SPSS详细教程:OR值的计算 一.问题与数据 研究者想要探索人群中不同性别者喜欢竞技类或娱乐性体育活动是否有差异.研究者从学习运动医学的学生中随机招募50名学生,记录性别并询问他们喜欢竞技类还是娱乐性活动,通过计算比值比来探索这一差异. 性别变量为gender,男性赋值为1,女性赋值为2:喜欢竞技类运动的变量为comp,是赋值为1,否(即喜欢休闲类运动)赋值为2.部分数据如下图显示,左图为原始数据,右图为按性别和喜欢竞技类运动与否统计的汇总数据. 二.对问题的分析 为计算比值比,需要满足以下两

最近研究数据挖掘的相关知识,总是搞混一些算法之间的关联,俗话说好记性不如烂笔头,还是记下了以备不时之需. 首先明确一点KNN与Kmeans的算法的区别: 1.KNN算法是分类算法,分类算法肯定是需要有学习语料,然后通过学习语料的学习之后的模板来匹配我们的测试语料集,将测试语料集合进行按照预先学习的语料模板来分类 2Kmeans算法是聚类算法,聚类算法与分类算法最大的区别是聚类算法没有学习语料集合. K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一.它把n个对象根据他们的属性分为k个聚类以便使得

TensorFlow是一个采用数据流图,用于数值计算的开源软件库.自己接触tensorflow比较的早,可是并没有系统深入的学习过,现在TF在深度学习已经成了"标配",所以打算系统的学习一遍.在本篇文章中主要介绍TF的基础知识... 创建并运行图 首先创建 两个变量 import tensorflow as tf reset_graph() x = tf.Variable(3, name="x") y = tf.Variable(4, name="y&qu

KNN(K-Nearest Neighbor)介绍 Wikipedia上的 KNN词条 中有一个比较经典的图如下: KNN的算法过程是是这样的: 从上图中我们可以看到,图中的数据集是良好的数据,即都打好了label,一类是蓝色的正方形,一类是红色的三角形,那个绿色的圆形是我们待分类的数据. 如果K=3,那么离绿色点最近的有2个红色三角形和1个蓝色的正方形,这3个点投票,于是绿色的这个待分类点属于红色的三角形. 如果K=5,那么离绿色点最近的有2个红色三角形和3个蓝色的正方形,这5个点投票,于是绿

KNN(K-Nearest Neighbor)介绍 原文地址:https://www.cnblogs.com/nucdy/p/6349172.html Wikipedia上的 KNN词条 中有一个比较经典的图如下: KNN的算法过程是是这样的: 从上图中我们可以看到,图中的数据集是良好的数据,即都打好了label,一类是蓝色的正方形,一类是红色的三角形,那个绿色的圆形是我们待分类的数据. 如果K=3,那么离绿色点最近的有2个红色三角形和1个蓝色的正方形,这3个点投票,于是绿色的这个待分类点属于红

TensorFlow是一个采用数据流图,用于数值计算的开源软件库.自己接触tensorflow比较的早,可是并没有系统深入的学习过,现在TF在深度学习已经成了"标配",所以打算系统的学习一遍.在本篇文章中主要介绍TF的基础知识... 创建并运行图 首先创建 两个变量 import tensorflow as tf reset_graph() x = tf.Variable(3, name="x") y = tf.Variable(4, name="y&qu

线性回归 由样本资料计算的回归系数b和其他统计量一样,存在抽样误差,因此,需要对线性回归方程进行假设检验 1.方差分析 2.t检验 相关系数的假设检验 相关系数(correlation coefficient)又称Pearson积差相关系数(coefficient of product moment correlation),是说明具有直线相关关系的两个数值变量间相关的密切程度和相关方向的统计量 由于r是样本统计量,需进行假设检验,即要判断两个变最X与Y是否真的存在相关关系,为此需根据r值作总体

用Excel做回归分析的详细步骤 一.什么是回归分析法 "回归分析"是解析"注目变量"和"因于变量"并明确两者关系的统计方法.此时,我们把因子变量称为"说明变量",把注目变量称为"目标变量址(被说明变量)".清楚了回归分析的目的后,下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法: 回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)所进行的数理统计分析处理.只有当变量与因变量确实存在某种关

本文根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam),然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响. ①可视化数据集 本作业的数据集分成三部分: ⓐ训练集(training set),样本矩阵(训练集):X,结果标签(label of result)向量 y ⓑ交叉验证集(cross validation set),确定正则化参数 Xval 和 yval ⓒ测试集(test set)

写在前面的话 按照正常的顺序,本文应该先讲一些线性回归的基本概念,比如什么叫线性回归,线性回规的常用解法等.但既然本文名为<从一个R语言案例学会线性回归>,那就更重视如何使用R语言去解决线性回归问题,因此本文会先讲案例. 线性回归简介 如下图所示,如果把自变量(也叫independent variable)和因变量(也叫dependent variable)画在二维坐标上,则每条记录对应一个点.线性回规最常见的应用场景则是用一条直线去拟和已知的点,并对给定的x值预测其y值.而我们要做的就是找出

