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R的特点以及为什么使用R

R的历史 R语言是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的[S语言]的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的[解释型语言]。...所以,两者在程序语法上可以说是几乎一样的,可能只是在函数方面有细微差别,程序十分容易地就能移植到一程序中,而很多一的程序只要稍加修改也能运用于R。 R的特点 1.R是自由开源软件。...而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。 3.R具有很强的互动性。...输出的图形可以直接保存为JPG,BMP,PNG等图片格式,还可以直接保存为PDF文件。另外,和其他编程语言和数据库之间有很好的接口。 总结来说：R语言简单易学，完全免费，使用者众多，擅长统计与绘图。...R语言是新手入门编程的最好选择。

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WordPress 使用了 CDN 之后，为什么图片不显示或部分没有被替换成 CDN 域名

我们继续来解答 WPJAM Basic 插件「CDN 加速」功能的常见问题，今天是图片不能正常显示和没有替换为 CDN 域名这两个问题： 我感觉什么都设置好了，但是图片还是不显示，这是为什么？...你的服务器是不是阻止了对象存储通过镜像回源功能来你站点的抓取资源的爬虫，去你的服务器防火墙设置看看，特别是使用宝塔的用户，是不是宝塔的防火墙设置了。...这个问题可以归类为为什么部分图片没有被替换成 CDN 域名，还是本地域名，拿 Revolution slider 插件出来说，因为因为这个插件用户比较多，碰到的人比较多。...其实对于 WordPress 正确的做法是使用 set_url_scheme 函数来处理，它会自动根据页面 http 协议给图片加上对应的协议，不过这个要修改插件和主题的源代码，对于很多人来说并不合适。...域名了： 为了效率考虑，该选项默认是没有开启的，如果没有这个问题，也不建议开启。

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为什么75%的数据科学家使用R做数据分析？

作者   CDA 数据分析师 数据科学家被认为是21世纪最性感也是最具发展前景的职业，目前有75%左右的数据科学家使用R语言，有35%左右的数据科学家将R语言作为首选统计分析工具。...今天，我们来了解一下R语言的前世今生。 R的诞生 ?...因为他们名字的第一个字母都是R，所以这门语言就被叫做R。这两个人都是统计学教授出身，再加上R语言的生父S语言，所以R语言在统计学方面有着纯正的血统！...如果你平时的工作会涉及到统计学，那么接触R语言实在是太正常不过了。 R的发展 作为开源软件的R能够迅速发展，很大程度上取决于其活跃的社区。学习R，很大程度上也是学习各种R包的使用。...4.完善的统计学功能再加上强大的绘图功能，就是你学习的最大理由。 R应用示例 在这一部分，仅仅是给展示几个用R可以轻松完成的相对有趣的工作。

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IP地址信息文件没有找到，IP显示功能将无法使用，错误的IP数据库文件 留下了没有技术的泪水~

在解析IP地址的时候，遇到这样一个报错： IP地址信息文件没有找到，IP显示功能将无法使用 错误的IP数据库文件 错误的IP数据库文件 完整报错如下： 可以看到我的IP地址信息文件qqwry.dat...是存在的。...那为什么他没有找到呢，难道是加载的时候出问题了吗？...带着疑问，我向加载处的代码打了断点… 可以看到，文件的路径是获取到了的： 可是再往下走一步，就出问题了： 什么我当场裂开 来，都让一让，让我瞧瞧是哪位大哥，定睛一看，原来是系统找不到指定路径...IP也解析成功了 所以要切记：项目中不要使用中文路径！！！

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计算与推断思维 十三、预测

r的性质 计算结果表明： r是一个纯数字。 它没有单位。 这是因为r基于标准单位。 r不受任何轴上单位的影响。 这也是因为r基于标准单位。 r不受轴的交换的影响。...下面的图表显示了如果我们使用另一条线进行估算，误差会有多大。 第二张图显示了通过使用完全愚蠢的线获得了较大误差。...但是现在纵轴显示了残差。 请注意，该图看上去以y=0的横线为中心（以深蓝色显示）。 还要注意，绘图没有显示上升或下降的趋势。 我们稍后会观察到所有的回归都是如此。...我们在本章的前面看到，如果r = ± 1，散点图是一条完美的直线，与回归线相同，所以回归估计中确实没有错误。 但通常r不是极端的。...在这种情况下，回归的均方根误差是距离y的平均值的偏差的均方根，这是y的标准差。实际上，如果r = 0，那么这两个变量之间就没有线性关联，所以使用线性回归没有任何好处。

