变量筛选 当对多个自变量建立logistic回归模型时,并不是每一个自变量对模型都有贡献.通常我们希望所建立的模型将具有统计学意义的自变量都包含在内,而将没有统计学意义的自变量排除在外,即进行变量筛选.与多元线性回归相似,logistic回归的变量筛选方法有向前选择.向后选择和逐步选择三种方法.但其中所用的检验统计量不再是线性回归分析中的F统计量,而是logistic回归参数检验中的似然比统计量.Wald统计量或计分统计量之一.多数统计软件使用的是似然比统计量. 条件logistic回归 条件l…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————05.Logistic回归 关键字:Logistic回归.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-26机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharri…

SAS学习笔记之<SAS编程与数据挖掘商业案例>(5)SAS宏语言.SQL过程 1. 一个SAS程序可能包含一个或几个语言成分: DATA步或PROC步 全程语句 SAS组件语言(SCL) 结构化查询语言(SQL) SAS宏语言 2. 宏触发:% 是一个宏语句或宏函数:&是一个宏变量引用 3. 局部宏变量:一般程序定义的为宏变量. 全局宏变量:使用%global语句或通过data步接口子程序产生宏变量以及除SYSPBUFF外的所有自动宏变量都是全局宏变量. 4. 定义宏变量 %let…

SAS学习笔记之<SAS编程与数据挖掘商业案例>(4)DATA步循环与控制.常用全程语句.输出控制 1. 各种循环与控制 DO组 创建一个执行语句块 DO循环 根据下标变量重复执行DO和END之间的语句 DO WHILE 重复执行直到条件为假则退出循环 DO UNTIL 重复执行直到条件为真则退出循环 DO OVER 对隐含下标数组元素执行DO/END之间的语句 END 退出DO或SELECT语句的标志 SELECT 选择执行SAS语句 IF-THEN/ELSE有条件执行一个SAS语句 GO…

SAS学习笔记之<SAS编程与数据挖掘商业案例>(3)变量操作.观测值操作.SAS数据集管理 1. SAS变量操作的常用语句 ASSIGNMENT 创建或修改变量 SUM 累加变量或表达式 KEEP 规定在数据集中保留的变量 DROP 规定在数据集中删除的变量 ARRAY 定义一个数组 RENAME 重命名数据集变量 LENGTH 定义变量长度 LABEL 定义变量标签 2. 连接符:|| compress:消除空格 RETAIN应用:一是需要对某一个变量值进行累加.比较等操作.二是需要保留之…

SAS学习笔记之<SAS编程与数据挖掘商业案例>(2)数据获取与数据集操作 1. SET/SET效率高,建立的主表和建表索引的查询表一般不排序, 2. BY语句,DATA步中,BY语句规定分组变量,用于控制SET,MERGE,UPDATE或MODIFY语句. BY<DESCENDING>variable-1 <...<DESCENDING>variable-n><NOTSORTED><GROUPFORMAT>; 其中: Variabl…

SAS学习笔记之<SAS编程与数据挖掘商业案例>(1)系统简介和编程基础 1. SAS系统简介 1.1 SAS是先编译后执行的语言,data步标志着编译的开始. 数据指针:当前内存缓存区,输入数据所在位置. PDV:Program Data Vector,在DATA步中所有涉及的变量被编程当前向量的一部分. 2. SAS编程基础 2.1 SAS逻辑库 SAS逻辑库 | | | SAS数据集 SAS目录 其他SAS文件 | | SAS数据文件 SAS数据视图 2.2 创建逻辑库 libname…

一.            在SAS中进行随机抽样: 1. 在实际数据处理中常常需要进行样本抽样,在实践中主要有两种情况: (1)简单无重复抽样(2)分层抽样   a.等比例分层抽样  b. 不等比例分层抽样: 2.SAS 中可以利用PROC suveryselect 过程实现各种抽样: 其一般形式是: PROC SURVEYSELECT  data=<源数据集名> method = <srslursl sys >  out=<抽取样本存放的数据集> n=<抽取数…

1:简单概念描写叙述 如果如今有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(改线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称为回归.训练分类器就是为了寻找最佳拟合參数,使用的是最优化算法. 基于sigmoid函数分类:logistic回归想要的函数可以接受全部的输入然后预測出类别.这个函数就是sigmoid函数,它也像一个阶跃函数.其公式例如以下: 当中: z = w0x0+w1x1+-.+wnxn,w为參数, x为特征 为了实现logistic回归分类器,我们能够在每一个特征上乘以一个回归系数,然后把…

解释 Logistic回归用于寻找最优化算法. 最优化算法可以解决最XX问题,比如如何在最短时间内从A点到达B点?如何投入最少工作量却获得最大的效益?如何设计发动机使得油耗最少而功率最大? 我们可以看到最XX问题,有寻找最小(最短时间)和最大等. 解决最小类问题会使用梯度下降法.可以想象为在一个山坡上寻找最陡的下坡路径. 同理,解决最大类问题会使用梯度上升法.可以想象为在一个山坡上寻找最陡的上坡路径. 寻找最优化算法,可以通过试图找到一个阶跃函数(step function),由于阶跃函数只返回…

