机器学习-回归中的相关度和R平方值

1. 皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient) 1.1 衡量两个值线性相关强度的量 1.2 取值范围[-1, 1] 正相关:>0, 负相关:<0, 无相关:=0 1.3 要理解Pearson相关系数,首先要理解协方差(Covariance),协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标,如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小,那么这两个变量的协方差就是正值,反之相反,公式如下: 方差: Pearson相关系数公式如下: 注意:有了协方差,为什么还使用…

day-14 回归中的相关系数和决定系数概念及Python实现

衡量一个回归模型常用的两个参数:皮尔逊相关系数和R平方一.皮尔逊相关系数在统计学中,皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient),又称皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient,简称 PPMCC或PCCs),是用于度量两个变量X和Y之间的相关(线性相关),其值介于-1与1之间. 实际可用如下公式进行计算: 若大于0,表示正向相关,小于0,表示负向相关,等于0,表示不相关二.决定系数:…

斯坦福《机器学习》Lesson4感想--1、Logistic回归中的牛顿方法

在上一篇中提到的Logistic回归是利用最大似然概率的思想和梯度上升算法确定θ,从而确定f(θ).本篇将介绍还有一种求解最大似然概率ℓ(θ)的方法,即牛顿迭代法. 在牛顿迭代法中.如果一个函数是,求解θ值使得f(θ)=0. 在图1中可知, 图1 选择一个点,相应函数值为,并将相应的切线与x轴相交的点记为,所以 ,依此类推可知牛顿迭代规律. 为了求得最大似然概率ℓ(θ).让,所以牛顿迭代方法确定最大似然概率的公式为: 在Logistic回归中,θ是一个向量. 因此公式可表示为: H是一个n*n的…

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - SparkR (R on Spark) | ApacheCN

SparkR (R on Spark) 概述 SparkDataFrame 启动: SparkSession 从 RStudio 来启动创建 SparkDataFrames 从本地的 data frames 来创建 SparkDataFrames 从 Data Sources(数据源)创建 SparkDataFrame 从 Hive tables 来创建 SparkDataFrame SparkDataFrame 操作 Selecting rows(行), columns(列) Groupin…

回归模型效果评估系列3-R平方

决定系数(coefficient of determination,R2)是反映模型拟合优度的重要的统计量,为回归平方和与总平方和之比.R2取值在0到1之间,且无单位,其数值大小反映了回归贡献的相对程度,即在因变量Y的总变异中回归关系所能解释的百分比. R2是最常用于评价回归模型优劣程度的指标,R2越大(接近于1),所拟合的回归方程越优. 假设一数据集包括y1,...,yn共n个观察值,相对应的模型预测值分别为f1,...,fn.定义残差ei = yi − fi,平均观察值为虽然R2可以用…

Echarts实现Excel趋势线和R平方计算思路

测试数据 [19550, 7.1 ],[22498, 8.44 ],[25675, 9.56 ],[27701, 10.77],[29747, 11.5 ],[32800, 12.27],[34822, 12.87],[40369, 13.32],[47029, 14.9 ],[54236, 16 ],[60801, 16.77],[68441, 17.32],[76273, 18.01],[83431, 18.47],[85060, 17.96],[96184, 18.98],[110520,…

机器学习算法中的准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后…

【笔记】逻辑回归中使用多项式（sklearn）

在逻辑回归中使用多项式特征以及在sklearn中使用逻辑回归并添加多项式在逻辑回归中使用多项式特征在上面提到的直线划分中,很明显有个问题,当样本并没有很好地遵循直线划分(非线性分布)的时候,其预测的结果是不太准的,所以可以引用多项式项,从线性回归转换成多项式回归,同理,为逻辑回归添加多项式项,基于这基础,就可以对逻辑回归进行一个比较好的分类,可以使用将degree设置成各种大小来构建任意大小的决策边界具体实现 (在notebook中) 熟悉的加载包环节,然后设置一个随机数,种子为666,生…

javascript基础程序（算出一个数的平方值、算出一个数的阶乘、输出!- !- !- !- !- -! -! -! -! -! 、函数三个数中的最大数）

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> <script> /* 算出一个数的平方值 function add(a){ var b=Math.sqrt(a); return b; } alert(add(3));*/ /*// 算出一个数的阶乘 func…

