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TSS: Total Sum of Squares(总离差平方和) --- 因变量的方差 RSS: Residual Sum of Squares (残差平方和) ---  由误差导致的真实值和估计值之间的偏差平方和(Sum Of Squares Due To Error) ESS: Explained Sum of Squares (回归平方和) ---  被模型解释的方差(Sum Of Squares Due To Regression) TSS=RSS+ESS R2: Coefficien

https://zhidao.baidu.com/question/565190261749684764.html 回归平方和 ESS,残差平方和 RSS,总体平方和 TSS   总变差          (TSS):被解释变量Y的观测值与其平均值的离差平方和(总平方和)(说明 Y 的总变动程度) 解释了的变差          (ESS):被解释变量Y的估计值与其平均值的离差平方和(回归平方和) 剩余平方和         (RSS):被解释变量观测值与估计值之差的平方和(未解释的平方和) 他

1. 普通线性回归 Linear Regression (1)目标: class sklearn.linear_model.LinearRegression (fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None)  (2)参数: (3)sklearn的三个坑 [1]均方误差为负 我们在决策树和随机森林中都提到过,虽然均方误差永远为正,但是sklearn中的参数scoring下,均方误差作为评 判标准时,却是计算”负均方误差“(

有些讲得太烂了,我来通俗的梳理一下R2. Calculating R-squared 在线性回归的模型下,我们可以计算SE(line), SE(y均值). The statistic R2describes the proportion of variance in the response variable explained by the predictor variable 如何理解这句话,Y本身就有自己的SE,在模型下,Y与其预测值之间又有一个SE,如果模型完全拟合,那么SE(line)

本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完<统计学习方法>第一章之后直接就跳去了第六章,好像是对"逻辑斯蒂"这个名字很感兴趣?...),对照<机器学习实战>写了几行代码敲了一个toy版本,当时觉得还是挺有意思的.我觉得这个模型很适合用来入门(但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开

1. 线性模型简介 0x1:线性模型的现实意义 在一个理想的连续世界中,任何非线性的东西都可以被线性的东西来拟合(参考Taylor Expansion公式),所以理论上线性模型可以模拟物理世界中的绝大多数现象.而且因为线性模型本质上是均值预测,而大部分事物的变化都只是围绕着均值而波动,即大数定理. 事物发展的混沌的线性过程中中存在着某种必然的联结.事物的起点,过程,高潮,衰退是一个能被推演的过程.但是其中也包含了大量的偶然性因素,很难被准确的预策,只有一个大概的近似范围.但是从另一方面来说,偶然

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

Atitit rss没落以及替代品在线阅读器 1.1. 对RSS的疯狂追逐,在2005年达到了一个高峰.1 1.2. Rss的问题,支持支rss,不支持url1 1.3. ,博客受到社交网络的冲击.sns 微博等2 1.4. Sns的问题,对于新闻等问题不大,果壳科普等网站也问题不大,但是对于普通的技术博客来说,很成问题3 1.5. Rss服务应对爬虫解决之道 解决办法:提供RSS,但是内容欠奉. 摘要输出3 1.6. Rss的出路:::下一个增强的rss,支持url数据源3 1.7. 参考资料

0x01 前言 因为每天上下班路上,午休前,都是看看新闻,但是种类繁多,又要自己找感兴趣的,所以肯定会耗费不少时间. 虽说现在有很多软件也可以订阅一些自己喜欢的新闻,要安装到手机,还是挺麻烦的.所以就突发奇想,把一些新闻资源 整合一下,省时省力,就根据RSS订阅,用h5结合ASP.NET Core做个小站点,方便一下自己,顺便拿dotNET Core练练手. 开发环境:win10+vs2015+sqlite+redis(windows) 部署环境:centos7+.net core sdk+je

RSS阅读器(Really Simple Syndication)是一种软件/程序,实质都是为了方便地读取RSS和Atom文档.大概就是实现了订阅式阅读,推送用户感兴趣的新闻,博客等(比如等某位博主更博时会收到通知). 据说当下流行的RSS阅读器有Feedly,Newsify 和 Inoreader. feedly 感觉他们家的东西都好寡淡 APP  基本没看到啥彩色的说 导入Ompl文件 产品相关网页如下 你能看得出来红框框里头是三个链接么??如果没有教程,真是都很难找到导入ompl文

VSS(virtual set size)虚拟耗用内存(包含共享库占用的内存) RSS(Resident set size)实际使用物理内存(包含共享库占用的内存) RSS是进程实际驻存在物理内存的部分的大小.因为一个进程执行不需要把整个进程都全部驻存到物理内存.RSS是最常用的内存指标,表示进程占用的物理内存大小.但是,将各进程的RSS值相加,通常会超出整个系统的内存消耗,这是因为RSS中每个进程都包含了各进程间共享的内存,因此存在重叠部分. VSS是一个进程的总的大小.只有当进程执行且整个进

Rss 简介: 简易信息聚合(也 叫聚合内容)是一种描述和同步网站内容的格式.使用RSS订阅能更快地获取信息,网站提供RSS输出,有利于让用户获取网站内容的最新更新.网络用户可以在客户端借助于支持RSS的聚合工具软件,在不打开网站内容页面的情况下阅读支持RSS输出的网站内容. Rss是用xml文件写的. Rss 文件格式规范: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>  <rss version="2.

