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列联表和卡方检验——统计学（九）
人们在研究某一个事物或现象的过程中，有些时候不只考察单独某一方面的信息，即可以把几个方面的信息联合起来一并考察。这个过程称为交叉分析。列联分析和对应分析就是交叉分析的两种典型形式，同时也是数据降维分析的一种形式。 一、列联分析 对于定类或定序等定性数据的描述和分析，通计算 GWAS的 lambda GC
You have conducted your genome-wide association study (GWAS) and have tested each genetic variant for an association with your trait of interest. Now it is time to investigate if there are any systematic biases that may be present in your association resuPython 线性回归计算r-squared方法
背景 计算线性回归a、b值后，希望计算r-squared，对比是否为最佳拟合 Excel拟合 数据源 拟合结果 Python拟合 import math import numpy as np from scipy import stats testX = [174.5,171.2,172.9,161.6,123.6,112.1,107.1,98.6,98.7,97.5,95.8,93.5,91.1,85.2,75.6,72.7,68rust的高阶函数
一、高阶函数 头等函数，高阶函数，基本上算是一回事儿。细节上可能头等函数更丰富一些，比如可以赋值给变量，其它的如作参数和返回值，二者就基本一样了。所以说Higher-order function（HOF:高阶函数）和First-class Function（头等函数）就是可不可心变量化的区别。在rust中是支持高阶函数的PCL点云库调库学习系列——k-d tree与八叉树
k-d tree与八叉树 1 k-d tree与八叉树 本文并不涉及具体原理的解释，文章着重在k-d树与八叉树在近邻搜索方面的API的使用 1.1 k-d tree k-d tree算法及原理： https://www.cnblogs.com/flyinggod/p/8727584.html 实现功能 使用k-d tree找到某个具体点的k近邻在指定半径内搜索python中的三维重建工具pcyly教程——八叉树的空间分区和搜索操作
本教程代码开源：GitHub 欢迎star 文章目录 前言代码说明运行其他总结 前言 八叉树是一种基于树的数据结构，用于管理稀疏 3-D 数据。每个内部节点正好有八个子节点。在本教程中，我们将学习如何使用八叉树在点云数据中进行空间分区和邻居搜索。特别地，我们解释了如何执行“体三维重建工具pcyly教程——如何使用 KdTree 进行搜索
本教程代码开源：GitHub 欢迎fork 文章目录 前言理论入门pclpy代码说明运行 前言 在本教程中，将介绍如何使用 KdTree 查找特定点或位置的 K 个最近邻，还将介绍如何查找用户指定的某个半径内的所有邻居（在这种情况下是随机的） 。 理论入门 kd 树或 k 维树是计算机科学中使用的机器学习回归算法检验标准
from sklearn.metrics import mean_squared_error #均方误差 from sklearn.metrics import mean_absolute_error #平方绝对误差 from sklearn.metrics import r2_score#R square #调用 MSE：mean_squared_error(y_test,y_predict) RMSE:np.sqrt(mean_squared_error(y_test,y_predicR语言数学建模（１）：Regression analysis
某建模萌新半年来学习建模的一些记录加总结 一，linear regression 对于这样一个有明显线性趋势的数据,我们要找到一条直线使其具备预测该数据走向的能力，采用最小二乘准则（least square estimates）即，拟合出的直线符合残差平方和最小的准则。将上述翻译成数学语言即可得到如下ML之回归预测：利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值
ML之回归预测：利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值 目录 模型评估 输出结果 模型评估 相关文章：ML之回归预测：利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车系统参数(2017年的data,18+2)进行回归预测+评估八种模型ML之回归预测：利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车参数(2017年的data,18+2)进行回归预测+评估八种模型性能
ML之回归预测：利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车参数(2017年的data,18+2)进行回归预测+评估八种模型性能 目录 说明 输出结果 说明 在 ML之回归预测：利用九大类机器学习算法对无人驾驶汽车系统参数(18+2)进行回归预测值VS真实值 基础上出现了两个bug，成功解决R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18129 在线性模型的文章中，我们已经了解了如何在给出协变量x的向量时构造线性模型。但更一般而言，我们可以考虑协变量的变换，来使用线性模型。 我们首先讨论多项式回归，进一步，我们会想到分段线性或分段多项式函数，可能还有附加的连续性约束，这些是样条Keras 模型构建 compile函数 参数
Keras Metrics handbook metrics部分有三种写法 #第一种 model.compile( optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=[ metrics.MeanSquaredError(), metrics.AUC(), ] ) #第二种（这种还可以自定义名称） model.compile( optimiz沃尔玛商品时间序列预测