ATA/SATA/SCSI/SAS/FC 都是应用于存储领域的总线,在当今的存储系统中,普遍应用的硬盘接口主要有 SATA . SCSI . SAS 和FC , ATA 比较古老,在一些老的低端存储系统中被广泛应用,目前基本上被 SATA 所替代. ♦ ATA 总线 ATA 技术是一个关于 IDE ( Integrated Device Electronics )的技术规范族.最初, IDE 只是一项企图把控制器与盘体集成在一起为主要意图的硬盘接口技术. 随着 IDE/EIDE 得到的日益广泛的

1. Multiple features(多维特征) 在机器学习之单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)我们提到过的线性回归中,我们只有一个单一特征量(变量)--房屋面积x.我们希望使用这个特征量来预测房子的价格.我们的假设在下图中用蓝线划出: 不妨思考一下,如果我们不仅仅知道房屋面积(作为预测房屋价格的特征量(变量)),我们还知道卧室的数量.楼层的数量以及房屋的使用年限,那么这就给了我们更多可以用来预测房屋价格的信息. 即,支持多变量的假设为:

(整理自AndrewNG的课件,转载请注明.整理者:华科小涛@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/) 在遇到线性回归问题时,我们总是令.可是我们为什么这样选择代价函数呢?我们提到过是为了使目标变量(指)的真实值和预测值的距离最小,想想也算合理.但是本篇博文将从概率的角度解释为什么这么选择代价函数,相信大家看完之后就会明白这个选择之后蕴含的更加深层次的原因. 首先,让我们假设:输入变量和目标变量满足等式,其中误差表示在建模过程中没有考虑到的,但是对预测结果有影响的因

这篇博客中做一个使用最小二乘法实现线性回归的简单例子. 代码来自<图解机器学习> 图3-2,使用MATLAB实现. 代码link 用到的matlab函数 由于以前对MATLAB也不是非常熟悉,这里用到了一些MATLAB的 内建函数 ,顺便学习一下. linespace linspace用于产生指定范围内的指定数量点数,相邻数据跨度相同,并返回一个行向量: 如果我们需要产生列向量,我们使用'就可以了: pi 内置的常量,圆周率. 代码 line 1 n=50; N=1000; x=linspac

在Azure PaaS服务密钥的安全性文章中,提到过客户端实际上发送的是Token,而不是密钥.那么Token是该如何生成呢? Azure相应服务的SDK其实都提供了或者内置了生成Token的方法,可以直接调用,但是如果是想通过REST API的方式访问,而不像依赖于SDK,那么就需要自行生成Token了.其实Token本质上就是一个有一定规则的字符串,所以实现起来也不难. 一般情况下,Token的格式是这样子的 SharedAccessSignature sig={signature-stri

ng机器学习视频笔记(一) --线性回归.代价函数.梯度下降基础 (转载请附上本文链接--linhxx) 一.线性回归 线性回归是监督学习中的重要算法,其主要目的在于用一个函数表示一组数据,其中横轴是变量(假定一个结果只由一个变量影响),纵轴是结果. 线性回归得到的方程,称为假设函数(Hypothesis Function).当假设函数是线性函数时,其公式为: 二.代价函数 代价函数是用于评价线性回归,其公式为: 计算方式是计算每一个点在当前假设函数情况下,偏差的平方和,再取平均数.m即表示一共

本章内容主要是介绍:单变量线性回归算法(Linear regression with one variable) 1. 线性回归算法(linear regression) 1.1 预测房屋价格 该问题属于监督学习中的回归问题,让我们来复习一下: 监督学习(Supervised'Learning'):对示例数据给出"正确答案". 回归问题(Regression 'Problem'):根据之前的数据预测出一个准确的输出值 . 1.2 训练集 m=训练样本数量 x's=输入变量/特征量 y'

1. 多元线性回归定义 多元线性回归也被称为多元线性回归. 我们现在介绍方程的符号,我们可以有任意数量的输入变量. 这些多个特征的假设函数的多变量形式如下: hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+⋯+θnxn 为了开发这个功能,我们可以想一想,θ0作为房子的基本价格,θ1每平方米的价格,θ2每层楼的价格,等X1将在房子的平方米数,x2楼层数,等等. 利用矩阵乘法的定义,我们的多变量假设函数可以简洁地表示为: 这是对一个训练例子的假设函数的矢量化. 备注:为了方便的原因,在这个过程中我们

一.前述 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. 二.相关概念和安装 TensorFlow中的计算可以表示为一个有向图(DirectedGraph)或者称计算图(ComputationGraph)其中每一

下面展示利用Python实现基于最小二乘法的线性回归模型,同时不需要引入其他科学计算以及机器学习的库. 利用Python代码表示如下: #首先引入数据集x,和y的值的大小利用Python的数据结构:列表,来实现. y=[4,8,13,35,34,67,78,89,100,101] x=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] #然后再引入Python当中的绘图库,用于检测我们利用线性回归得到的结果是否正确 from matplotlib.font_manager import FontProp

网易公开课,监督学习应用.梯度下降 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf 线性回归(Linear Regression) 先看个例子,比如,想用面积和卧室个数来预测房屋的价格 训练集如下 首先,我们假设为线性模型,那么hypotheses定义为 , 其中x1,x2表示面积和#bedrooms两个feature 那么对于线性模型,更为通用的写法为 其中把θ和X看成向量,并且x0=1,就可以表示成最后那种,两个向量相乘的形式 那