# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Aug 18 11:08:38 2018 @author: acadsoc""" import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltfrom pyecharts import Bar, Line, Page, Overlapimport stats

1.背景知识 1.1 插值.拟合.回归和预测 插值.拟合.回归和预测,都是数学建模中经常提到的概念,而且经常会被混为一谈. 插值,是在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点. 插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值. 拟合,是用一个连续函数(曲线)靠近给定的离散数据,使其与给定的数据相吻合. 因此,插值和拟合都是根据已知数据点求变化规律和特征相似的近似曲线的过程,但是插值要求近似曲线完全经过给定的数据点,

分位数回归及其Python源码 天朗气清,惠风和畅.赋闲在家,正宜读书.前人文章,不得其解.代码开源,无人注释.你们不来,我行我上.废话少说,直入主题.o(￣︶￣)o 我们要探测自变量 与因变量 的关系,最简单的方法是线性回归,即假设: 我们通过最小二乘方法 (OLS: ordinary least squares), 的可靠性问题,我们同时对残差 做了假设,即:为均值为0,方差恒定的独立随机变量. 即为给定自变量 下,因变量 的条件均值. 假如残差 不满足我们的假设,或者更重要地,我们不仅仅想

8.4 异常观测值 8.4.1 离群点 car包也提供了一种离群点的统计检验方法.outlierTest()函数可以求得最大标准化残差绝对值Bonferroni调整后的p值: > library(car) > outlierTest(fit) rstudent unadjusted p-value Bonferonni p Nevada 3.542929 0.00095088 0.047544 可以看到Nevada被判定为离群点(p=0.048).注意,该函数只是根据单个最大(或正或负)残差值

题外话: From <白话深度学习与TensorFlow> 深度残差网络: 深度残差网络的设计就是为了克服这种由于网络深度加深而产生的学习效率变低,准确率无法有效提升的问题(也称为网络退化). 甚至在一些场景下,网络层数的增加反而会降低正确率.这种本质问题是由于出现了信息丢失而产生的过拟合问题(overfitting,所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现的过于优越,导致在验证数据集及测试数据集中表现不佳,即为了得到一致假设而使假设变得过度复杂).解决思路是尝试着使他们引入这些刺

.按钮 UIButton UIButton btn = new UIButton(); btn.Frame = ,,,); //按钮位置一件宽高 btn.SetTitle("Button",UIControlState.Normal); //显示的文字 btn.SetTitleColor(UIColor.Black,UIControlState.Normal);//文字的颜色 btn.TouchUpInside += this.SetBackGroudColor; //按钮 触摸事件

数据分析R语言 无意中发现网上的一个数据分析R应用教程,看了几集感觉还不错,本文做一个学习笔记(知识点来源:视频内容+R实战+自己的理解),视频详细的信息请参考http://www.itao521.com/course/34,非常不错的网站,站长的Q群是323370861(这个群的童鞋们都很给力,学习也很上进,各种团购买hadoop,nosql,spark的视频学习),我网站会员ID是515,也欢迎各方朋友交流,OK,开始        统计的一些基础概念,如下图所示,        数据分析常

cum系列函数是作为DataFrame或Series对象的方法出现的,因此命令格式为D.cumsum() 举例: D=pd.Series(range(0,5)) 1. cumsum 2. cumprod 3. cummax 4. cummin 参考文献: [1]Pandas —— cum累积计算和rolling滚动计算

六.移动窗口函数 移动窗口和指数加权函数类别如↓: rolling_mean 移动窗口的均值 pandas.rolling_mean(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs) rolling_median 移动窗口的中位数 pandas.rolling_median(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how='

简介 Java 中比较常用的日志工具类,有: Log4j. SLF4j. Commons-logging(简称jcl). Logback. Log4j2(Log4j 升级版). Jdk Logging Spring Boot 默认使用 Logback,但相比较而言,Log4j2 在性能上面会更好.SpringBoot 高版本都不再支持 log4j,而是支持 log4j2.log4j2,在使用方面与 log4j 基本上没什么区别,比较大的区别是 log4j2 不再支持 properties 配置文

