p=24203 本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型） 。 当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。...在频率论模型中，使用 95% 的不确定性区间（置信区间）背后的想法是，在重复抽样的情况下，95% 的结果不确定性区间将覆盖真实的总体值。...这个程序将AUC与正确分类率区分开来，因为AUC不依赖于结果变量中类的比例的变化。0.50的值意味着该模型的分类效果不比随机好。一个好的模型的AUC分数应该远远高于0.50（最好是高于0.80）。...二元逻辑回归假设结果变量来自伯努利分布（这是二项分布的特例），其中试验次数 nn 为 1，因此结果变量只能是 1 或 0。相反，二项逻辑回归假设目标事件的数量服从 n 次试验和概率 q 的二项式分布。...例如，由于数据是在学校内聚类的，来自同一学校的学生很可能比来自其他学校的学生更相似。正因为如此，在一所学校，一个学生留级的概率可能很高，而在另一所学校，则很低。
p=24973 世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...相关视频 数据准备 来源 该数据集（查看文末了解数据获取方式）来自对居民正在进行的心血管研究。分类目标是预测患者未来是否有 10 年患冠心病 (CHD) 的风险。数据集提供了患者的信息。...糖尿病：患者是否患有糖尿病（标量） • Tot Chol：总胆固醇水平（连续） • Sys BP：收缩压（连续） • Dia BP：舒张压（连续） • BMI：体重指数（连续） • 心率：心率（连续 - 在医学研究中...至于为什么不选diaBP，主要是后面的相关性分析中，这两个变量会造成多重共线性。...模型 # 划分数据集 split = sample.split train = subset 逻辑回归 # 逻辑回归模型 - 使用所有变量 fultaog = glm summary(fulog)
数据中，经济地位变量有1066个观测值缺失。对缺失数据的处理本身就是一个复杂的话题。为了方便起见，我们在本教程中简单地将数据缺失的案例删除。...glm的参数与lm的参数相似：公式和数据。然而，glm需要一个额外的参数：family，它指定了结果变量的假设分布；在family中我们还需要指定链接函数。...以前上过学的学生不太可能导致留级。 为了解释参数估计值，我们需要对估计值进行指数化处理。 请注意，参数估计的解释与几率而不是概率有关。赔率的定义是。P（事件发生）/P（事件未发生）。...二项式 Logistic 回归 正如开头提到的，逻辑回归也可以用来为计数或比例数据建模。二项逻辑回归假设结果变量来自伯努利分布（这是二项分布的一个特例），其中试验次数n为1，因此结果变量只能是1或0。...学校平均社会经济地位（平均SES分数）也是在学校层面上的；因此，它可以用来预测在某个学校留级的学生的比例或数量。
p=22813 本教程为读者提供了使用 频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法。...glm的参数与lm的参数相似：公式和数据。然而，glm需要一个额外的参数：family，它指定了结果变量的假设分布；在family中我们还需要指定链接函数。...以前上过学的学生不太可能导致留级。 为了解释参数估计值，我们需要对估计值进行指数化处理。 请注意，参数估计的解释与几率而不是概率有关。赔率的定义是。P（事件发生）/P（事件未发生）。...二项式 Logistic 回归 正如开头提到的，逻辑回归也可以用来为计数或比例数据建模。二项逻辑回归假设结果变量来自伯努利分布（这是二项分布的一个特例），其中试验次数n为1，因此结果变量只能是1或0。...学校平均社会经济地位（平均SES分数）也是在学校层面上的；因此，它可以用来预测在某个学校留级的学生的比例或数量。
