做线性回归的时候,检验回归方程和各变量对因变量的解释参数很容易搞混乱,下面对这些参数进行一下说明: 1.t检验:t检验是对单个变量系数的显著性检验   一般看p值:    如果p值小于0.05表示该自变量对因变量解释性很强. 2.F检验:F检验是对整体回归方程显著性的检验,即所有变量对被解释变量的显著性检验 3.P值:P值就是t检验用于检测效果的一个衡量度,t检验值大于或者p值小于0.05就说明该变量前面的系数显著,选的这个变量是有效的. 4.R方:拟合优度检验 5.调整后的R方: 小结: t检

sklearn线性回归模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear_model def get_data(): #506行,14列,最后一列为label,前面13列为参数 data_original = np.loadtxt('housing.data') scale_data = scale_n(data_original) np.random.shuffle(scale_dat

参数不算多,我们来启动一个Memcache的服务器端:  /usr/local/bin/memcached -d-m 10 -u root-l 192.168.0.200-p 12000-c 256-P /tmp/memcached.pid    -d选项是启动一个守护进程, -m是分配给Memcache使用的内存数量,单位是MB,我这里是10MB, -u是运行Memcache的用户, 我这里是root, -l是监听的服务器IP地址,如果有多个地址的话,我这里指定了服务器的IP地址192.168

机器学习实战---决策树CART简介及分类树实现 一:对比分类树 CART回归树和CART分类树的建立算法大部分是类似的,所以这里我们只讨论CART回归树和CART分类树的建立算法不同的地方.首先,我们要明白,什么是回归树,什么是分类树. 两者的区别在于样本输出: 如果样本输出是离散值,那么这是一颗分类树. 如果果样本输出是连续值,那么那么这是一颗回归树. 除了概念的不同,CART回归树和CART分类树的建立和预测的区别主要有下面两点: 1)连续值的处理方法不同 2)决策树建立后做预测的方式不同

学习和研究下unity3d的四元数 Quaternion 今天准备学习和研究下unity3d的四元数 Quaternion 四元数在电脑图形学中用于表示物体的旋转,在unity中由x,y,z,w 表示四个值. 四元数是最简单的超复数.复数是由实数加上元素 i 组成,其中i^2 = -1 \,. 相似地,四元数都是由实数加上三个元素 i.j.k 组成,而且它们有如下的关系: i^2 = j^2 = k^2 = ijk = -1 \, 每个四元数都是 1.i.j 和 k 的线性组合,即是四元数一般可

最近一年忙碌于数据处理相关的工作,跟MongoDB打交道极多,以下为实践过程中的Q&A,后续会不定期更新补充. 另有<MongoDB使用小结:一些常用操作分享>,注:本文完成时MongoDB的最新版本为MongoDB 2.6. 1.count统计结果错误 这是由于分布式集群正在迁移数据,它导致count结果值错误,需要使用aggregate pipeline来得到正确统计结果,例如: db.collection.aggregate([{$group: {_id: null, count

% Exercise 4 -- Logistic Regression clear all; close all; clc x = load('E:\workstation\data\ex4x.dat'); y = load('E:\workstation\data\ex4y.dat'); [m, n] = size(x); % Add intercept term to x x = [ones(m, 1), x]; % Plot the training data % Use differen

TCP/IP协议(二)  连接的建立与终止 tcpdump -S输出TCP报文的格式 格式: 源>目的:标志 (标志就是tcp头部).标识首字符意义如下: 例如:telnet 某服务的输出(包括连接建立和终止) 标识解释:S 1415531521:1415531521(0) win 4096 <mss 1024> S(SYN):代表建立一个连接 1415531521:1415531521(0) :本次传送的首字节序号是1415531521(这里是ISN),尾字节序号是1415531521

Aggregations 格式如下: "aggregations"{ //可以简写为aggs "<aggregation_name>":{ //名称 "<aggregation_type>":{ //agg 类型 <aggregation_body> //统计字段... }, [,"aggregations":{ [ <sub_aggregation>]+ } ]? } [ ,

原地址:http://www.cnblogs.com/88999660/archive/2013/04/02/2995074.html 今天准备学习和研究下unity3d的四元数 Quaternion 四元数在电脑图形学中用于表示物体的旋转,在unity中由x,y,z,w 表示四个值. 四元数是最简单的超复数. 复数是由实数加上元素 i 组成,其中i^2 = -1 ,. 相似地,四元数都是由实数加上三个元素 i.j.k 组成,而且它们有如下的关系: i^2 = j^2 = k^2 = ijk =