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Infiniband交换机的软件补丁包,随着软件版本的不同,其发布方式也有所变化,从如下图表可以看出,1.3.3-2这个版本是一个分水岭,这个版本及以前的版本,补丁包是单独下载的,而之后的版本,infiniband的升级包跟随着存储节点的补丁包一起发布. 图 Infiniband交换机的软件补丁包 1.3.3-2版本之前 注意: 1.1.3.3-2及之前的版本,升级方法基本一样,但不同的版本对应的升级包也不同. 2.有些升级包是不允许跨版本升级的.例如:如果想将36口的Infiniband交换机

本节内容: 0:小知识 1:新数据要如何进行分析 2:第二步骤:理解数据 3:第三步骤:相关分析 4:特殊点 0:小知识 0.1:我们说对分析一个数据一般是分步骤的:那么我们可以对其中的步骤进行打标签,也就是跟书签一样. Ctrl+Shift+r 0.2: 将图形赋值一个变量后,这个变量其中会有图形的一些信息如y轴x轴频数等信息 plot_draw = plot(,,,,) 0.3:如何查看R的新包  登录R官网-->https://mirrors.tongji.edu.cn/CRAN/ 一.新

此为计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面. 1. Active Appearance Models 活动表观模型和活动轮廓模型基本思想来源 Snake,现在在人脸三维建模方 面得到了很成功的应用,这里列出了三篇最早最经典的文章.对这个领域有兴趣 的可以从这三篇文章开始入手. [1998 ECCV] Active Appearance Models [2001 PAMI] Active Appearance Models 2. Active Shape

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 理解什么是线性回归 线性回归也被称为最小二乘法回归(Linear Regression, also called Ordinary Least-Squar

背景 Java 中比较常用的日志框架: log4j(Log for Java):Apache 的一个开源项目,七种日志级别:OFF.FATAL.ERROR.WARN.INFO.DEBUG.TRACE logback:是一个很成熟的日志框架,其实 logBack 和 log4j 出自一个人之手,这个人就是 Ceki Gülcü.logback 比 log4j 大约快 10 倍.消耗更少的内存,迁移成本也很低,自动压缩日志.支持多样化配置.不需要重启就可以恢复 I/O 异常等优势 log4j2:作者

rm(list = ls()) A = read.csv("data115.csv") fm = lm(y~x1+x2,data = A) coef(fm) A.cooks = cooks.distance(fm) #计算cook距离 new_A = cbind(A,A.cooks) #把原始数据与cook距离放在一个数据框中查看 new_A[order(A.cooks,decreasing = T),]#按cook距离降序排列 显示西藏地区数据对应的cook统计量明显过大,不能放入建

线性回归 关注公众号"轻松学编程"了解更多. [关键词]最小二乘法,线性 一.普通线性回归 1.原理 分类的目标变量是标称型数据,而回归将会对连续型的数据做出预测. 应当怎样从一大堆数据里求出回归方程呢? 假定输人数据存放在矩阵X中,而回归系数存放在向量W中.那么对于给定的数据X1, 预测结果将会通过 Y=X*W 给出.现在的问题是,手里有一些X和对应的Y,怎样才能找到W呢? 一个常用的方法就是找出使误差最小的W.这里的误差是指预测Y值和真实Y值之间的差值,使用该误差的简单累加将使得正

1.读取数据文件 回归分析问题所用的数据都是保存在数据文件中的,首先就要从数据文件读取数据. 数据文件的格式很多,最常用的是 .csv,.xls 和 .txt 文件,以及 sql 数据库文件的读取 . 使用 pandas 从数据文件导入数据的程序最为简单,示例如下: (1)读取 .csv 文件: df = pd.read_csv("./example.csv", engine="python", encoding="utf_8_sig") # e

1.如何认识可视化? 图形总是比数据更加醒目.直观.解决统计回归问题,无论在分析问题的过程中,还是在结果的呈现和发表时,都需要可视化工具的帮助和支持. 需要指出的是,虽然不同绘图工具包的功能.效果会有差异,但在常用功能上相差并不是很大.与选择哪种绘图工具包相比,更重要的是针对不同的问题,需要思考选择什么方式.何种图形去展示分析过程和结果.换句话说,可视化只是手段和形式,手段要为目的服务,形式要为内容服务,这个关系一定不能颠倒了. 因此,可视化是伴随着分析问题.解决问题的过程而进行思考.设计和实现