p=24973 最近我们被客户要求撰写关于心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。...数据准备 来源 该数据集 （ 查看文末了解数据获取方式 ） 来自对居民正在进行的心血管研究。分类目标是预测患者未来是否有 10 年患冠心病 (CHD) 的风险。数据集提供了患者的信息。...糖尿病：患者是否患有糖尿病（标量） • Tot Chol：总胆固醇水平（连续） • Sys BP：收缩压（连续） • Dia BP：舒张压（连续） • BMI：体重指数（连续） • 心率：心率（连续 - 在医学研究中...至于为什么不选diaBP，主要是后面的相关性分析中，这两个变量会造成多重共线性。...模型 # 划分数据集 split = sample.split train = subset 逻辑回归 # 逻辑回归模型 - 使用所有变量 fultaog = glm summary(fulog)
p=24973 简介 世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病。...心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式，从而减少并发症。本研究旨在查明心脏病最相关/风险因素，并使用机器学习预测总体风险。 数据准备 来源 该数据集来自对居民正在进行的心血管研究。...糖尿病：患者是否患有糖尿病（标量） • Tot Chol：总胆固醇水平（连续） • Sys BP：收缩压（连续） • Dia BP：舒张压（连续） • BMI：体重指数（连续） • 心率：心率（连续 - 在医学研究中...至于为什么不选diaBP，主要是后面的相关性分析中，这两个变量会造成多重共线性。...模型 # 划分数据集 split = sample.split train = subset 逻辑回归 # 逻辑回归模型 - 使用所有变量 fultaog = glm summary(fulog)
p=22813 原文出处：拓端数据部落公众号 本教程为读者提供了使用 频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。...数据中，经济地位变量有1066个观测值缺失。对缺失数据的处理本身就是一个复杂的话题。为了方便起见，我们在本教程中简单地将数据缺失的案例删除。...glm的参数与lm的参数相似：公式和数据。然而，glm需要一个额外的参数：family，它指定了结果变量的假设分布；在family中我们还需要指定链接函数。...以前上过学的学生不太可能导致留级。 为了解释参数估计值，我们需要对估计值进行指数化处理。 请注意，参数估计的解释与几率而不是概率有关。赔率的定义是。P（事件发生）/P（事件未发生）。...学校平均社会经济地位（平均SES分数）也是在学校层面上的；因此，它可以用来预测在某个学校留级的学生的比例或数量。
每天以摘要的形式精选不超过三篇系统文章分享给大家。 如果你有好文章推荐，或者有其他任何想法，欢迎在 Articles Weekly Repo[1]提 issue。...Spark 背后的公司 Databricks 的前世今生 来源：https://guiguzaozhidao.fireside.fm/s6e06 摘要：早高峰的地铁上在朋友圈看到播客“What's...尤其是其友商“Snowflake” 以天价估值上市后，Databricks 作为对标更加炙手可热。为什么一个做开源基础软件的商业公司能够如此成功？他们做对了什么，又对中国当下类似定位的公司有什么启发？...为什么在公司诞生之初就能 ALL in Cloud？ 是因为投资人吗？...在发展过程中对上述信条有没有过怀疑？ 有过，还算比较幸运，因为都知道云是未来，但不知道这个未来是多久后来。
回归是一种有监督的学习方式，用于建模分析一个独立变量（响应变量）和一个或多个非独立变量（预测变量）之间的关联。...summay函数可以给出摘要统计信息, 仅仅依靠R^2不能得出回归模型是否符合要求，往往使用经过调整的R^2进行无偏差的估计。...一般线性回归，假设观测值的方差或误差是常数或者齐次，异方差是指方差分布不均匀，导致评估标准差存在偏差。...二项分布，响应变量的每个观测值为0或1。...设计用于最大化来自不同分布的非独立变量y的预测能力，评估预测变量的非参数函数。