无论学习.只看不练是坏科学. 因此,要总结回想这怎么生产MMROPG小地图的游戏.于MMROPG游戏类,在游戏世界中行走时导致各地,通常在屏幕的右上角,将有一个区域,以显示当前的游戏场景微缩.在游戏世界中的主角移动,小地图代表了一个小标记的主角也将移动. 那怎么实现咧? 首先须要确定两个贴图,第一个是右上角的小地图背景贴图,应该是从Y轴鸟瞰向下截取主角所在的位置大地图. 第二个就是主角的位置大贴图.在本例中,由于没有学习unity地图制作.所以地图用一个面对象取代,主角用立方体取代,使用GUI来…

本博客为原创:综合 尚硅谷(http://www.atguigu.com)的系统教程(深表感谢)和 网络上的现有资源(博客,文档,图书等),资源的出处我会标明 本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 ---------------------------------…

Logistic回归的一般过程 1.收集数据:采用任意方法收集 2.准备数据:由于需要进行距离计算,因此要求数据类型为数值型.另外,结构化数据格式则最佳 3.分析数据:采用任意方法对数据进行分析 4.训练算法:大部分时间将用于训练,训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数 5.测试算法:一旦训练步骤完成,分类将会很快. 6.使用算法:首 先,我们需要输入一些数据,并将其转换成对应的结构化数值:接着,基于训练好的回归系数就可以对这些数值进行简单回归计算,判定它们属于哪个类别:在这之后,我们就可以在输…

这里所拟合模型的AIC和SC统计量的值均小于只有截距的模型的相应统计量的值,说明含有自变量的模型较仅含有常数项的要好 但模型的最大重新换算 R 方为0.0993,说明模型拟合效果并不好,可能有其他危险因素未包括到模型中 P值均远小于0,05,可以认为模型是成立的 P值均远小于0,05,说明两个自变量对食管癌发病均有影响 两个自变量的OR点估计值都大于1,且95%可信区间均不包含1,说明吸烟和饮酒引起食管癌的危险性较大,吸烟的危险性是不吸烟的2.424倍,饮酒的危险性是不饮酒的1.692倍 预测概…

三个周末的SAS课程宣告结束, 总结下来 第一周的统计原理简介 第二周/第三周讲解SAS的基本操作. 总体下来,对自己的知识结构有了一个新的梳理,对比大学时期,某个老师一上来就教我们SAS编程,而未考虑实际应用,这个课程无异是成功的. 在课程中期就开始使用onenote进行笔记记录.总结下来分为 1.SAS的窗口界面,字体设置,以及打开,定义库等基本操作; 2.SAS的基本语句,包括DATA步,PROC步,以及单独拎出来讲的PROC SQL步; 3.SAS对单个变量,或者对表对库的基本操作,如f…

http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9332529.html 本章主要讲解了逻辑回归相关的问题,比如什么是分类?逻辑回归如何定义损失函数?逻辑回归如何求最优解?如何理解决策边界?如何解决多分类的问题? 更多内容参考 机器学习&深度学习 有的时候我们遇到的问题并不是线性的问题,而是分类的问题.比如判断邮件是否是垃圾邮件,信用卡交易是否正常,肿瘤是良性还是恶性的.他们有一个共同点就是Y只有两个值{0,1},0代表正类,比如肿瘤是良性的:1代表负类,比如肿瘤是恶性的…

笔记9讲过利用SAS绘制地图,这次接着讲 用中国各地(不含港澳台)的平均湿度数据来绘制地图 在地图上标出地名 宏%maplabel有9个参数,依次为:地图文件名.包含区域名称的数据集文件.输出的注释数据集(该数据集名自行定义,在后面的gmap过程的annotate=选项中要用到).表示区域名称的变量.id变量.字体.颜色.字体大小(默认为4).坐标系统(该值与size一起来控制字体大小,默认为3) 绘制省地图 自定义数值显示范围 自定义想要的输出格式…

查找缺失值 cha[*]和num[*]是建立数组cha和num,但不指定数组中的元素数 自动变量_character_表示数据集中的所有字符型变量 自动变量_numeric_表示数据集中的所有数值型变量 _all_表示数据集中的所有变量 if和where的区别 where运行的速度要快一些,因为它是在数据读入之前就执行选择条件,而if是在数据读入之后才执行.但只有在数据量很大的时候才能感觉出来,正常几百几千个数据几乎感觉不到 只能用if的场合 使用自动变量时,只能用if,不能用where 如果指…

在逻辑回归中使用mnist数据集.导入相应的包以及数据集. import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) trainimg = mnist.train.images…

本系列文章允许转载,转载请保留全文! [请先阅读][说明&总目录]http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 泊松回归 (Poisson Regression) 在生活中,经常会遇到一类问题需要对一段时间内某一小概率事件的发生次数建模,例如癌症.火灾等. 假设向量x表示引起这一事件发生的因素,向量θ表示因素的权重,则使用hθ(x)=exp(θTx)表示事件发生次数的期望.θTx位于指数位置,意味着其每增加1个单位,将导至事件发生次数的期望值翻…

