 算法设计 本示例中不考虑太复杂的挖掘算法,只考虑将两个商品组合后的

一.前言 针对大叔据实时处理的入门,除了使用WordCount示例之外,还需要相对更深入点的示例来理解Storm,因此,本篇博文利用Storm实现了频繁项集挖掘的案例,以方便更好的入门Storm. 二.基础知识 2.1 频繁二项集挖掘 如顾客去超市购物时,牙膏和牙刷基本上都是摆放在一起,因为购买牙膏时,很有可能会购买牙刷.另外,“啤酒与尿布”的案例则是对订单进行分析挖掘后发现的规律,将啤酒和尿布一起摆放会促进啤酒的销量. 2.2 算法设计 本示例中不考虑太复杂的挖掘算法,只考虑将两个商品组合后的

[0]README 0.1) 本文文字描述部分转自 数据结构与算法分析, 旨在理解 优先队列——二项队列(binominal queue) 的基础知识: 0.2) 本文核心的剖析思路均为原创(insert,merge和deleteMin的操作步骤图片示例), 源代码均为原创: 0.3) for original source code, please visit https://github.com/pacosonTang/dataStructure-algorithmAnalysis/tree

二叉堆(Binary Heap) 二叉堆是完全二叉树(或者近似完全二叉树):其满足堆的特性:父节点的值>=(<=)任何一个子节点的键值,并且每个左子树或者右子树都是一 个二叉堆(最小堆或者最大堆):一般使用数组构建二叉堆,对于array[i]而言,其左子节点为array[2*i],其右子节点为 array[2*i+1]:二叉堆支持插入,删除,查找最大(最小)键值的操作,但是合并二叉堆的复杂度较高,时间复杂度为O(N):但是二项堆或者斐波 那契堆则仅需要O(logN): 二项树(Binomial

一直在纠结了一天多的问题:就是为什么生成的二维码会随着内容多少的变化而变化大小,但是为什么网上做出来的二维码内容变化但是大小却没有变化?刚开始的时候我就一直围绕着是不是根据缩略图来做的,但是这个方法行不通,因为弄成缩略图的话,二维码的清晰度就降低了,变得模糊!这让我十分纠结,那这是为什么呢? 最后通过网上下载了一个源码,进过对比,不断测试,原来犯了一个很低级的错误,就是QRCodeVersion 的版本设置问题,我之前一直是用的 QRCodeVersion=0,因为我看网上都是这么用的,说是可以

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=106) 环境说明 Windows 10 VSCode Python 3.8.10 Pytorch 1.8.1 Cuda 10.2 前言   在<DL基础补全计划(一)---线性回归及示例(Pytorch,平方损失)>(https://blog.csdn.net/u011728480/a

2019/3/25 真的,当那个图像出现的时候,我真的感觉太美了. 或许是一路上以来自我的摸索加深的我对于这个模型的感受吧. 二次函数拟合--最小二乘法公式法 与线性回归相似,对二次函数进行拟合某种意义上也只是加了一个函数,虽然求解的方程变得更加繁琐,需要准备的变量也增加到了七个. 思路有借鉴于:最小二乘法拟合二次曲线 C语言 为了更好的理解回归问题中最小二乘法的求偏导过程,这次我选择自己手打公式. 大概流程如下 但是到此处之后便被这三个繁琐的方程给难倒了,虽然肯定可以说是能强解,但是感觉就是不

数据来自UCI机器学习仓库中的垃圾信息数据集 数据可从http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collection下载 转成csv载入数据 import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False import pandas as pd import numpy as

试题描述 输入一个字符串S,回答Q次问题,给你l,r,输出子序列[l,r]的最长连续回文串长度. 输入 第一行为一个字符串S. 第二行为一个正整数Q. 接下来Q行每行为l,r. 输出 对于每个询问,输出答案. 输入示例 aababababaabababaaa 4 1 3 2 6 1 10 2 7 输出示例 2 5 9 5 其他说明 1<=|S|,Q<=100000 1<=l<=r<=|S| 由于求区间的最长回文串长度,这显然不是很容易的事情,我们考虑用分块来维护答案. 我们每

试题描述 输入一个字符串S,回答Q次问题,给你l,r,输出从Sl--Sr组成的串在S中出现了多少次. 输入 第一行为一个字符串S.第二行为一个正整数Q.接下来Q行每行为l,r. 输出 对于每个询问,输出答案. 输入示例 ababaaabab51 12 32 22 41 4 输出示例 63422 其他说明 1<=l<=r<=|S|<=1000001<=Q<=1000000保证S由26个小写字母组成   考虑用后缀自动机来水此题 复习一下SAM,每个结束态S的祖先与S构成了

试题描述 输入一个字符串S,输出S的最长连续回文子串长度. 输入 输入一个字符串S. 输出 输出S的最长连续回文子串长度 输入示例 abacbbc 输出示例 4 其他说明 1<=|S|<=1000000 这就是传说中的萌萌哒马拉车算法(manacher)啦 首先为了方便处奇偶两种情况,将S重新变成新的字符串T,如abacddc变成#a#b#a#c#d#d#c# 再次为了方便处理越界,将字符串首尾加一个奇怪的不匹配字符,如将abacddc变成~#a#b#a#c#d#d#c#` 请大家想一想这样的