广义线性模型虽然很大程度上拓展了线性模型的应用范围,但是其还是有一些限制条件的,比如因变量要求独立,如果碰到重复测 量数据这种因变量不独立的情况,广义线性模型就不再适用了,此时我们需要使用的是广义估计方程. 广义估计方程最主要的工作是为每个观察对象单独指定一个作业相关矩阵,从而解决了因变量不独立的问题. 下面看一个例子还是用之前重复测量数据的例子,我们用广义估计方程进行拟合 分析—广义线性模型—广义估计方程 前面我们选择的作业矩阵为默认的独立无相关,也就是认为该数据的因变量之间是不相关的,这和实

1.关于 StatsModels statsmodels(http://www.statsmodels.org)是一个Python库,用于拟合多种统计模型,执行统计测试以及数据探索和可视化. 2.文档 最新版本的文档位于: https://www.statsmodels.org/stable/ 欢迎关注 Youcans 原创系列,每周更新数模笔记 Python数模笔记-PuLP库 Python数模笔记-StatsModels统计回归 Python数模笔记-Sklearn Python数模笔记-N

预备知识 令 \(X\) 表示一个变量组(向量) \((x_1, x_2, \cdots, x_n)\) 考虑一个处处可导的函数 \(f(X)\), 为了方便描述, 这里以二元函数为例 对于微分, 考虑在初始点处固定x移动y产生的变化量, 是和先将x移动dx,然后固定x移动y产生的变化量是相等的 那么有全微分公式 \(df = \frac{\partial f}{\partial x}dx + \frac{\partial f}{\partial y}dy\) 定义 \(\nabla f(x,

正题 题目链接:https://www.ybtoj.com.cn/problem/532 题目大意 给出\(n\)个点的一个\(Trie\)树,定义\(S_x\)表示节点\(x\)代表的字符串 求$$max{|LCP(S_x,S_y)|+|LCS(S_x,S_y)|}(x\neq y)$$ (\(LCP/LCS\)分别表示最长公共前/后缀) \(1\leq n\leq 2\times 10^5\) 解题思路 正解好像是树上\(SA\)+线段树合并的做法可是我不会,就写了广义\(SAM\) \(S

14.构建自定义的同步工具 类库中包含了许多存在状态依赖性的类,例如FutureTask,Semaphore和BlockingQueue等.在这些类中的一些操作中有着基于状态的前提条件,例如,不能从一个空的队列中删除元素,或者获取一个尚未结束的任务的计算结果,在这些操作可以执行之前,必须等到队列进入"非空"状态,或者任务进入"已完成"状态. 创建状态依赖类的最简单方法通常是在类库中现有的状态依赖类的基础上进行构造.本章将介绍实现状态依赖性的各种选择,以及在使用平台提

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

Hetergeneous Treatment Effect旨在量化实验对不同人群的差异影响,进而通过人群定向/数值策略的方式进行差异化实验,或者对实验进行调整.Double Machine Learning把Treatment作为特征,通过估计特征对目标的影响来计算实验的差异效果. Machine Learning擅长给出精准的预测,而经济学更注重特征对目标影响的无偏估计.DML把经济学的方法和机器学习相结合,在经济学框架下用任意的ML模型给出特征对目标影响的无偏估计 HTE其他方法流派详见因果

LDPC编译码基本原理     学习笔记 V1.1 2015/02/18 LDPC编译码基本原理   概述   本文是个人针对LDPC的学习笔记,主要针对LDPC译码算法做了简要的总结.该版本主要致力于阐述LDPC码译码原理,这是一份有很多"问题"的总结,希望能够慢慢完善.本文分为以下几个部分 简介 概率译码 置信传播 因子图 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/02/04 V1.0 初始版本 2015/02/18  V1.1 添加因子图部分,修

前言:本文主要介绍PLSA及EM算法,首先给出LSA(隐性语义分析)的早期方法SVD,然后引入基于概率的PLSA模型,其参数学习采用EM算法.接着我们分析如何运用EM算法估计一个简单的mixture unigram 语言模型和混合高斯模型GMM的参数,最后总结EM算法的一般形式及运用关键点.对于改进PLSA,引入hyperparameter的LDA模型及其Gibbs Sampling参数估计方法放在本系列后面的文章LDA及Gibbs Samping介绍. 1 LSA and SVD LSA(隐性

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

基于统计学习方法角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月2日13:59:46 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语

一. LSA 1. LSA原理 LSA(latent semantic analysis)潜在语义分析,也被称为 LSI(latent semantic index),是 Scott Deerwester, Susan T. Dumais 等人在 1990 年提出来的一种新的索引和检索方法.该方法和传统向量空间模型(vector space model)一样使用向量来表示词(terms)和文档(documents),并通过向量间的关系(如夹角)来判断词及文档间的关系:不同的是,LSA 将词和文档

