一、R2 决定系数（拟合优度） 它是表征回归方程在多大程度上解释了因变量的变化，或者说方程对观测值的拟合程度如何。 因为如果单纯用残差平方和会受到你因变量和自变量绝对值大小的影响，不利于在不同模型之间进行相对比较.而用拟合优度就可以解决这个问题。例如一个模型中的因变量:10000、20000…..， ...
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2017-06-26 12:40:53
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bc命令的用法：bc是unix下的计算器，它也可以用在命令行下面：例：给自变量i加1i=2i=`echo$i+1|bc`-----效率低#因为bc支持科学计算，所以这种方法功能非常强大[root@XCN~]#echo1+1|bc
2
[root@XCN~]#echo1*1|bc
1
[root@XCN~]#echo"obase=2;8"|bc#10进程8转成2进制
1000范例：..
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2017-06-23 10:42:27
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let命令的用法格式：let赋值表达式【注】let赋值表达式功能等同于：（赋值表达式）例子：给自变量i加8[root@XCN~]#i=2
[root@XCN~]#leti=i+8
[root@XCN~]#echo$i
10
[root@XCN~]#i=i+8#去掉let定义
[root@XCN~]#echo$i
i+8#输出的结果
提示：leti=i+8等同于((i=i+8)),但后者效..
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2017-06-23 10:20:00
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岭回归技术原理应用 作者：马文敏 岭回归分析及其SPSS实现方法 岭回归分析（RidgeRegression）是一种改良的最小二乘估计方法，它是用于解决在线性回归分析中自变量存在共线性的问题。什么？共线性是什么？共线性就是指自变量之间存在一种完全或良好的线性关系，进而导致自变量相关矩阵之行列式近似为 ...
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2017-06-22 18:38:05
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1.1定义一个函数 函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。 数内容以冒号起始，并且缩进。 return [表达式] 结束函数，选择性地返回 ...
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2017-06-16 16:44:26
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python函数学习 python函数学习 1. 概述： 函数是重用的程序段，用关键字def来定义，可以任意多次地运行这个语句块，被称为调用函数。Python提供了许多内建函数，比如print()，也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数，函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。 2、函数语法 ...
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2017-06-10 23:34:01
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Laplace transform 通过拉普拉斯变换，可将以时间t为自变量的函数f（t）转化为以复数s为自变量的函数F（s），其逆变换称为拉普拉斯逆变换，即将F(s)变换为f（t），具体变换为： 常用的拉普拉斯变换如下： 当多个函数相乘时： 示例如下： ...
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2017-06-09 23:42:41
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回归分析是研究变量之间定量关系的一种统计学方法，具有广泛的应用。 Logistic回归模型 线性回归 先从线性回归模型开始，线性回归是最基本的回归模型，它使用线性函数描述两个变量之间的关系，将连续或离散的自变量映射到连续的实数域。 模型数学形式： 引入损失函数（loss function，也称为错误 ...
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2017-06-05 23:50:07
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支持向量机概念 线性分类器 首先介绍一下线性分类器的概念，C1和C2是要区分的两个类别，在二维平面中它们的样本如上图所示。中间的直线就是一个分类函数，它可以将两类样本完全分开。一般的，如果一个线性函数能够将样本完全正确的分开，就称这些数据是线性可分的，否则称为非线性可分的。 线性函数是关于自变量的一 ...
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2017-06-05 23:48:52
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广义线性模型是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值。在机器学习中，有很多模型都是基于广义线性模型的，比如传统的线性回归模型，最大熵模型，Logistic回归，softmax回归，等等。今天主要来学习如何来针对某类型的分布建立相应的广义线性模型。 Contents 1. 广义线性模型的认识 2. ...
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2017-06-05 19:23:26
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