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计算与推断思维 十四、回归的推断

所以回归线是真实直线的自然估计。 下面的模拟显示了回归直线与真实直线的距离。 第一个面板显示如何从真实直线生成散点图。 第二个显示我们看到的散点图。 第三个显示穿过散点图的回归线。...第四个显示回归线和真实直线。 为了运行模拟，请使用三个参数调用draw_and_compare函数：真实直线的斜率，真实直线的截距以及样本量。 运行模拟几次，用不同的斜率和截距，以及不同的样本量。...换句话说，如果真实直线是平的 - 也就是说，这两个变量之间没有线性关系 - 我们观察到的联系，只是由于从样本中产生点的随机性。 这是一个模拟，说明了为什么会出现这个问题。...如果没有，那么我们可以拒绝原假设（P 值为 5% 的截断值）。 如果真实斜率的置信区间确实包含 0，那么我们没有足够的证据来拒绝原假设。也许我们看到的斜率是假的。 我们在一个例子中使用这个方法。...因此，我们的预测似乎是合理的。 下图显示了预测位于回归线上的位置。红线是x = 300。 红线与回归线的相交点的高度是孕期天数 300 的拟合值。 函数fitted_value计算这个高度。

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机器学习回归模型的最全总结！

在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 我们为什么使用回归分析？...现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。...+bkXk 上述式子中，p表述具有某个特征的概率。你应该会问这样一个问题：“我们为什么要在公式中使用对数log呢？”。...残差是指预测值与观测值之间的误差。它测量数据点与回归线的距离。它是通过从观察值中减去预测值的计算机。 残差图是评估回归模型的好方法。它是一个图表，在垂直轴上显示所有残差，在 x 轴上显示特征。...我们用一个回归问题来介绍这些指标，我们的其中输入是工作经验，输出是薪水。下图显示了为预测薪水而绘制的线性回归线。

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R语言自适应平滑样条回归分析

由于金属的柔韧性，此过程将生成通过这些点的平滑曲线。 在数学上，可以通过选择结点并使用（通常是三次）回归来估计结之间的点，并使用演算来确保每条单独的回归线连接在一起时曲线都平滑，从而重现该过程。...我们检查效果： sapply(spars,plotfn) 该图显示如下： ​ 自适应平滑算法 尽管大多数平滑器需要指定带宽，数据部分或平滑级别，但超级平滑的不同之处在于它可以自行解决这些问题。...该图显示如下： ​ 带有面板的平滑算法 在使用点阵图形时，我们已经看到了 panel.lmline 的使用 ，它在点阵图的每个面板中显示最佳回归线。...首先，让我们看一幅具有最佳回归线平滑度的图，该图叠加在 每 棵树的年龄 与 周长图上 ： 要创建相同的图，但要使用 panel.loess 函数，可以使用以下代码： > xyplot(circumference...5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化

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Python用PyMC贝叶斯GLM广义线性模型、NUTS采样器拟合、后验分布可视化

__version__}") az.style.use("arviz-darkgrid") 数据 本质上，我们正在创建一条由截距和斜率定义的回归线，并通过从均值设置为回归线的正态采样来添加数据点...az.plot_trace(idata, figsize=(10, 7)); 左侧显示了我们的边缘后验 – 对于 x 轴上的每个参数值，我们在 y 轴上得到一个概率，告诉我们该参数值的可能性。...首先，各个参数（左侧）的采样链看起来均匀且平稳（没有大的漂移或其他奇怪的模式）。...后验预测图从后验图（截距和斜率）中获取多个样本，并为每个样本绘制一条回归线。我们可以直接使用后验样本手动生成这些回归线。...但是由于我们只有有限的数据，我们的估计存在不确定性，这里用线的可变性来表示。 总结 可用性目前是更广泛采用贝叶斯统计的巨大障碍。 Bambi允许使用从 R 借用的便捷语法进行 GLM 规范。