%stats.m function [mean,stdev]=stats(x) n=length(x);mean=sum(x)/n;stdev=sqrt(sum((x-mean).^2/(n-1))); // command window >>y=[8 5 10 12 6 7.5 4];>> [m,s]=stats(y) //多值反回

1.count统计结果错误 这是由于分布式集群正在迁移数据,它导致count结果值错误,需要使用aggregate pipeline来得到正确统计结果,例如: db.collection.aggregate([{$group: {_id: null, count: {$sum: 1}}}]) 引用:“On a sharded cluster, count can result in an inaccurate count if orphaned documents exist or if a c

  当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回

一.企业服务架构图及负载均衡的要求 1.场景说明 在企业生产环境中,每天会有很多的需求变更,比如增加服务器.新业务上线.url路由修改.域名配置等等,对于前端负载均衡设备来说,容易维护,复杂度低,是首选指标.在企业中,稳定压倒一切,与其搞得很复杂,经常出问题,不如做的简单和稳定. 在企业中,90%以上的故障,来源于需求变更.可能是程序bug,也可能是人为故障,也可能是架构设计问题等等.前端负载均衡设备为重中之重,在软件选型上一定充分考虑,能满足业务的前提下,尽可能降低复杂度,提高易维护性. 2.

最近关注了一些Deep Learning在Information Retrieval领域的应用,得益于Deep Model在对文本的表达上展现的优势(比如RNN和CNN),我相信在IR的领域引入Deep Model也会取得很好的效果. IR的范围可能会很广,比如传统的Search Engine(query retrieves documents),Recommendation System(user retrieves items)或者Retrieval based Question Answe

webpack 2 系列 webpack 是一个强大的工具,学会通过工具来解决开发效率问题,是每一个 工程师都必备的技能之一. 那么我们来从零开始搭建一个 基于webpack 2 到 开发架子,来提升自己到开发速度.体验.代码编译.打包.压缩等等功能. 首先介绍一下国内 到 webpack 社区网站,webpack国内社区 第一步. 我们要做什么? 在开始搭建之前,我们得清晰到考虑到,我们搭建这个开发架子是用来做什么的,常见的,我们需要 起一个开发环境的服务以便于我们访问到我们开发到页面,然后我

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学

DAY1 枚举 例题1 题解: 例题2 题解: 例题3 题解: vis[ ]判断是否为素数,pri[ ]储存素数 例题4 题解: 例题5 题解: PS: i  <  1<<n        i<2^n (1<<j)& i      如果2^j最后一位和 i 相同,返回1 例题6 判回文数是N√N,素数NlogN 枚举: 1.从起点开始向四个方向扩展 2.到一个点卡死,删除栈中的位置,回到前一步继续搜 3.找到一种解 4.这也是一个解 PS:DFS不会死循环,走完

系列目录 一.安装MySql 二.安装并破解Navicat 三.没有my.in配置文件怎么办 四.设置MySql的大小写敏感 五.重置MySql登陆密码 之前说过,Windows操作系统中,我们安装Mysql有两个选择:一是下载MSI点击运行,利用windows系统安装程序的方法按部就班的来安装:二是下载ZIP,解压出来就能立即使用. 在使用ZIP安装时,安装好之后默认是没有my.ini配置文件的: 当我们想修改数据库的配置信息如 wait_timeout.interactive_timeout

一.企业服务架构图及负载均衡的要求 1.场景说明 在企业生产环境中,每天会有很多的需求变更,比如增加服务器.新业务上线.url路由修改.域名配置等等,对于前端负载均衡设备来说,容易维护,复杂度低,是首选指标.在企业中,稳定压倒一切,与其搞得很复杂,经常出问题,不如做的简单和稳定. 在企业中,90%以上的故障,来源于需求变更.可能是程序bug,也可能是人为故障,也可能是架构设计问题等等.前端负载均衡设备为重中之重,在软件选型上一定充分考虑,能满足业务的前提下,尽可能降低复杂度,提高易维护性. 2.

前面的话 Vue 的过渡系统提供了非常多简单的方法设置进入.离开和列表的动效.那么对于数据元素本身的动效呢?包括数字和运算.颜色的显示.SVG 节点的位置.元素的大小和其他的属性等.所有的原始数字都被事先存储起来,可以直接转换到数字.做到这一步,我们就可以结合 Vue 的响应式和组件系统,使用第三方库来实现切换元素的过渡状态 状态动画 通过watcher,能监听到任何数值属性的数值更新 <div id="animated-number-demo"> <input v-