做线性回归的时候,检验回归方程和各变量对因变量的解释参数很容易搞混乱,下面对这些参数进行一下说明: 1.t检验:t检验是对单个变量系数的显著性检验   一般看p值:    如果p值小于0.05表示该自变量对因变量解释性很强. 2.F检验:F检验是对整体回归方程显著性的检验,即所有变量对被解释变量的显著性检验 3.P值:P值就是t检验用于检测效果的一个衡量度,t检验值大于或者p值小于0.05就说明该变量前面的系数显著,选的这个变量是有效的. 4.R方:拟合优度检验 5.调整后的R方: 小结: t检

一.模型假设 传统多元线性回归模型 最重要的假设的原理为: 1. 自变量和因变量之间存在多元线性关系,因变量y能够被x1,x2-.x{k}完全地线性解释:2.不能被解释的部分则为纯粹的无法观测到的误差 其它假设主要为: 1.模型线性,设定正确: 2.无多重共线性: 3.无内生性: 4.随机误差项具有条件零均值.同方差.以及无自相关: 5.随机误差项正态分布 具体见另一篇文章:回归模型的基本假设 二.估计方法 目标:估计出多元回归模型的参数 注:下文皆为矩阵表述,X为自变量矩阵(n*k维),y为因

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业

前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍 马尔可夫链是一个能够用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型,它是由著名的俄国数学家马尔科夫在1910年左右提出的

一.模型简介 线性回归默认因变量为连续变量,而实际分析中,有时候会遇到因变量为分类变量的情况,例如阴性阳性.性别.血型等.此时如果还使用前面介绍的线性回归模型进行拟合的话,会出现问题,以二分类变量为例,因变量只能取0或1,但是拟合出的结果却无法保证只有这两个值. 那么使用概率的概念来进行拟合是否可以呢?答案也是否定的,因为1.因变量的概率和自变量之间的关系不是线性的,通常呈S型曲线,并且这种曲线是无法通过曲线直线化进行处理的.2.概率的取值应该在0-1之间,但是线性拟合的结果范围是整个实数集,并

原文:[年终分享]彩票数据预测算法(一):离散型马尔可夫链模型实现[附C#代码] 前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍[1] 马尔可夫链是一个能够用数学

1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉

Logistic回归属于概率型的非线性回归,分为二分类和多分类的回归模型.这里只讲二分类. 对于二分类的Logistic回归,因变量y只有“是.否”两个取值,记为1和0.这种值为0/1的二值品质型变量,我们称其为二分类变量. 假设在自变量$x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{p}$作用下,y取“是”的概率是p,则取“否”的概率是1-p,研究的是当y取“是”发生的模率p与自变量$x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{p}$的关系. Logistic回归模型 ①Logit变

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连续型变量的推断性分析方法主要有t检验和方差分析两种,这两种方法可以解决一些实际的分析问题,下面我们分别来介绍一下这两种方法 一.t检验(Student's t test) t检验也称student t检验(Student's t test),由Gosset提出,主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料.我们在介绍连续变量分布时讲过t分布,t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著. 介绍t检验之前,先说一下Z检验,假设我们已知一个样本

详细图文并茂以及git flow工具解释参考: http://danielkummer.github.io/git-flow-cheatsheet/index.zh_CN.html 原文地址:http://nvie.com/posts/a-successful-git-branching-model/ 本文中我将介绍我在多年的项目开发中使用的开发模型,这个模型被实践检验为正确有效的模式.本文中,我将不会涉及到项目的任何细节,只讨论关于分支策略和release管理 为什么要使用Git? 网上有很多

最近在做基于RPC的像方改正模型,方便对数据进行测试,修改了GDAL库中的RPC纠正模型,使之可以支持RPC像方改正参数. 下面是RPC模型的公式,rn,cn为归一化之后的图像行列号坐标,PLH为归一化后的经度纬度高程. 将上面的公式变形,使用偏移系数和缩放系数带入,可以得到图像的行列号坐标与经纬度坐标之间的坐标转换关系.整理后的公式如下所示,下标带s的为缩放系数,下标为0的表示偏移系数,rc为图像行列号,此处的PLH为地面经纬度坐标,P1-P4为有理函数的多项式系数. 使用像方改正模型的公式如