一 IPC IPC是进程间通讯,在前面,我们相继学习了进程间通讯机制有信号量,内存共享,消息队列.状态命令(ipcs)和删除命令(ipcrm)提供了一种检查和清理IPC机制的方法. 二 状态命令 1 显示信号量状态用ipcs -s 2 显示共享内存状态用ipcs -m 3 显示消息队列状态用ipcs -q 4 显示所有状态用ipcs -a 5 按创建者查看ipcs -c 6 按创建时间查看ipcs -t 7 按限制的内存查看ipcs -l 8 按进程号类型查看ipcs -p 9 按摘要查看ipc…

文章的格式也许不是很好看,也没有什么合理的顺序 完全是想到什么写一些什么,但各个方面都涵盖到了 能耐下心看的朋友欢迎一起学习,大牛和杠精们请绕道 默认安装漏洞: 早期Windows默认自动开启很多服务 很多的黑客就会利用这些漏洞轻易获取System权限 在Linux和Windows系统中都会有很多的默认安装漏洞 下面我就典型的案例来分析: 目标靶机Metasploitable的IP:192.168.163.129 Kali机器的IP:192.168.163.132 PHP部署的程序猿会知道: p…

岭回归 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息.降低精度为代价获得回归系数更为符合实际.更可靠的回归方法,对病态数据的拟合要强于最小二乘法. 使用sklearn.linear_model.Ridge进行岭回归 一个简单的例子 from sklearn.linear_model import Ridge clf = Ridge(alpha=.5) X = [[0,0],[0,0],[1,1]] y = [0,…

今天在做数据需求的时候遇到一些问题,因为不能够在数据库里面做,仅仅好在SAS里面实现.这就遇到了一些麻烦,须要使用一些函数实现部分功能,如查找字段中某个特殊字符出现的次数,查找某个字符的位置等,以下一一列举出来: count--data step 在data step里面count能够实现计数功能,就是对字段中的某个特殊字符计数,如 data ta; set tb; a=count(name,'*'); run; 就是在tb表中添加一个字段a,用来存放name中*出现的次数 find--proc…

数据采样 简单随机抽样,从sashelp数据集中air数据文件中选取30个数 数据探索 数字特征的探索:均值.频数.最大值.最小值.众数.中位数.方差.标准差 数字分布的探索:是否服从正态分布 连续型变量分布 means过程 univariate过程 缺失值补充 单一插补:从其预测分布中取一个值填充缺失值 插补方法:业务逻辑:均值法:最小邻居法:回归法 单一插补往往会低估估计量的方差 多重插补是一种以模拟为基础的方法,对每个缺失值产生m个合理的插补值,这样插补后,得到m组完全数据,使用标准的完全…

如上,将Log输出,然后又恢复到SAS系统里面的Log,把需要运行的程序放到他们中间就可以了.这种方法不会出现Log打印满了的情况 这种是先输出在SAS系统里面,然后在输出,在SAS里面Log的行是有限制的…

template查询 首先点击SAS Windows左上方查询框,输入“odst”或者“odstemplates”,如下所示: 然后点击enter键,进入查询的template文件夹,如下所示: 这里面的模板包含了各种统计图形.制表模板.这些都是默认的存储模板路径,其中自定义以及系统自带的Table型和Style型存在Sasuser.Templat和Sashelp.Tmplmst文件目录中,其他统计图形等模板都默认存在其余的模板文件夹中 我们也可以通过代码的形式来展示存储目录路径: ods pa…

读入Excel数据到SAS中,很小概率会遇到日期格式错乱,如:将Excel中的日期导入到SAS后就变成一个字符型的数字 在SAS中换算一下就可以更正…

结构 SAS数据集是关系型的,包含两个部分:描述部分(变量)和数据部分(观察值) 形式 SAS系统中共有两种类型的数据集: 1.SAS 数据文件(SAS datafiles) 2.SAS 数据视窗(SAS dataviews)—— 只有描述部分,没有数据部分 数据集的名字 SAS数据集名字包括三个部分,即: Libref.data-set-name.membertype 1.Libref(库标记)──这是SAS数据库的逻辑名字 2.data-set-name(数据集名字)──这是SAS数据集的名…

在没有索引的情况下,SAS是一条接一条的扫描观测:有索引时,直接跳到该索引对应的观测所在位置.总结一句话就是:节省时间,节省内存,提高效率 当然并不是任何情况下使用索引都能提高工作效率,因为建立索引本身需要耗费内存,是否使用索引,要视具体情况而定.SAS中的语言优化器会自动判断是否需要使用索引 在实际使用中,出于效率考虑,我们只会为经常在WHERE条件中使用的变量,和用来合并SAS数据集的变量建立索引 建立索引的情况: 访问的观测远远小于总体 用于BY语句引用已排序的变量 索引分为简单索引[si…