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

An example showing univariate feature selection. Noisy (non informative) features are added to the iris data and univariate feature selection(单因素特征选择) is applied. For each feature, we plot the p-values for the univariate feature selection and the cor

t检验可以解决单样本.两个样本时的均值比较问题,但是对于两个以上样本,就不能用t检验了,而要使用方差分析.t检验是借助t分布,方差分析是借助F分布,基于变异分解的思想进行. 在算法上,由于线性模型的引入,在SPSS中,方差分析在比较均值.一般线性模型菜单中都可以做. 在适用条件上,方差分析和两独立样本t检验一样,也分别是独立性.正态性.方差齐性. 方差检验的原假设是: n个样本均值相同或n个样本来自同一个总体或自变量对因变量没有影响 由于是两组以上样本进行分析,那么方差分析除了要说明多个样本均值

单特征 NDCG 能计算模型的 NDCG,也就能计算单特征的 NDCG,用于评估单特征的有效性,跟 Group AUC 用途一样 单特征 NDCG 如何衡量好坏 如果是 AUC,越大于或小于 0.5,特征越有效,但 NDCG 没有这个特点,NDCG 都是正的,而且,样本正负比例不同,NDCG 的值也不同,变化很大.那么在同样的样本下,就需要有个基准用来说明好坏. 一个可靠的方案是把随机数作为一个特征,以其 NDCG 为基准,比随机数 NDCG 高得越多,特征就越有效. 为什么要打散 有些离散化的

1. sift.detectAndComputer(gray, None)  # 计算出图像的关键点和sift特征向量 参数说明:gray表示输入的图片 2.cv2.findHomography(kpA, kpB, cv2.RANSAC, reproThresh) # 计算出单应性矩阵 参数说明:kpA表示图像A关键点的坐标, kpB图像B关键点的坐标, 使用随机抽样一致性算法来进行迭代,reproThresh表示每次抽取样本的个数 3.cv2.warpPespective(imageA, H,

平面射影变换是关于其次3维矢量的一种线性变换,可以使用一个非奇异的$3 \times 3$矩阵H表示,$X' = HX$,射影变换也叫做单应(Homography).计算出两幅图像之间的单应矩阵H,那么应用这个关系可以将一个视图中的 所有点变换到另一个视图中. 上图,最右边图像是将最左边图像进行了一次射影变换,变换到中间图像视图后的图像. 使用OpenCV可以调用库函数findHomography计算两幅图像的单应矩阵,其声明如下 Mat findHomography(InputArray sr

1. 控制变量 0x1:控制变量主要思想 科学中对于多因素(多变量)的问题,常常采用控制因素(变量)的方法,吧多因素的问题变成多个单因素的问题.每一次只改变其中的某一个因素,而控制其余几个因素不变,从而研究被改变的这个因素对事物的影响,分别加以研究,最后再综合解决,这种方法叫控制变量法.它是科学探索中的重要思想方法,广泛地运用在各个科学探索和科学实验研究之中. 0x2:控制变量思想在机器学习中的应用 在机器学习项目中,我们可能会将专家领域经验融合到特征工程中,即主观先验. 在设计并获得特征向量后

http://www.cnblogs.com/yalong_xiang/archive/2011/11/15/2249530.html ぬ儱←OWEN★   windows下如何查看磁盘IO性能 复制于网络上 windows下如何查看磁盘IO性能 2011-07-18 14:22:32| 分类: Windows | 标签:磁盘io |字号大中小订阅 通常,我们很容易观察到数据库服务器的内存和CPU压力.但是对I/O压力没有直观的判断方法.磁盘有两个重要的参数: Seek time. Rotati

作者: 大圆那些事 | 文章可以转载,请以超链接形式标明文章原始出处和作者信息 网址: http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2013/11/28/hbase-batch-put-performance-analysis-of-single-column-and-multiple-columns.html 针对HBase在单column family单column qualifier和单column family多column qualifier两种

链表一直是面试的高频题,今天先总结一下单链表的使用,下节再总结双向链表的.本文主要有单链表的创建.插入.删除节点等. 1.概念 单链表是一种链式存取的数据结构,用一组地址任意的存储单元存放线性表中的数据元素. 链表中的数据是以结点来表示的,每个结点的构成:元素 + 指针,元素就是存储数据的存储单元,指针就是连接每个结点的地址数据.如下图: 2.链表的基本操作 SingleList.cpp: #include "stdafx.h" #include "SingleList.h&

在之前的博文OpenCV,计算两幅图像的单应矩阵,介绍调用OpenCV中的函数,通过4对对应的点的坐标计算两个图像之间单应矩阵\(H\),然后调用射影变换函数,将一幅图像变换到另一幅图像的视角中.当时只是知道通过单应矩阵,能够将图像1中的像素坐标\((u_1,v_1)\)变换到图像2中对应的位置上\((u_2,v_2)\),而没有深究其中的变换关系. 单应(Homography)是射影几何中的概念,又称为射影变换.它把一个射影平面上的点(三维齐次矢量)映射到另一个射影平面上,并且把直线映射为直线

