运用经典方法进行横截面数据分类笔记（基于R）

参考资料: [1]吴喜之. 复杂数据统计方法[M]. 中国人民大学出版社, 2015. 一.logistic回归与probit回归 logistic回归和probit回归都属于广义线性模型. 广义线性模型把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值.…

struts_20_对Action中所有方法、某一个方法进行输入校验（基于XML配置方式实现输入校验）

第01步:导包第02步:配置web.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app version="2.4" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/j2ee" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocatio…

解决IE6下浮动层固定定位的经典方法

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>解决IE6下浮动层固定定位的经典方法</title> </head> <style> *{padding: 0; margin: 0;} html,body{width: 100%; height: 100%;} html{overflow: hidden; border:…

这里介绍两种方法:一种把每个activity记住,然后逐一干掉:另一种思路是使用广播. 方法一.用list保存activity实例,然后逐一干掉上代码: import java.util.LinkedList; import java.util.List; import android.app.Activity; import android.app.AlertDialog; import android.app.Application; import android.content.Dial…

DIV居中的经典方法

1. 实现DIV水平居中设置DIV的宽高,使用margin设置边距0 auto,CSS自动算出左右边距,使得DIV居中. 1 div{ 2 width: 100px; 3 height: 100px; 4 margin: 0 auto; 5 } 缺点:需要设置div的宽度 2. 实现DIV水平.垂直居中要让DIV水平和垂直居中,必需知道该DIV得宽度和高度,然后设置位置为绝对位置,距离页面窗口左边框和上边框的距离设置为50%,这个50%就是指页面窗口的宽度和高度的50%,最后将该DIV…

Linux学习笔记——基于鸟哥的Linux私房菜

Linux学习笔记--基于鸟哥的Linux私房菜 ***** ARM与嵌入式linux的入门建议 (1) 学习基本的裸机编程:ARM7或ARM9,理解硬件架构和控制原理 (这一步是绝对的根基) (2) 使用Linux系统进行一些基本的实验 (3) 研究完整的Linux系统的运行过程 : 完整Linux = bootloader + linux kernel + rootfile根文件系统 (4) 开始做Linux系统移植 :修改开源的Linux源代码,直到可以运行在你的板子上,这就叫移植 (5)…

[笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程 V0.2

之前的[笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程已经Out了,以这篇为准. 基于NVidia官方的nvidia/cuda image,构建适用于Deep Learning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,build成image,此后使用时想装哪个框架就装. 为了体验重装系统的乐趣,所以采用慢慢来比较快的步骤,而不是通过Dockerfile来build. 环境信息已经安装了Docker CE和NVIDIA Container Toolkit,具体流程参考这里…

工厂方法FactoryMethod 初步学习笔记

一,意图定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类.工厂方法使一个类的实例化延迟到其子类. 二,别名虚构造器 Virtual Constructor 三,适用性当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候. 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候. 当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类的某一个,并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候. 四,结构五,示例如该模式的意图所示,工厂方法模式并不难理解.我们沿用抽象工厂模式的示例例子,观察改用工厂…

【转】时间序列分析——基于R，王燕

<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)…

统计学习导论：基于R应用——第二章习题

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.…

基于R树索引的点面关系判断以及效率优化统计

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…

基于R语言的时间序列指数模型

时间序列: (或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列.时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测.(百度百科) 主要考虑的因素: 1.长期趋势(Long-term trend) : 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势. 时间序列趋势一般为线性的(linear),二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function). 2.季节性变动(Seasonal variation) 按时间变动,呈现重复性行为的序列…

基于R语言的ARIMA模型

A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法,主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型.ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA).自回归过程(AR).自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程.其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项: MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数. 通常的建立ARIMA…

（数据科学学习手札10）系统聚类实战（基于R）

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…

递归函数之阶乘和字符串反转－基于R和Python

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…

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…

Twitter基于R语言的时序数据突变检测（BreakoutDetection）

Twitter开源的时序数据突变检测(BreakoutDetection),基于无参的E-Divisive with Medians (EDM)算法,比传统的E-Divisive算法快3.5倍以上,并且具有鲁棒统计性,就是你加入一些离群点或异常点,并不影响该算法的检测效果,不过最关键的还是无参特性,有时候调参真是件摸着石头过河的事. 它认为突变有两种方式: 1.Mean Shift:突然跳变,比如CPU从40%一跃跳变为60%,像佛教里讲的“顿宗” 2.Ramp Up:缓慢从一个平稳状态渐变到另…

Android 笔记之 R 文件

Android笔记之R文件 h2{ color: #4abcde; } a{ color: blue; text-decoration: none; } a:hover{ color: red; text-decoration: underline; } pre{ border: solid 1px #CCCCCC; border-radius: 3px; background-color: #F8F8F8; overflow: auto; font-size: 15px; font-famil…

R学习:《机器学习与数据科学基于R的统计学习方法》中文PDF+代码

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:…

MVC中使用Entity Framework 基于方法的查询学习笔记（三）

紧接上文,我们已经学习了MVC数据上下文中两个常用的类,这两个类承载着利用函数方式进行数据查询的全部内容,我们既然已经了解了DbSet<TEntity> 是一个泛型集合,并且实现了一些接口,下面我们先看这几个接口的定义: DbQuery<TResult> 类 [SuppressMessageAttribute("Microsoft.Naming", "CA1710:IdentifiersShouldHaveCorrectSuffix", Ju…

