陈希孺院士的经典书籍。
《广义线性模型的拟似然法(陈希孺文集)》是一本广义线性模型理论的入门用书,内容除了广义线性模型的建模方法外,主要是关于广义线性模型的几种基本统计推断形式(极大似然估计、假设检验和拟似然估计)的大样本理论,最后一章讲述了广义线性模型的模型选择和诊断。
引言1第1章建模问题51.1一维广义线性回归61.2多维广义线性回归18第2章广义线性回归极大似然估计的大样本理论432.1向量函数导数442.2自然联系492.3非自然联系752.4拟似然估计100第3章GLM参数的假设检验1313.1Wald检验1323.2约束检验1353.3似然比检验139第4章模型的选择与诊断1434.1p值或拟合优度1444.2模型选择1524.3诊断问题
2023/6/29 1:35:35 5.55MB 数理统计 陈希孺
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java实现的一元线性回归、多元线性回归采用最小二乘法
2023/6/12 2:54:19 154KB doc 一元 多元
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利用python处理UCI鲍鱼年龄预测数据,运用了经典回归、决策树、随机森林、SVM等十余种机器学习方法,附有数据集以及详细python代码
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逻辑回归LogisticRegressionLR模型其实仅在线性回归的基础上套用了一个逻辑函数但也就由于这个逻辑函数使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星本代码实现了逻辑斯蒂回归模型
2023/6/7 5:34:58 209KB 逻辑斯蒂回归
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谢谢大家支持(^__^)
2023/6/7 1:47:45 6KB machine learning
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在本文中,Boosting用于确定将基本预测变量聚合为Double-Bagging集合的顺序,并且通过基于两个启发式停止规则的早期停止聚集过程来构建子集合。
在所有调查的分类和回归问题中,修剪后的乐团在大多数情况下的表现要好于装袋,Boosting和完全随机排序的Double-Bagging乐团。
因此,当将预测精度,预测速度和存储要求都考虑在内时,所提出的方法可能是解决当前预测问题的好选择。
2023/5/30 20:37:52 1.54MB 研究论文
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第一章统计学习方法概论第二章感知机第三章k近邻法第四章朴素贝叶斯法第五章决策树-2016-ID3CART第六章Logistic回归第七章支持向量机第八章提升方法第九章EM算法及其推广第十章隐马尔科夫模型第十一章条件随机场第十二章统计学习方法总结
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多元回归阐发(MultipleRegressionAnalysis)是指在相关变量中将一个变量视为因变量,其余一个或者多个变量视为自变量,建树多个变量之间线性或者非线性数学模子数目关连式并行使样本数据举行阐发的统计阐发方式。
另外也有谈判多个自变量与多个因变量的线性依赖关连的多元回归阐发,称为多元多重回归阐发模子(或者简称多对于多回归)。
2023/5/14 5:20:38 17KB 多元回归分析 机器学习
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