SSE(和方差.误差平方和):The sum of squares due to error MSE(均方差.方差):Mean squared errorRMSE(均方根.标准差):Root mean squared errorR-square(确定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination 下面我对以上几个名词进行详细的解释下,

衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE以及评价回归算法 R Square 衡量线性回归法的指标 对于分类问题来说,我们将原始数据分成了训练数据集和测试数据集两部分,我们使用训练数据集得到模型以后使用测试数据集进行测试然后和测试数据集自带的真实的标签进行对比,那么这样一来,我们就得到了我们的分类准确度,使用这种分类准确度来衡量机器学习模型的好坏 那么对于线性回归算法的好坏应该用什么来衡量呢 以简单线性回归算法来说,我们就是为了使损失函数尽可能的小,那么我们在使用的时候,实际上也是分成两部分的

衡量线性回归法的指标:MSE, RMSE和MAE 举个栗子: 对于简单线性回归,目标是找到a,b 使得尽可能小 其实相当于是对训练数据集而言的,即 当我们找到a,b后,对于测试数据集而言 ,理所当然,其衡量标准可以是 但问题是,这个衡量标准和m相关. (当10000个样本误差累积是100,而1000个样本误差累积却达到了80,虽然80<100,但我们却不能说第二个模型优于第一个) 改进==> 对式子除以m,使得其与测试样本m无关  ->  但又有一个问题,之前算这个公式时为了保证其每项为

UVA 1426 - Discrete Square Roots 题目链接 题意:给定X, N. R.要求r2≡x (mod n) (1 <= r < n)的全部解.R为一个已知解 思路: r2≡x (mod n)=>r2+k1n=x 已知一个r!,带入两式相减得 r2−r12=kn => (r+r1)(r−r1)=kn 枚举A,B,使得 A * B = n (r + r1)为A倍数 (r - r1)为B倍数 这样就能够推出 Aka−r1=Bkb+r1=r => Aka=Bk

分析人:BUPT_LX 研究目的 用某些算法对2014年12月份的16家国内A股上市的商业银行当中11项財务数据(资产总计.负债合计.股本.营业收入.流通股A.少数股东权益.净利润.经营活动的现金流量净额.投资活动的现金流量净额.筹资活动的现金流量净额.汇率变动对现金的影响)提取分析,得出股票价格的財务影响原因.更加清楚地指导银行股价与財务数据指标之间的联系. 研究方法 主要有描写叙述性分析.因子分析.回归法 方法概述: 1. 先对上述的財务数据进行提取.然后用常规的描写叙述方法(平均.最大.最

R 语言实战(第二版) part 3 中级方法 -------------第8章 回归------------------ #概念:用一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的方法 #最常用:OLS--普通最小二乘回归法,包括简单线性回归.多项式回归.多元线性回归 #过程:拟合OLS回归模型-->评价拟合优度-->假设检验-->选择模型 #OLS回归 #目标:减少因变量的真实值和预测值的差值来获得模型参数(截距和斜率),即使得残差平方和最小 #数据需满足:正态性.独立性.线性

JavaScript的关系运算,没有我原想的那么简单.等终于理清它的运算逻辑之后,我的头大了至少一圈.而if语句的真假判定逻辑本身不难,但要把它和关系运算联系起来,相信你会和我一样,到达崩溃边缘.不信,请跟我来. JavaScript的关系运算包括比较运算和等值运算两种.其中,比较运算包括:<.<=.>.>=,等值运算包括:==.!=.===.!==.因为===和!==运算比较简单,不容易和其它运算发生混淆,所以这里就不再讨论了. 先看比较运算符.由于>.>=和<

定义关系 在关系型数据库中,我们可以通过关系让不同表之间的字段建立联系.一般来说,定义关系需要两步,分别是创建外键和定义关系属性.在更复杂的多对多关系中,我们还需要定义关联表来管理关系.下面我们学习用SQLAlchemy在模型之间建立几种基础的关系模式. 配置python shell上下文 在上面的操作中,每一次使用flask shell命令启动python shell后都要从app模块里导入db对象和相应的模型类.为什么不能把他们自动集成到python shell上下文里呢?就像flask内置

F1 P R的理解 precision:查准率 recall:查全率,召回率 查准率,基于预测的结果,预测为正的样本中 由多少真正的正样本.即,真正为正的越多越好. 查全率,针对原来的正样本,有多少正样本被预测正确了. \[ Precision = \frac{True \ positives}{predictied \ as \ positives} = \frac{TP}{TP+FP} \] \[ Recall = \frac{True \ positives}{actual \ posit

Functionals “To become significantly more reliable, code must become more transparent. In particular, nested conditions and loops must be viewed with great suspicion. Complicated control flows confuse programmers. Messy code often hides bugs.” — Bjar