第一个研究在青少年人群中使用了基于任务的FC，关注的是大脑皮层，没有评估遗传度或性别差异，而第二个使用的数据来自中等规模的年轻成人样本，没有考虑小脑，也没有调查SC-FC耦合的遗传度。...使用BrainSMASH计算所有p值(t检验或相关性)以生成1000个随机置换图，然后计算这些随机置换图与原始t统计量或相关性(单侧p值)的分布关系（即spintest，考虑了大脑空间自相关性的置换检验方法...c 显示了跨网络的SC-FC耦合的所有成对比较的t统计量。计算了单侧p值(参见“方法”一节中的详细说明)。FDR校正后的比较，p>0.05用ns标记。...在SC-FC耦合和扫描仪头部运动之间发现了正负关联(见补充图5)；GLM模型中没有其他协变量与SC-FC耦合有显著关系。 图4：区域SC-FC耦合与年龄、性别和总体认知之间的关联。...c, f和i显示了所有网络间遗传度的所有成对比较的t统计量，计算方法为y轴上的网络与x轴上的网络。计算了单侧p值(参见“方法”一节中的详细说明)。FDR校正后的p>0.05的比较用ns标记。
heart.csv",header = T)header = T意味着给定的数据有自己的标题，或者换句话说，第一个观测值也被考虑用于预测。...检查我们的数据结构str(heart)查看我们的数据摘要summary(heart)通过观察以上的总结，我们可以说以下几点性别不是连续变量，因为根据我们的描述，它可以是男性或女性。...glm(family = "binomial")# family = " 二项式 "意味着只包含两个结果。为了检查我们的模型是如何生成的，我们需要计算预测分数和建立混淆矩阵来了解模型的准确性。...,data = heart)model_rf在图上绘制出随机森林与误差的关系。plot(model_rf)红线代表没有心脏病的MCR，绿线代表有心脏病的MCR，黑线代表总体MCR或OOB误差。...（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据R语言计量经济学：虚拟变量(哑变量)在线性回归模型中的应用R语言 线性混合效应模型实战案例R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据
自动评测：因为模型评测过程中可能产生的高昂成本，尤其是长文本场景下（如人工标注成本或API调用成本）。因此，官方采用了一种全自动的评测方式，旨在以最低的成本，最有效地衡量和评估模型的长文本理解能力。...在文章《为什么你在用 ChatGPT 的提示词 Prompt 似乎效果不如人意？》中，大模型在不同语言之间的推理能力不同，所以数据集需要包含中英两种语言，以提高模型的表现。...能力变化 为了更有针对性地分析模型在不同文本长度下的相对表现，下图展示了模型在不同文本长度区间上，所有任务上的平均相对分数。...'THUDM/LongBench': 表示数据集所在的路径或名称。在这里，使用了 THUDM/LongBench 表示数据集来自 THUDM 团队的 LongBench 数据集。...eval.py 在result.json中得到在各数据集上的评测结果。
摘要 有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数的流行方法。它们应用于许多不同的领域，例如天文学、生物学、医学或营销。本文给出了这些模型的概述以及许多应用示例。...McLachlan 和 Peel (2000, p. 145) 中也描述了类似的模型类。...我们改变 k = 1:7 的成分数量。关于每个不同数量成分的对数似然的最佳解决方案在类“stepFlexmix”的对象中返回。控制参数可用于控制 EM 算法的拟合。...该模型可以使用特定于成分的模型驱动程序在 R 中拟合，拟合 GLM 的有限混合。作为伴随变量模型，用于多项 logit 模型，其中后验概率是因变量。...用于绘制观测值的颜色是根据使用最大后验概率的成分分配，这些概率是使用 聚类获得的。 图 4：专利数据以及每个成分的拟合值。 在图 5 中给出了观测值的后验概率的根图。这是拟合函数返回的对象的默认图。
