AI科技评论按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。AI科技评论编译。 Jason Brownlee 许多随机机器学习算法存在
编者按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。AI 研习社编译。文中相关链接详见文末“阅读原文”。 Jason Brownlee
本文首先展示了如何将数据导入 R。然后，生成相关矩阵，然后进行两个预测变量回归分析。最后，展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。
移动平均 18.1 移动平均工具的功能 “移动平均”分析工具可以基于特定的过去某段时期中变量的平均值，对未来值进行预测。移动平均值提供了由所有历史数据的简单的平均值所代表的趋势信息。使用此工具适用于变
许多随机机器学习算法的一个问题是同一数据上相同算法的不同运行会返回不同的结果。 这意味着，当进行实验来配置随机算法或比较算法时，必须收集多个结果，并使用平均表现来总结模型的技能。 这就提出了一个问题，即一个实验的重复次数是否足以充分描述一个给定问题的随机机器学习算法的技巧。 通常建议使用30个或更多个重复，甚至100个。一些从业者使用数千个重复，似乎超出了收益递减的想法。 在本教程中，您将探索统计方法，您可以使用它们来估计正确的重复次数，以有效地表征随机机器学习算法的性能。 本教程假定您有一个工作
radius 半径（从中心到边缘上点的距离的平均值） texture 纹理（灰度值的标准偏差） perimeter 周长 area 面积 smoothness 平滑度（半径长度的局部变化） compactness 紧凑度（周长 ^ 2 /面积 - 1.0） concavity 凹面（轮廓的凹部的严重性） concave points 凹点（轮廓的凹部的数量） symmetry 对称性 fractal dimension 分形维数（海岸线近似 - 1）
最近我们被客户要求撰写关于高维数据惩罚回归方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验。
我们需要2SLS回归的一些基本结果来开发诊断方法，因此我们在此简单回顾一下该方法。2SLS回归是由Basmann(1957)和Theil(引自Theil 1971)在20世纪50年代独立发明的，他们采取了略微不同但又相当的方法，都在下面描述，以得出2SLS估计器。
本文介绍的是Pandas数据初探索。当我们生成或者导入了数据之后，通过数据的探索工作能够快速了解和认识数据基本信息，比如数据中字段的类型、索引、最值、缺失值等，可以让我们对数据的全貌有一个初步了解。
首先，请注意，围绕多级模型的术语非常不一致。例如，多级模型本身可以称为分级线性模型，随机效应模型，多级模型，随机截距模型，随机斜率模型或汇集模型。根据学科，使用的软件和学术文献，许多这些术语可能指的是相同的一般建模策略。
除此之外，我们使用了1亿到2亿张训练人脸缩略图，其中包含大约800万个不同的身份。人脸检测器在每张图像上运行，并在每张人脸周围生成一个紧密的包围框。这些脸部缩略图将根据各自网络的输入大小调整大小。在我们的实验中，输入大小的范围从96x96像素到224x224像素。
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
在前面的Demo中，我们已经分别在独立的线程中实现了对视频的解码渲染和音频的解码播放功能
本文是一个简短的教程，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。
尽管线性模型是最简单的机器学习技术之一，但它们仍然是进行预测的强大工具。这尤其是由于线性模型特别容易解释这一事实。在这里，我将讨论使用空气质量数据集的普通最小二乘回归示例解释线性模型时最重要的方面。
现有的有关财务模型的大多数文献都假设资产的波动性是恒定的。然而，这种假设忽略了波动聚类，高峰，厚尾，波动性和均值回复的实际市场回报的特点，不能用恒定的波动模型。资产存在市场制度下，其波动性在不同时间段内会发生显着变化。在2007 - 2008年金融危机是市场波动时期的好例子。
因为工作，需要研究CAN总线。博主的CAN学习参考正点原子和野火的教程。虽然没有买板子，不过对于博主现在来说，感觉开发板都差不多吧！毕竟工作中开发板肯定是不一样的！
这部分是用指数平滑法做的时间序列的R语言实现，建议先看看指数平滑算法。 用指数平滑做预测 简单指数平滑（Simple Exponential Smoothing） 对可用加性模型描述的，非周期性的时间序列数据，可用简单指数平滑来做短期的预测。指数平滑是根据平滑常熟α来做的，α取值在0-1的区间上，α越小越接近0，就表示做预测时对近期观测所取的比重较大。 说明：指数平滑算法的原理就是利用历史观测数据对未来做预测，α的取值决定着对近期和远期观测数据所取的权重。详细的可以去了解该算法。 下面是伦敦1813年到19
在这篇文章中，我们将看看如何在实践中使用R 。为了说明，我们首先从线性回归模型中模拟一些简单数据，其中残差方差随着协变量的增加而急剧增加：