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Python用PyMC贝叶斯GLM广义线性模型、NUTS采样器拟合、后验分布可视化

__version__}") az.style.use("arviz-darkgrid") 数据 本质上，我们正在创建一条由截距和斜率定义的回归线，并通过从均值设置为回归线的正态采样来添加数据点。...az.plot_trace(idata, figsize=(10, 7)); 左侧显示了我们的边缘后验 – 对于 x 轴上的每个参数值，我们在 y 轴上得到一个概率，告诉我们该参数值的可能性。...首先，各个参数（左侧）的采样链看起来均匀且平稳（没有大的漂移或其他奇怪的模式）。...后验预测图从后验图（截距和斜率）中获取多个样本，并为每个样本绘制一条回归线。我们可以直接使用后验样本手动生成这些回归线。...但是由于我们只有有限的数据，我们的估计存在不确定性，这里用线的可变性来表示。 总结 可用性目前是更广泛采用贝叶斯统计的巨大障碍。 Bambi允许使用从 R 借用的便捷语法进行 GLM 规范。

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【深度学习】回归模型相关重要知识点总结

它是一个图表，在垂直轴上显示所有残差，在 x 轴上显示特征。如果数据点随机散布在没有图案的线上，那么线性回归模型非常适合数据，否则我们应该使用非线性模型。...我们用一个回归问题来介绍这些指标，我们的其中输入是工作经验，输出是薪水。下图显示了为预测薪水而绘制的线性回归线。 指标一：平均绝对误差（MAE） 平均绝对误差 (MAE) 是最简单的回归度量。...指标四：R2 score 如果我们没有任何输入数据，但是想知道他在这家公司能拿到多少薪水，那么我们能做的最好的事情就是给他们所有员工薪水的平均值。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。...如果 R2 得分为 1，则等式的右侧部分变为 0，这只有在我们的模型适合每个数据点并且没有出现误差时才会发生。 如果 R2 得分为负，则表示等式右侧大于 1，这可能发生在 SSR > SSM 时。

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回归问题的评价指标和重要知识点总结

它是通过从观察值中减去预测值的计算机。 残差图是评估回归模型的好方法。它是一个图表，在垂直轴上显示所有残差，在 x 轴上显示特征。...我们用一个回归问题来介绍这些指标，我们的其中输入是工作经验，输出是薪水。下图显示了为预测薪水而绘制的线性回归线。 1、平均绝对误差（MAE）： 平均绝对误差 (MAE) 是最简单的回归度量。...4、R2 score: 如果我们没有任何输入数据，但是想知道他在这家公司能拿到多少薪水，那么我们能做的最好的事情就是给他们所有员工薪水的平均值。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。...如果 R2 得分为 1，则等式的右侧部分变为 0，这只有在我们的模型适合每个数据点并且没有出现误差时才会发生。 如果 R2 得分为负，则表示等式右侧大于 1，这可能发生在 SSR > SSM 时。

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【深度学习】回归模型相关重要知识点总结

它是一个图表，在垂直轴上显示所有残差，在 x 轴上显示特征。如果数据点随机散布在没有图案的线上，那么线性回归模型非常适合数据，否则我们应该使用非线性模型。...我们用一个回归问题来介绍这些指标，我们的其中输入是工作经验，输出是薪水。下图显示了为预测薪水而绘制的线性回归线。 指标一：平均绝对误差（MAE） 平均绝对误差 (MAE) 是最简单的回归度量。...指标四：R2 score 如果我们没有任何输入数据，但是想知道他在这家公司能拿到多少薪水，那么我们能做的最好的事情就是给他们所有员工薪水的平均值。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。...如果 R2 得分为 1，则等式的右侧部分变为 0，这只有在我们的模型适合每个数据点并且没有出现误差时才会发生。 如果 R2 得分为负，则表示等式右侧大于 1，这可能发生在 SSR > SSM 时。