沃 尔 玛 商 品 时 间 序回归模型 python实现
python 机器学习 (四)、回归预测1、线性回归器step1：美国波士顿地区房价数据描述step2：美国波士顿地区房价数据分割step3：训练与测试数据标准化处理step4：使用线性回归模型LinearRegression 和 SGDRegressor分别对数据进行学习和预测step5：使用三种回归评价机制对模型回归能力cv
scores = cross_val_score(model,train_x,train_y,cv=5,scoring='neg_mean_squared_error')cv或者grid_search的惯例是，会令scoring尽可能大，因为一般score是准确率这种越大越好的，而不是mse这种越小越好的。所以mse=-neg_mean_squared_errorrmse =(-neg_mean_squared_error)**0.5AGC011-C Squared Graph
题意 给定一个$n$个点$m$条边的图，构建一个$n^2$个点的图，新图的每个点都可以看成一个二元组，新图上的点$(a,b)和(a′,b′)\(之间有边，当且仅当原图中\)(a,a′),(b,b′)$之间有边，问新图的联通块个数。 做法 首先没有邻点的点拿出来随便搞 剩下考虑联通块 块内点对 二分图的话，贡献为Spark-UDF
User Defined Functions - PythonThis document contains an examples of creating a UDF in Python and registering it for use in Spark SQL.What is Pyspark UDF Pyspark UDF is a user defined function executed in Python runtime. Two types Row UDF lambda x: x+1 lI Squared Capital将与Rubis就欧洲领先的石油产品、化学品、农产品和化肥存储公司Rubis Terminal开展合作
伦敦--(美国商业资讯)--I Squared Capital通过旗下的ISQ Global Infrastructure Fund II与Rubis (EPA: RUI)签署一项协议，通过注资Rubis旗下全资子公司Rubis Terminal缔结合资合作关系。I Squared Capital将收购Rubis Terminal 45%的股权，并将和Rubis共同管理公司。在巴黎泛欧证使用变换来提升单回归准确度的一个反例
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.linear_model import Ridgefrom sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_errorfrom sklearn.neighbors import KNeighborsRegressorfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerX_train = np.arkeras model.compile(loss='目标函数 ', optimizer='adam', metrics=['accuracy'
目录 目标函数 1.mean_squared_error 2. mean_absolute_error 3.mean_absolute_percentage_error 4. mean_squared_logarithmic_error 5.squared_hinge 6.hinge 7.binary_crossentropy 8.categorical_crossentropy 参考： 目标函数 目标函数，或称损失函数，是网络中的性能函数，Emoji 映射编码
Emoji官网：https://emojipedia.org/ Name Unified DoCoMo KDDI Softbank Google Wechat black sun with rays U+2600 U+E63E U+E488 U+E04A U+FE000 ☀ cloud U+2601 U+E63F U+E48D U+E049 U+FE001 ☁ umbrella with rain drops U+2614 U+E640 U+E48Ctf.train.GradientDescentOptimizer 优化器
tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate, use_locking=False,name=’GradientDescent’) 参数： learning_rate: A Tensor or a floating point value. 要使用的学习率 use_locking: 要是True的话，就对于更新操作（update operations.）使用锁 name: 名字，可选，默认是”GradientDstatsmobel 提取输出的回归结果
直接看return部分，举例 model = statsmodel.WLS(Y,X) model = model.fit() # 打印所有的结果 print(model.summary) # 打印你想提取的结果，比如p值 print(model.pvalues) class RegressionResults(base.LikelihoodModelResults): r""" This class summarizes the fi机器学习模型问题
划分train from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train, target, random_state=1)构造LinearRegression的模型from sklearn import linear_modelridgeRegression = linear_model.Ridge()ridgeRegression.fi