今天在Mac机器上使用了Flex Builder编辑了一个源代码文件，保存后使用vim命令去打开时发现系统自动在每一行的结尾添加了^M符号，其实^M在Linux/Unix中是非常常见的，也就是我们在Win中见过的/r回车符号。由于编辑软件的编码问题，某些IDE的编辑器在编辑完文件之后会自动加上这个^M符号。看起来对我们的源代码没有任何影响，其实并不然，当我们把源代码文件Check In到svn之类

今天在Mac机器上使用了Flex Builder编辑了一个源代码文件,保存后使用vim命令去打开时发现系统自动在每一行的结尾添加了^M符号,其实^M在Linux/Unix中是非常常见的,也就是我们在Win中见过的/r回车符号.由于编辑软件的编码问题,某些IDE的编辑器在编辑完文件之后会自动加上这个^M符号.看起来对我们的源代码没有任何影响,其实并不然,当我们把源代码文件Check In到svn之类的版本控制软件之后,由于之前版本的文件并不存在这个符号,所以开发成员在使用diff工具来查看改动的内…

Android项目中gen文件下R文件无法生成的解决的方法

帮一个网友解决R文件无法生成的问题,搜集了些材料特整理例如以下,刚開始学习的人參考他人代码时极易出现此种问题,一般都是xml文件出错,无法被正确解析. gen文件夹无法更新,或者gen文件夹下的R.JAVA文件无法生成 1.gen文件夹的用处 android gen文件夹下的R.java并非由用户创建,而是androidproject本身将android的资源进行自己主动"编号"(ID)值. 2.gen文件夹下R文件无法更新/生成的原因 1)res文件夹下的layout下的xml文件名…

概率图模型基于R语言这本书中的第一个R语言程序

概率图模型基于R语言这本书中的第一个R语言程序 prior <- c(working =0.99,broken =0.01) likelihood <- rbind(working = c(good=0.99,bad=0.01),broken =c(good=0.6,bad=0.4)) data <- c("bad","bad","bad","bad") bayes <- function(prio…

机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价…

机器学习算法中怎样选取超參数：学习速率、正则项系数、minibatch size

本文是<Neural networks and deep learning>概览中第三章的一部分,讲机器学习算法中,怎样选取初始的超參数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时.权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η. 以下讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率. 假设学习速率太小,则会使收敛过慢.假设学习速率太大.则会导致代价函数振荡,例如以下图所看到的.就下图来说.一个比較好的策略是先将学习速率设置为…

逻辑回归，多分类推广算法softmax回归中

转自http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 简介在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签可以取两个以上的值. Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的,该问题的目的是辨识10个不同的单个数字.Softmax回归是有监督的,不过后面也会介绍它与深度学习/无监督学习方法的结合.(译者注: MNIS…

2.9 logistic回归中的梯度下降法（非常重要，一定要重点理解）

怎么样计算偏导数来实现logistic回归的梯度下降法它的核心关键点是其中的几个重要公式用来实现logistic回归的梯度下降法接下来开始学习logistic回归的梯度下降法 logistic回归的公式现在只考虑单个样本的情况,关于该样本的损失函数定义如上面第三个公式,其中a是logistic回归的输出,y是样本的基本真值标签值, 下面写出该样本的偏导数流程图假设样本只有两个特征x1和x2 为了计算Z,我们需要输入参数w1和w2和b 因此在logistic回归中,我们要做的就是变换参数w…

Java-->把txt中的所有字符按照码表值排序

--> List 列表中的自动添加的多余空间长度该怎么去除呢?...(已解决,是char 数组中的空字符) package com.dragon.java.filesort; import java.io.FileReader; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Compa…