一篇文章教你如何用R进行数据挖掘 引言 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言,于上世纪90年代开始发展起来.得益于全世界众多 爱好者的无尽努力,大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio(用户的界面体验更好).也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献,让R语言在全球范围内越来越流行.其中一些R包,例如MASS,SparkR, ggplot2,使数据操作,可视化和计算功能越来越强大. 我们所说的机器学习和R有什么关系呢?我对R的第一印象是,它只是

12.4 置换检验点评 除coin和lmPerm包外,R还提供了其他可做置换检验的包.perm包能实现coin包中的部分功能,因此可作为coin包所得结果的验证.corrperm包提供了有重复测量的相关性的置换检验. logregperm包提供了Logistic回归的置换检验.另外一个非常重要的包是glmperm,它涵盖了广义线性模型的置换检验依靠基础的抽样分布理论知识,置换检验提供了另外一个十分强大的可选检验思路.对于上面描述的每一种置换检验,我们完全可以在做统计假设检验时不理会正态分布.t分

1.数据依赖 数据依赖指的是通过一个关系中属性间的相等与否体现出来的数据间的相互关系,其中最重要的是函数依赖和多值依赖. 2.函数依赖 设X,Y是关系R的两个属性集合,当任何时刻R中的任意两个元组中的X属性值相同时,则它们的Y属性值也相同,则称X函数决定Y,或Y函数依赖于X. 3.平凡函数依赖 当关系中属性集合Y是属性集合X的子集时(Y?X),存在函数依赖X→Y,即一组属性函数决定它的所有子集,这种函数依赖称为平凡函数依赖. 4.非平凡函数依赖 当关系中属性集合Y不是属性集合X的子集时,存在函数

R语言网络爬虫初学者指南(使用rvest包) 钱亦欣 发表于 今年 06-04 14:50   5228 阅读   作者 SAURAV KAUSHIK 译者 钱亦欣 引言 网上的数据和信息无穷无尽,如今人人都用百度谷歌来作为获取知识,了解新鲜事物的首要信息源.所有的这些网上的信息都是直接可得的,而为了满足日益增长的数据需求,我坚信网络数据爬取已经是每个数据科学家的必备技能了.在本文的帮助下,你将会突破网络爬虫的技术壁垒,实现从不会到会. 大部分网上呈现的信息都是以非结构化的格式存储(html)且

这是why技术的第34篇原创文章 本周还是在家办公的一周,上面的图就是我在家的工位,和上周<Dubbo Cluster集群那点你不知道的事>这篇文章里面的第一张图片比起来,升级了显示器支撑臂,如果短还可以加长:用上了机械键盘,让指尖享受那一点点来自红轴的美妙反馈...... 还是那句话:工欲善其事,必先利其器.在家办公,我是认真的. 图中显示器下面的两本书分别是<深入理解Java虚拟机>的第2版和第3版.也就是本文的主角. 你的手边有第2版吗? 来,翻到第57页.这里面有个“坑”,

参考博客: http://blog.sina.com.cn/s/blog_8f5b2a2e0101fmiq.html https://blog.csdn.net/huangyouyu523/article/details/78565159 fm = lm(y~x) #线性回归模型 info = summary(fm) #提取模型资料 info$coeff #提取回归系数 info$r.square #提取判定系数R方 info$adj.r.square #提取调整判定系数R方 info$fsta

#-------------------------------------------------------------------------# # R in Action (2nd ed): Chapter 12 # # Resampling statistics and bootstrapping # # requires packages coin, multcomp, vcd, MASS, lmPerm, boot # # install.packages(c("coin"

{#portal.html#} {## ————————46PerfectCRM实现登陆后页面才能访问————————#} {#{% extends 'king_admin/table_index.html' %}#} {#{% block right-container-content %}#} {#<div class="container col-lg-offset-3">#} {# <h2><a class="form-signin-he

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

采用1M MovieLensz数据(80%train, 20%test, UserIDs range between 1 and 6040 ,MovieIDs range between 1 and 3952, From http://files.grouplens.org/datasets/movielens/) 进行训练和测试,在k仅为10时,得到最佳RMSE为0.854743.在100k数据上k=100时最佳RMSE为0.916602. 以下公式和文字来自陈靖_的博文 http://blo

1./etc/passwd  存储用户信息 [root@oldboy ~]# head /etc/passwd root:x:0:0:root:/root:/bin/bash bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologin daemon:x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologin 一行记录对应着一个用户,每行记录被冒号:分隔为7个字段,这7个字段的具体含义为: 用户名:密码:uid:gid:解释描述:家目录:登录shell 500及以前的uid都是系统用户