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常见的七种回归技术

2.我们为什么要使用回归分析？ 3.回归有哪些类型 ？...在模型中，因变量是连续型的，自变量可以使连续型或离散型的，回归线是线性的。 线性回归用最适直线(回归线)去建立因变量Y和一个或多个自变量X之间的关系。...3.为防止过拟合和低拟合，我们应该确保每个变量是显著的。应该使用逐步回归方法去估计逻辑回归。 4.逻辑回归需要大样本量，因为最大似然估计在低样本量的情况下表现不好。 5.要求没有共线性。...重点： 1.在选择变量的数量上没有限制 2.双重收缩对其有影响 3.除了这7个常用的回归技术，你也可以看看贝叶斯回归、生态学回归和鲁棒回归。...2.为了比较不同模型的拟合程度，我们可以分析不同的度量，比如统计显著性参数、R方、调整R方、最小信息标准、BIC和误差准则。另一个是Mallow‘s Cp准则。 3.交叉验证是验证预测模型最好的方法。

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机器学习回归模型相关重要知识点总结

它是通过从观察值中减去预测值的计算机。 残差图是评估回归模型的好方法。它是一个图表，在垂直轴上显示所有残差，在 x 轴上显示特征。...如果数据点随机散布在没有图案的线上，那么线性回归模型非常适合数据，否则我们应该使用非线性模型。 三、如何区分线性回归模型和非线性回归模型？ 两者都是回归问题的类型。...我们用一个回归问题来介绍这些指标，我们的其中输入是工作经验，输出是薪水。下图显示了为预测薪水而绘制的线性回归线。 指标一：平均绝对误差（MAE） 平均绝对误差 (MAE) 是最简单的回归度量。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。...如果 R2 得分为 1，则等式的右侧部分变为 0，这只有在我们的模型适合每个数据点并且没有出现误差时才会发生。 如果 R2 得分为负，则表示等式右侧大于 1，这可能发生在 SSR > SSM 时。

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你应该掌握的七种回归技术

在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 ? 我们为什么使用回归分析？...现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。...在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...因为在相加时，偏差先平方，所以正值和负值没有抵消。 ? ? 我们可以使用R-square指标来评估模型性能。想了解这些指标的详细信息，可以阅读：模型性能指标Part 1,Part 2 ....+bkXk 上述式子中，p表述具有某个特征的概率。你应该会问这样一个问题：“我们为什么要在公式中使用对数log呢？”。

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【算法】七种常用的回归算法

在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 ? 我们为什么使用回归分析？...现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。...在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...因为在相加时，偏差先平方，所以正值和负值没有抵消。 ? ? 我们可以使用R-square指标来评估模型性能。想了解这些指标的详细信息，可以阅读：模型性能指标Part 1,Part 2 ....+bkXk 上述式子中，p表述具有某个特征的概率。你应该会问这样一个问题：“我们为什么要在公式中使用对数log呢？”。

29.2K82

七种常用回归技术，如何正确选择回归模型？

在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 ? 我们为什么使用回归分析？...现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。...在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...因为在相加时，偏差先平方，所以正值和负值没有抵消。 ? ? 我们可以使用R-square指标来评估模型性能。想了解这些指标的详细信息，可以阅读：模型性能指标Part 1,Part 2 ....+bkXk 上述式子中，p表述具有某个特征的概率。你应该会问这样一个问题：“我们为什么要在公式中使用对数log呢？”。

6.3K71

详解：7大经典回归模型

在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 我们为什么使用回归分析？...现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。...在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...因为在相加时，偏差先平方，所以正值和负值没有抵消。 我们可以使用R-square指标来评估模型性能。想了解这些指标的详细信息，可以阅读：模型性能指标Part 1,Part 2....+bkXk 上述式子中，p表述具有某个特征的概率。你应该会问这样一个问题：“我们为什么要在公式中使用对数log呢？”。

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