数据结构还是很重要的,就算不是那种很牛逼的,但起码得知道基础的东西,这一系列就算是复习一下以前学过的数据结构和填补自己在这一块的知识的空缺.加油.珍惜校园中自由学习的时光.按照链表.栈.队列.排序.数组.树这种顺序来学习数据结构这门课程把. -WH 一.单链表的概念 链表是最基本的数据结构,其存储的你原理图如下图所示 上面展示的是一个单链表的存储原理图,简单易懂,head为头节点,他不存放任何的数据,只是充当一个指向链表中真正存放数据的第一个节点的作用,而每个节点中都有一个next引用,指向下一

问题描述:已知两幅图像Image1和Image2,计算出两幅图像的重叠区域,并在Image1和Image2标识出重叠区域. 算法思想: 若两幅图像存在重叠区域,则进行图像匹配后,会得到一张完整的全景图,因而可以转换成图像匹配问题. 图像匹配问题,可以融合两幅图像,得到全景图,但无法标识出在原图像的重叠区域. 将两幅图像都理解为多边形,则其重叠区域的计算,相当于求多边形的交集. 通过多边形求交,获取重叠区域的点集,然后利用单应矩阵还原在原始图像的点集信息,从而标识出重叠区域. 算法步骤: 1.图像

继续以上一期的样本为例,雌性老鼠和雄性老鼠,在注射毒素后,经过一段时间,观察老鼠死亡和存活情况. 研究的问题是:老鼠在注射毒液后,死亡和存活情况,会不会跟性别有关? 样本数据如下所示: (a代表雄性老鼠   b代表雌性老鼠       0代表死亡  1 代表活着    tim 代表注射毒液后,经过多长时间,观察结果) 点击“分析”——比较均值———单因素AVOVA,  如下所示: 从上图可以看出,只有“两个变量”可选, 对于“组别(性别)”变量不可选,  这里可能需要进行“转换”对数据重新进行编

线性表之单链表 一.头文件:LinkedList.h //单链表是用一组任意的存储单元存放线性表的元素,这组单元可以是连续的也可以是不连续的,甚至可以是零散分布在内存中的任意位置. //单链表头文件 #include<iostream> using namespace std; //定义单链表结点-结构体类型 template<class DataType> struct Node { //数据域,存放该结点的数据 DataType data; //指针域,指向下一个结点 Node

无论单目.双目还是RGB-D,首先是将从摄像头或者数据集中读入的图像封装成Frame类型对象: 首先都需要将彩色图像处理成灰度图像,继而将图片封装成帧. (1) 单目 mCurrentFrame = Frame(mImGray, timestamp, mpIniORBextractor, mpORBextractor, mpORBVocabulary, mK, mDistCoef, mbf, mThDepth); 下面详细介绍一下单目创建帧的过程,首先来看Frame的数据结构,它有三个构造函数,

C 语言 clock() 函数,例:计算多项式值 /** * clock(): 捕捉从程序开始运行到 clock() 被调用时所耗费的时间. * 这个时间单位是 clock tick, 即"时钟打点". * 常数 CLK_TCK: 机器时钟每秒所走的始终打点数. * In Macintosh or C99, CLK_TCK == CLOCKS_PER_SEC * http://www.cplusplus.com/reference/ctime/CLOCKS_PER_SEC/ */ 我把

题目链接:http://poj.org/problem?id=2387 Dijkstra算法: //求某一点(源点)到另一点的最短路,算法其实也和源点到所有点的时间复杂度一样,O(n^2); 图G(V,E),设置一个顶点集合S,不断贪心选择,指导S扩充为V,计算结束. 贪心选择的方法:节点个数n,源节点v,先在S中加入源节点v,初始化源节点,开始扩充S,找到一个点,他离S集合最近,加入到S集合中去,再利用这个点更新S本身中的最短路径. 题目大意:很裸的Dijkstra,但是这里有两点 1.图是双

在C++的学习中,採用模板类,而採用虚函数实现多态性.达到通用的目的.结点类数据域被改造为指针,而把数据放在一个抽象类中.由指针与之建立联系. 採用虚函数实现多态性,达到通用的目的.堆内存的分配与释放.关键不是创建,而是释放! 要特别细致揣摩堆内存的分配与释放,删除一个结点时系统自己主动调用结点类析构函数释放结点占用的动态内存.而结点释放时系统自己主动调用数据域类析构函数释放数据类占用的动态内存,本例中数据类释放时系统自己主动调用虚析构函数来实现释放字符串数据的动态内存.一环套一环.一步都不能错

为什么要进行方差分析? 单样本.两样本t检验其最终目的都是分析两组数据间是否存在显著性差异,但如果要分析多组数据间是否存在显著性差异就很困难,因此用方差分析解决这个问题:举例:t检验可以分析一个班男女的入学成绩差异:而方差分析可以分析一个班来自各省市地区同学的入学成绩. 在方差分析中,涉及到控制变量和随机变量以及观测变量:举例:施肥量是否会给农作物产量带来显著影响:这里,控制变量:施肥量,观测变量:农作物产量,随机变量:天气.温度…… 单因素分析 目的:分析单一控制因素影响下的多组样本的均值是否

1.订单控制器,提供一个根据商品id和银行渠道id计算商品折后价格的接口: import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody; import org.springframework.we