Delphi中一些常用的组合键值

Delphi中一些常用的组合键值 CTRL+A: #1 CTRL+B: #2 CTRL+C: #3 CTRL+D: #4 CTRL+E: #5 CTRL+F: #6 CTRL+G: #7 CTRL+H: #8 CTRL+I: #9 CTRL+J: #10 CTRL+K: #11 CTRL+L: #12 CR: #13 //回车 M ? CTRL+N: #14 CTRL+O: #15 CTRL+P: #16 CTRL+Q: #17 CTRL+…

C#7.2——编写安全高效的C#代码 c# 中模拟一个模式匹配及匹配值抽取走进 LINQ 的世界移除Excel工作表密码保护小工具含C#源代码腾讯QQ会员中心g_tk32算法【C#版】

C#7.2——编写安全高效的C#代码 2018-11-07 18:59 by 沉睡的木木夕, 123 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑原文地址:https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/write-safe-efficient-code?view=netcore-2.1值类型的优势能避免堆分配.而劣势就是往往伴随的数据的拷贝.这就导致了在大量的值类型数据很难的最大化优化这些算法操作(因为伴随着大量数据的拷贝).而在C#7.2 中就提供了一种机…

ascii#ascii,对象类中找repr,获取其返回值

#!/usr/bin/env python #ascii,对象类中找__repr__,获取其返回值 class Foo : def __repr__(self): return "hello" obj = Foo() r = ascii(obj) print(r )…

从键盘输入数，输出它们的平方值&判断是不是2的阶次方数

1.从键盘输入两个整数,然后输出它们的平方值和立方值在Java中,没有像C语言那样有一个专供接受键盘输入值的scanf函数,所以一般的做法是从键盘输入一行字符,保存到字符串s中,再将字符组成的字符串s转换为整型数据后返回 package mianshiti; import java.io.*; public class PrintResult { public static void main(String[] args) { Result result=new Result(); Syste…

C语言：将s所指字符串中下标为偶数同时ASCII值为奇数的字符删去，-将a所指字符串中的字符和b所指字符串中的字符的顺序交叉，-将形参s所指字符串中的所有数字字符顺序前移，

//函数fun功能:将s所指字符串中下标为偶数同时ASCII值为奇数的字符删去,s所指串中剩余的字符形成的新串放在t所指的数组中. #include <stdio.h> #include <string.h> void fun(char *s, char t[]) { ,j=; while (s[i] != '\0') { == ) { == )//判断ASCII值,使用(int)强制转换类型. { //printf("%d", (int)s[i]);//调试语…

在SQL2008查找某数据库中的列是否存在某个值

在SQL2008查找某数据库中的列是否存在某个值 --SQL2008查找某数据库中的列是否存在某个值 create proc spFind_Column_In_DB ( @type int,--类型:1为文字类型.2为数值类型 )--需要搜索的名字 ) as --创建临时表存放结果 create table #tbl(PK int identity primary key ,tbl sysname,col sysname) ),) begin declare curTable cursor fa…

Asp.net中存储过程拖拽至dbml文件中，提示无法获得返回值

Asp.net中存储过程拖拽至dbml文件中,提示无法获得返回值,去属性表中设置这时候会提示你去属性表中更改返回类型. 其实存储过程返回的也是一张表,只不过有时候存储过程有点复杂或者写法不规范的话不能自动生成映射文件. 不能自动生成那就自己写一张表跟存储过程返回的那张表一样就行.然后拖拽至dbml中,然后设置属性中返回类型为这张表就行了.…

jQuery中设置form表单中action值与js有什么不同。。。。

jQuery中设置form表单中action值与js有什么不同.... HTML代码如下: <form action="" method="post" id="form_id" name="form_name"> username:<input type="text" name="username" > username:<input type="…

ASP.NET MVC中的两个Action之间值的传递--TempData

一. ASP.NET MVC中的TempData 在ASP.NET MVC框架的ControllerBase中存在一个叫做TempData的Property,它的类型为TempDataDictionary,顾名思义是一个字典类.TempData在ASP.NET MVC中的作用是:可用于在Action执行过程之间传值.简单的说,你可以在执行某个Action的时候,将数据存放在TempData中,那么在下一次Action执行过程中可以使用TempData中的数据. 如: public ActionR…