很多情况下大家都采用实际测量的数据进行定位算法的性能分析和验证,但是实际测量的工作量太大.数据不全面.灵活性较小,采用仿真的方法获取RSS数据是另一种可供选择的方式.本文介绍射线跟踪技术的基本原理,以及如何得到用于定位仿真的RSS数据.在此基础上得到位置指纹库与一组测试数据,用于以后定位算法的验证.(本文的原理介绍并不严谨,但求快速理解) 对数距离损耗模型 在自由空间中,没有任何障碍物,信号从发射源向四面八方呈球面形状发射出去,各个方向上没有任何区别,因此信号的功率和距离的平方呈反比:\(P \

前面的文章已经介绍了一个回归和一个分类的例子.在逻辑回归模型中我们假设: 在分类问题中我们假设: 他们都是广义线性模型中的一个例子,在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族. 指数分布族(The Exponential Family) 如果一个分布可以用如下公式表达,那么这个分布就属于指数分布族: 公式中y是随机变量:h(x)称为基础度量值(base measure): η称为分布的自然参数(natural parameter),也称为标准参数(canonical parameter): T(

CozyRSS开发记录21-默认RSS源列表 1.默认列表 在第一次使用CozyRSS的情况下,我们让它内置五个RSS源吧: 2.响应RSS源的更新 先不处理RSS源列表项的点击,响应下下拉菜单里的更新: 分别通知主窗口和RSS订阅内容栏: 主窗口负责把侧滑菜单缩回去: 内容栏里更新内容: 最终效果一般般,但是能用,不过有时候会异常,后面再来看吧:

CozyRSS开发记录15-获取和显示RSS内容 1.内容列表 我们先给RSSContentFrame增加一个ViewModel,里面和RSS源列表一样,提供一个ObservableCollection.列表项的内容换成绑定到RSSContentList_ListItemViewModel: 2.更新按钮 将RSSContentTitle里的刷新按钮,绑定到UpdateContentCommand.点击更新按钮时,获取feed内容,显示标题和内容列表: 3.实际效果 打开界面时,什么内容都没有

CozyRSS开发记录12-MVVM,绑定RSS源和数据 1.引入MvvmLight MVVM最近貌似在前端那块也挺火的.据说,WPF的程序如果不用MVVM,那跟MFC和winform的,也没啥区别.用上MVVM,程序瞬间高大上.MVVM的好处和介绍,网上多得是,这里也不多说,推荐一篇比较好的文章: http://www.codeproject.com/Articles/165368/WPF-MVVM-Quick-Start-Tutorial MVVM相关的库也很多,比较有名的有:Prism.R

CozyRSS开发记录11-够用的RSS源管理 1.分析需求 先随手画个用例图来看看有哪些参与者会访问我们的源管理: 2.搞一个Controller类 根据前面分析得出的用例图,我们就可以来设计实现一个FeedManageController类了.类提供的接口参照前面的图,实现上也先不考虑太多的异常处理和线程安全. 3.增加父子关系来处理删除 Controller类的实现也没太多好说的,不过为了处理删除,给FeedCategory和FeedNode增加了一个parent成员. 增加了parent

CozyRSS开发记录9-快速实现一个RSS解析器 1.再读RSS标准 既然需要自己实现一个RSS解析器,那自然需要仔细的读一读RSS的标准文档.在网上随便找了两份,一份英文一份中文: http://cyber.law.harvard.edu/rss/rss.html http://wangjunle23.blog.163.com/blog/static/11783817120132220851144/ 根据文档,把解析结果的Model定义好如下: 2.xml解析随便写写 RSS用System.

CozyRSS开发记录8-解析一份RSS 1.使用Rss20FeedFormatter解析RSS 使用Rss20FeedFormatter配合XmlReader来解析RSS非常的简单,几行搞定: 来试试效果: 貌似一切顺利,爽的一笔. 2.这是一个悲伤的故事 然而,故事总是没有这么简单.我们再试一下另一个网站的RSS. 虽然可能是因为这个网站提供的RSS不规范造成的,但是这个RSS在别的RSS阅读器都没问题啊! 看看Mono里的代码: 真是呵呵啊. 3.CozyRSS.Syndication 所