回归分析 | R语言 -- 多元线性回归

回归分析 | R语言 -- 多元线性回归

多元线性回归是简单线性回归的扩展,用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。 例如,对于三个预测变量(x),y​​的预测由以下等式表示:y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回
Python150
R语言 广义加性模型GAM

R语言 广义加性模型GAM

原文链接:http:tecdat.cn?p=208821导言这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。2回归模型假设我们有一些带有两个属性Y
Python140
加权最小二乘法的权重怎么确定r语言

加权最小二乘法的权重怎么确定r语言

第一步:OLS回归,并计算残差r第二步:生成残差的平方,即r2第三步:对r2取对数,并对解释变量做辅助回归(不显著的变量去掉)第四步:计算辅助回归的拟合值G第五步:对G做指数化处理,定义H=exp(G)第六步:以1H为权重做WLS回归,比
Python120
R的平方怎么打

R的平方怎么打

这个最快: 按下Alt不放,再按小键盘178按完放开Alt就是 �0�5,179则是 �0�6185是一次方符 �0�1 186是0次方符 �0�2比如 R�0�1 R�0�5R�0�6多元线性回归是简单线性回归
Python130
如何用R语言做线性相关回归分析

如何用R语言做线性相关回归分析

cor()函数可以提供双变量之间的相关系数,还可以用scatterplotMatrix()函数生成散点图矩阵不过R语言没有直接给出偏相关的函数;我们要是做的话,要先调用cor.test()对变量进行Pearson相关性分析,得到简单相关
Python490
R语言实现线性拟合

R语言实现线性拟合

formula代表拟合的公式,如Y~X,则对因变量Y和自变量X作线性拟合拟合模型为 y=a+bx ,如Y 0+X或Y X+0则除对因变量Y和自变量X作线性拟合外,还规定改直线必过原点及拟合模型为 y=x 。 lm对象即lm函数返回
Python230
R语言实现线性拟合

R语言实现线性拟合

formula代表拟合的公式,如Y~X,则对因变量Y和自变量X作线性拟合拟合模型为 y=a+bx ,如Y 0+X或Y X+0则除对因变量Y和自变量X作线性拟合外,还规定改直线必过原点及拟合模型为 y=x 。 lm对象即lm函数返回
Python280
什么叫做深度学习框架,其作用是什么

什么叫做深度学习框架,其作用是什么

深度学习框架是一种为了深度学习开发而生的工具,库和预训练模型等资源的总和。有了这种框架,看似复杂神秘的深度学习模型开发被大大简化,成为AI开发者的必用利器。目前,TensorFlow和PyTorch明显领先,其他框架势微。如下图所示,基于
Python190
R语言中有关预测

R语言中有关预测

ARIMA有现成的东西 nobs=length(data_set)fit=arima(data_set, order=c(1,1,1), xreg=1:nobs)fore=predict(fit, 15, newxreg=(nobs+1
Python170
Go CSP并发模型

Go CSP并发模型

Go的CSP并发模型 Go实现了两种并发形式。第一种是大家普遍认知的:多线程共享内存。其实就是Java或者C++等语言中的多线程开发。另外一种是Go语言特有的,也是Go语言推荐的:CSP(communicating sequen
Python160
最大熵模型

最大熵模型

信息增益在决策树中介绍,最大熵模型之后再来更。 为了解释熵,首先要引入“信息量”这个词。直观上理解,信息量可以度量一个事件包含的信息。先给出公式,然后结合例子来理解。信息量的定义: 例子:比如有两个事件,狗咬了人与人咬
Python230
Ruby on Rails部署

Ruby on Rails部署

今天开始部署我的rails项目。下面记录整个过程: 2.安装Nginx 3.安装Unicorn 进入rails项目目录,输入 启动Unicorn和Nginx 部署完成了~Heroku是一个云应用部署平台,你可以在上面部署
Python180
回归分析 | R语言 -- 多元线性回归

回归分析 | R语言 -- 多元线性回归

多元线性回归是简单线性回归的扩展,用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。 例如,对于三个预测变量(x),y​​的预测由以下等式表示:y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回
Python220
回归分析 | R语言 -- 多元线性回归

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多元线性回归是简单线性回归的扩展,用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。 例如,对于三个预测变量(x),y​​的预测由以下等式表示:y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回
Python130
Golang 线程和协程的区别

Golang 线程和协程的区别

线程:多线程是为了解决CPU利用率的问题,线程则是为了减少上下文切换时的开销,进程和线程在Linux中没有本质区别,最大的不同就是进程有自己独立的内存空间,而线程是共享内存空间。在进程切换时需要转换内存地址空间,而线程切换没有这个动作,所以
Python270
回归分析 | R语言 -- 多元线性回归

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多元线性回归是简单线性回归的扩展,用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。 例如,对于三个预测变量(x),y​​的预测由以下等式表示:y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回
Python90
Go并发编程之美-CAS操作

Go并发编程之美-CAS操作

《Go语言并发之道》百度网盘pdf最新全集下载:链接:https:pan.baidu.coms1lE5uYAcZEgGSphU4hg7n-A?pwd=v91m 提取码:v91m简介:本书作者带你一步一步深入这些方法。你将理解 Go
Python220
如何优雅的用Python玩转语音聊天机器人

如何优雅的用Python玩转语音聊天机器人

所需硬件:树莓派B+人体红外线感应模块内置麦克风摄像头(实测树莓派免驱淘宝链接)申请API:百度语音api图灵api语音聊天机器人实现原理:当有人来到跟前时--》触发聊天功能,开始以每2s检测录制语音--》通过百度语音api合成文字--》传
Python180