Spark应用实例 腾讯广点通 来自腾讯广点通的同学介绍了Spark Streaming在广点通上的应用。...新浪微博 来自新浪微博的同学介绍了Spark在微博feed排序中的应用，该演讲介绍了在当下火热的feed排序场景中如何使用Spark来提升效率，解决问题。...Spark功能/性能增强 来自Databricks和Hortonworks的几位技术专家分别介绍了Spark的若干更新和改进，改进涵盖了Yarn，Dataset，机器学习库以及实时计算等多个方面，代表了...通过Yarn调度的任务在ResourceManager或NodeManager重启/失败后都可以自动恢复，这极大地增强了Spark在异构集群环境下的健壮性。 其他特性。...本次大会上来自Hortonworks的工程师介绍了GLM（广义线性模型）在Spark中的支持和实现。 我们常用的线性回归和逻辑回归等模型，都可以归为GLM，从而可以使用同一套优化方法进行求解。
，可以优化它们在特定任务中的性能。...01 概要简介 微调预训练模型是自然语言处理（NLP）领域的一项重要实践，可以优化它们在特定任务中的性能。...这就是为什么我们很高兴推出无代码LLM微调产品，该产品旨在简化和加快微调过程，同时为您提供所需的所有功能和可能性。 02 背景介绍 什么是微调LLM？为什么它如此重要？...您可以自由定制时间、学习率、截止长度、热身步骤等参数，确保您的LLM能够根据您的确切要求进行微调 审查并提交微调工作：设置完所有参数后，您可以在摘要页面上查看所有内容。...All Things ViTs：在视觉中理解和解释注意力 基于LangChain+GLM搭建知识本地库 OVO：在线蒸馏一次视觉Transformer搜索 最近几篇较好论文实现代码（附源代码下载）
然而，尽管他们在实践中取得很多成功应用，但关于它们是如何接近目标分布的两个非常基本的问题仍然没有得到解答。首先，不知道如何限制鉴别器族是如何影响近似质量的。...其次，虽然已经提出了一些不同的目标函数，但是在分布收敛的各种概念下，什么时候目标函数向全局最小值的收敛到目标分布我们并不了解。...Gomez, Łukasz Kaiser 摘要：在编码器-解码器配置中，显性序列显性转导模型（dominant sequencetransduction model）基于复杂的RNN 或 CNN。...Hinton 摘要：Capsule 是一组神经元，其活动向量（activity vector）表示特定实体类型的实例化参数，如对象或对象部分。...Bayesian GLM inference） 作者：Jonathan Huggins, Ryan P.
目前，这一数据集是首个开源的、由人类生成的指令数据集。 为什么要创建这样一个数据集？团队也在博客中解释了原因。...受此启发，他们开始研究是否可以在 Databricks 员工的带领下取得类似的结果。 结果发现，生成 13000 个问题和答案比想象中更难。...同时，他们也列出了 7 项非常具体的任务： 公开问答：例如「为什么人们喜欢喜剧电影？」或「法国的首都是什么？」...在某些情况下，没有一个正确的答案，而在其他情况下，需要借助于整个世界的知识； 封闭式问答：这些问题只用一段参考文献中的信息就可以回答。...； 从维基百科中提取信息：在这里，标注者会从维基百科上复制一个段落，并从该段落中提取实体或其他事实信息，如重量或测量； 总结维基百科上的信息：对于这一点，注释者从维基百科上提供了一段话，并被要求将其提炼为一个简短的摘要
p=24742 原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于有限混合模型聚类FMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。摘要有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数的流行方法。...McLachlan 和 Peel (2000, p. 145) 中也描述了类似的模型类。...我们改变 k = 1:7 的成分数量。关于每个不同数量成分的对数似然的最佳解决方案在类“stepFlexmix”的对象中返回。控制参数可用于控制 EM 算法的拟合。...该模型可以使用特定于成分的模型驱动程序在 R 中拟合，拟合 GLM 的有限混合。作为伴随变量模型，用于多项 logit 模型，其中后验概率是因变量。...用于绘制观测值的颜色是根据使用最大后验概率的成分分配，这些概率是使用 聚类获得的。图 4：专利数据以及每个成分的拟合值。在图 5 中给出了观测值的后验概率的根图。这是拟合函数返回的对象的默认图。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