我们就拿论文配图里的误差柱形图来说，真的是PS痕迹满满啊！简单给大家列举一下，可能存在的问题也在图中给大家标注了(仅限个人理解，可能有的误差线就是这么做的呢
最近我们被客户要求撰写关于增强回归树（BRT）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。
最近我们被客户要求撰写关于增强回归树的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。
在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）
今天给大侠带来基于FPGA的CAN总线控制器的设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，上篇，CAN 总线协议解析以及 CAN 通信控制器程序基本框架。话不多说，上货。
地理加权回归分析完成之后，与OLS不同的是会默认生成一张可视化图，像下面这张一样的：
CAN 是 Controller Area Network 的缩写（以下称为 CAN），是 ISO 国际标准化的串行通信协议。在北美和西欧，CAN 总线协议已经成为汽车计算机控制系统和嵌入式工业控制局域网的标准总线，并且拥有以 CAN 为底层协议专为大型货车和重工机械车辆设计的 J1939 协议。
今天这篇聊聊统计学里面的置信度和置信区间，好像没怎写过统计学的东西，这篇试着写一写。
数据可视化是数据科学的重要组成部分。它对于探索和理解数据非常有用。在某些情况下，可视化在传递信息方面也比普通数字好得多。
选择交换机时，需要根据实际的使用需求，以及具体的端口类型、端口数量和设备性能等参数，决定购买哪款交换机。
此示例基于电视节目的在线收视率。我们将从抓取数据开始（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在比较性的纵向临床研究中，主要终点往往是发生特定临床事件的时间，如死亡、心衰住院、肿瘤进展等。_风险_比例估计值几乎被常规用于量化治疗差异。然而，当基础模型假设（即比例危害假设）被违反时，这种基于模型的组间总结的临床意义可能相当难以解释，而且很难保证模型的建立在经验上的正确。例如，拟合度检验的非显著性结果并不一定意味着_风险_比例假设是 "正确的"。基于限制性平均生存时间（RMST）的组间总结指标是_风险_比例或其他基于模型的措施的有用替代方法。本文说明了如何使用该包中的函数来比较两组限制平均生存时间。
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。
我们知道，提高波特率会加快符号在信道中的传输速度，但可能导致信号衰减的增大。增加脉冲幅度调制方案（PAM）可使每个符号发送更多的比特，但误差幅度更低，阈值更严格。
学习计算机网络，其实就是学习网络协议。通过各种各样的网络协议，实现不同的网络需求。当然，网络协议不是凭空存在的，而是运行在网络设备上。搞懂网络协议，只是知道了技术原理。搞懂网络设备，才能把所学的网络知识用起来，实际解决我们的网络需求。下面我们来看看最常见的网络设备——交换机。
作者：Eryk Lewinson 翻译：张睿毅校对：张睿毅 本文约4200字，建议阅读10分钟本文我们主要使用非常知名的Python包，以及依赖于一个相对不为人知的scikit-lego包。 标签：数据帧， 精选， 机器学习， Python， 技术演练 设置和数据 在本文中，我们主要使用非常知名的Python包，以及依赖于一个相对不为人知的scikit-lego包，这是一个包含许多有用功能的库，这些功能正在扩展scikit-learn的功能。我们导入所需的库，如下所示： import n
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**标准偏差（Standard Deviation）**量化了一组测量值中的变化程度
一、控制器局域网总线（CAN，Controller Area Network）是一种用于实时应用的串行通讯协议总线，它可以使用双绞线、同轴电缆或光纤来传输信号，因其高性能、高可靠性和高实时性等特点，已经成为了世界上应用最广泛的现场总线之一。公元1991年，CAN总线技术规范(CAN Version2.0)制定并发布，该技术规范共包括A和B两部分，称为CAN2.0A和CAN2.0B。其中CAN2.0A给出了CAN报文的标准格式，CAN2.0B给出了标准格式和扩展格式两种。CAN总线最高传输速率可达1Mbps(通信距离最长40m)，如果降低传输速率，其直接通信的最远距离可达10km(速率5Kbps以下)，其总线上的节点数可达110个。
依照瑞萨公司的《CAN入门书》的组织思路来学习CAN通信的相关知识，并结合网上相关资料以及学习过程中的领悟整理成笔记。好记性不如烂笔头，加油！
标准误差是当前应用最广泛、最基本的一种随机误差的表示方法，当标准误差求得后，平均误差和极限差即可求得故国际上普遍采用标准误差作为实验结果质量的数字指标
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