MVC中使用Entity Framework 基于方法的查询学习笔记（一）

EF中基于方法的查询方式不同于LINQ和以往的ADO.NET,正因为如此,有必要深入学习一下啦.闲话不多说,现在开始一个MVC项目,在项目中临床学习. 创建MVC项目 1.“文件”--“新建项目”--“模板”--“Web”--“ASP.NET MVC4应用程序”,创建一个项目名称为 GuestBook 的MVC4项目 2.在文件目录的中Models目录中新建两个Model类 Book.cs: using System; using System.Collections.Generic; usin…

《基于 UML 的教务系统设计方法研究》论文笔记（十五）

标题:基于 UML 的教务系统设计方法研究时间:2009 来源:太原师范学院关键词:UML:面向对象:建模:教务管理系统. 二.研究内容 UML 建模 UML 涵盖了面向对象的分析.设计和实现,融合了早期面向对象建模方法和各种建模语言的优点,为面向对象系统的开发.软件自动化工具与环境提供了丰富的.严谨的.扩充性强的表达方式. UML 定义了 9 种不同的图,9 种图分为两类,一类是静态图,包括用例图.类图.对象图.组件图和配置图:另一类是动态图,包括序列图.协作图.状态图和活动图. 静态模型…

MVC中使用Entity Framework 基于方法的查询学习笔记（二）

解释,不解释: 紧接上文,我们在Visual Studio2012中看到系统为我们自动创建的视图(View)文件Index.cshtml中,开头有如下这句话: @model IEnumerable<GuestBook.Models.Book> 这句话是MVC通过强类型获取数据的方式,我们可以看出,在MVC视图中使用了IEnumerable<T>接口来循环读取数据并生成列表,该接口在System.Collections.Generic命名空间下.这就需要我们在控制器中传递的数据也是I…

横截面数据分类——基于R

参考资料: <复杂数据统计方法>&网络&帮助文件适用情况:在因变量为分类变量而自变量含有多个分类变量或分类变量水平较多的情况. 一. (一)概论和例子数据来源:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Cardiotocography 自变量:LB - FHR baseline (beats per minute) AC - # of accelerations per secondFM - # of fetal movements pe…

Android开发自学笔记(基于Android Studio1.3.1)—1.环境搭建(转)

一.引言本套学习笔记的开发环境是Windows 10 专业版和Android Studio 的最新版1.3.1. Android Studio 是一个Android开发环境,基于IntelliJ IDEA. 类似 Eclipse ADT,Android Studio 提供了集成的 Android 开发工具用于开发和调试. 笔者没有怎么使用过Eclipse做Android学习,但是基于Android Studio类似于VS的项目架构,还是偏爱Android Studio这个IDE,没…

Linux常用命令学习笔记——基于CentOS 7

前言:最近在linux培训时复习了一下linux系统中一些常用的命令和用法,整理成了笔记,虽然些许零散,但希望对大家有所帮助. 目录 0.帮助指令 1.关机.重启.注销命令 2.文件和目录操作命令 3.文件过滤及内容编辑处理命令 4.文本处理 5.信息显示与搜索文件命令 6.文件备份与压缩命令 7.用户管理及用户信息查询命令 8.磁盘与文件系统 9.进程管理命令 10.其他 11.argc和argv 12.关于字符串变量的截取 0.帮助指令 Linux 指令众多,各种指令又具备复杂的参数,对于一…

ArrayList源码阅读笔记(基于JDk1.8)

关键常量: private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10; 当没有其他参数影响数组大小时的默认数组大小 private static final Object[] EMPTY_ELEMENTDATA = {}; 如果elementData用这个变量初始化,则DEFAULT_CAPACITY不会参与数组大小的运算 private static final Object[] DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA = {};…

hibernate笔记--基于主键的单(双)向的一对一映射关系

上一节介绍的基于外键的一对一映射关系中,在Person表中有一个外键列idCard_id,对应的idCard表的主键id,至于基于主键的一对一映射关系,就是指Person表中抛弃了idcard_id这个外键列,而与idCard表共用一个主键,或者说是其外键为主键的表结构,这种基于主键的双向一对一映射关系应该这样配置: 新建一个IdCard实体类: public class IdCard { private int id; private String code; private Person p…

hibernate笔记--基于外键的单(双)向的一对一映射关系

假设我们有两张表,人员信息表Person,和身份信息表IdCard,我们知道每个人只有一个身份证号,所以这里的Person和IdCard表是一一对应的,也就是一对一的映射关系,基于外键的单向一对一映射关系,只需要在单向多对一的映射关系的多的一端的配置文件的<many-to-one>标签中添加一个unique="true",这里介绍双向一对一映射关系的配置方法: 新建一个Person实体类: public class Person { private int id; priv…

java解析xml的4种经典方法

========================================== xml文件 <?xml version="1.0" encoding="GB2312"?> <RESULT> <VALUE> <NO>A1234</NO> <ADDR>四川省XX县XX镇XX路X段XX号</ADDR> </VALUE> <VALUE> &l…