嘴上不说 心里却想MD 这家伙在博客园装了这么久的高手 竟然连这都不会 ,我去噢. 程序集签名 .net 下 “程序集” 什么东东 ,反正就是听着挺牛x的,其实就是指“一堆程序”从我们传统的C++封装的dll 认知 就是一个dll文件名 然后一个lib文件里面有对应的函数列表,把lib文件添加进去就OK了. 呐 现在我们来新建一个空白Asp.net网站打开web.config 里面就有一些默认引用的程序集 <assemblies> <add assembly="System.C

Java并发编程实践 目录 并发编程 01—— ThreadLocal 并发编程 02—— ConcurrentHashMap 并发编程 03—— 阻塞队列和生产者-消费者模式 并发编程 04—— 闭锁CountDownLatch 与 栅栏CyclicBarrier 并发编程 05—— Callable和Future 并发编程 06—— CompletionService : Executor 和 BlockingQueue 并发编程 07—— 任务取消 并发编程 08—— 任务取消 之 中断

1.2 基本概念和常微分方程的发展史 自变量.未知函数均为实值的微分方程称为实值微分方程:未知函数取复值或变量及未知函数均取复值时称为复值微分方程.若无特别声明,以下均指实变量的实值微分方程. 1.2.1 常微分方程基本概念 (1) 常微分方程和偏微分方程 微分方程就是联系自变量 .未知函数及其的关系式.如果在微分方程中,自变量的个数只有一个,则称这种微分方程为常微分方程:自变量的个数为两个或两个以上的微分方程为偏微分方程.一般的n阶常微分方程具有形式: \[F\left( {x,y,\frac

Sqlite是轻量级的,在编译之后很小,其中一个原因就是在查询优化方面比较简单,它只是运用索引机制来进行优化的,经过对SQLite的查询优化的分析以及对源代码的研究,我将SQLite的查询优总结如下: 一.影响查询性能的因素: 1． 对表中行的检索数目,越小越好 2． 排序与否. 3． 是否要对一个索引. 4． 查询语句的形式 二.几个查询优化的转换 1． 对于单个表的单个列而言,如果都有形如T.C=expr这样的子句,并且都是用OR操作符连接起来,形如: x = expr1 OR expr2

写在前面 最近在写论文过程中,研究了一些关于概率统计的算法,也从网上收集了不少资料,在此整理一下与各位朋友分享. 隐马尔可夫模型,简称HMM(Hidden Markov Model), 是一种基于概率的统计分析模型,用来描述一个系统隐性状态的转移和隐性状态的表现概率. 本文适用于对HMM感兴趣的入门读者,为了让文章更加通俗易懂,我会多阐述数学思想,尽可能的撇开公式,撇开推导.结合实际例子,争取做到雅俗共赏,童叟无欺.没有公式,就没有伤害. 建议看一下吴军博士的<数学之美>,里面有简单的说明.然

开篇前言:为什么写这篇文章?笔者目前在学习各种各样的算法,在这个过程中,频繁地碰到到递归思想和分治思想,惊讶于这两种的思想的伟大与奇妙的同时,经常要面对的一个问题就是,对于一个给定的递归算法或者用分治思想缩小问题规模的算法,如何求解这个算法的时间复杂度呢?在google过很多的博文后,感觉这些博文总结的方法,有很好优秀的地方,但是都不够全面,有感于此,笔者决定总结各家之长,作此博文,总结各种方法于此,有不足之处,欢迎各位批评指证! 在算法的分析中,当一个算法中包含递归调用时,其时间复杂度的分析会

传输公式 传输方程是控制光线在吸收.发射和散射辐射的介质中的行为的基本方程.它解释了第11章中描述的所有体积散射过程--吸收.发射和内.外散射.并给出了一个描述环境中辐射分布的方程.光传输方程实际上是传输方程的一个特例,由于忽略参与介质而进行简化,并专门用于从表面散射. 在方程的基本形式中,传输方程式是一个描述光束在空间中某一点上的辐射量如何变化的积分微分方程.它可以转化为一个纯积分方程,用以描述描述了沿射线无穷多个坐标点的参与介质的效果. 回忆一下11.1.4章节的辐射源项Ls,它表示p点处ω

0. 算法概述 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法.决策树模型呈树形结构(二分类思想的算法模型往往都是树形结构) 0x1:决策树模型的不同角度理解 在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以被看作是if-then的规则集合:也可以被认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布 1. if-then规则集合 决策树的属性结构其实对应着一个规则集合:由决策树的根节点到叶节点的每条路径构成的规则组成:路径上的内部特征对应着if条件,叶节点对应着then结论. 决