一,scikit-learn中常用的评估模型 1.评估分类模型: ​ 2.评估回归模型: ​ 二.常见模型评估解析: •对于二分类问题,可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为:(T,F表示预测的正确与错误性,P,N表示预测的正类和负类) •真正例(TruePositive,TP):真实类别为正例,预测类别为正例. •假正例(FalsePositive,FP):真实类别为负例,预测类别为正例. •假负例(FalseNegative,FN):真实类别为正例,预测类别为负例. •真负例(True

本文参考自:http://blog.csdn.net/happyzhouxiaopei/article/details/7960876 这三个模型都可以用来做序列标注模型.但是其各自有自身的特点,HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模,统计共现概率.而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立联合概率,统计时统计的是条件概率.MEMM容易陷入局部最优,是因为MEMM只在局部做归一化,而CRF模型中,统计了全局概率,在 做归一化时,考虑了数据在全局的分布,而不是仅仅在局部归一化,这样就解决了MEM

  -----pLSA概率潜在语义分析.LDA潜在狄瑞雷克模型 一.pLSA(概率潜在语义分析) pLSA:    -------有过拟合问题,就是求D, Z, W pLSA由LSA发展过来,而早期LSA的实现主要是通过SVD分解.pLSA的模型图如下: 公式中的意义如下: 具体可以参考2010龙星计划:机器学习中对应的主题模型那一讲 *********************************************************************************

近期在做基于RPC的像方改正模型.方便对数据进行測试,改动了GDAL库中的RPC纠正模型,使之能够支持RPC像方改正參数. 以下是RPC模型的公式,rn,cn为归一化之后的图像行列号坐标,PLH为归一化后的经度纬度高程. 将上面的公式变形,使用偏移系数和缩放系数带入,能够得到图像的行列号坐标与经纬度坐标之间的坐标转换关系.整理后的公式例如以下所看到的.下标带s的为缩放系数,下标为0的表示偏移系数,rc为图像行列号,此处的PLH为地面经纬度坐标.P1-P4为有理函数的多项式系数. 使用像方改正模型

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读,方可全面了解LR): (1).https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291 (2).逻辑回归与交叉熵 (3).https://www.cnblogs.com/pinard/p/6029432.html (4).https://zhuanlan.zhihu.com/p/76563562 (5).https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 一.逻辑回归介

垂直搜索结果的优化包括对搜索结果的控制和排序优化两方面,其中排序又是重中之重.本文将全面深入探讨垂直搜索的排序模型的演化过程,最后推导出BM25模型的排序.然后将演示如何修改lucene的排序源代码,下一篇将深入解读目前比较火热的机器学习排序在垂直搜索中的应用.本文的结构如下: 一.VSM模型简单介绍: 二.lucene默认的评分公式介绍: 三.概率语言模型中的二元独立模型BIM介绍: 四.BM25介绍: 五.lucene中的edismax解析器介绍以及评分公式源代码介绍: 六.修改排序源代码:

目录 一.点乘和叉乘 0. 向量表示 1. 点乘 2.叉乘 2.1 坐标运算方式 2.2 向量运算方式 2.3 叉乘的用途 二.Bounding Box 三.重心坐标 四.z-buffer 五.总结 一.点乘和叉乘 点乘和叉乘是向量运算中常用的两种运算符(如果没有记错的话,高中数学就涉及到这方面内容,并且本篇文章要介绍的和高中的哪些毫无出入,这里权当复习). 至于矩阵和向量的点乘和叉乘,这里不涉及,毕竟矩阵就是一堆向量的集合而已.同时对于向量运算时的一些注意事项,比如什么样的两个向量才能运算,本

总览 在这次编程任务中,我们会进一步模拟现代图形技术.我们在代码中添加了Object Loader(用于加载三维模型), Vertex Shader 与Fragment Shader,并且支持了纹理映射. 而在本次实验中,你需要完成的任务是: 修改函数rasterize_triangle(const Triangle& t) in rasterizer.cpp: 在此处实现与作业2 类似的插值算法,实现法向量.颜色.纹理颜色的插值. 修改函数get_projection_matrix() in

模型 生成模型介绍 我们定义样本空间为\(\mathcal{X} \subseteq \mathbb{R}^n\),输出空间为\(\mathcal{Y} = \{c_1, c_2, ..., c_K\}\).\(\textbf{X}\)为输入空间上的随机向量,其取值为\(\textbf{x}\),满足\(\textbf{x} \in \mathcal{X}\):\(Y\)为输出空间上的随机变量,设其取值为\(y\),满足\(y \in \mathcal{Y}\).我们将容量为\(m\)的训练样本