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R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据

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。...我们可以使用该  coefficients 函数来获取模型的拟合系数： ## (Intercept) Solar.R Temp Wind ## -65.76603538...检索估计值的置信度和预测间隔 通过提供自interval 变量，可以将线性模型的预测转换为间隔  。这些间隔给出了对预测值的置信度。间隔有两种类型：置信间隔和预测间隔。...让我们将模型应用于测试集，使用不同的参数作为  interval 参数，以查看两种间隔类型之间的差异： # compute confidence intervals (CI) for predictions...:preds.ci <- predict(model, newdata = ozone[testset,], interval = "confidence") ## fit

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R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据

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。...我们可以使用该  coefficients 函数来获取模型的拟合系数： ## (Intercept) Solar.R Temp Wind ## -65.76603538...检索估计值的置信度和预测间隔 通过提供自interval 变量，可以将线性模型的预测转换为间隔  。这些间隔给出了对预测值的置信度。间隔有两种类型：置信间隔和预测间隔。...让我们将模型应用于测试集，使用不同的参数作为  interval 参数，以查看两种间隔类型之间的差异： # compute confidence intervals (CI) for predictions...:preds.ci <- predict(model, newdata = ozone[testset,], interval = "confidence") ## fit

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R语言广义线性混合模型（GLMM）bootstrap预测置信区间可视化

置信区间（CI）的重点在于回归线，其可以解释为（假设我们绘制的是95%的置信区间）：“如果我们重复抽样X次，那么回归线将有95%的概率落在这个区间内”。...使用bootMer函数进行自助法抽样，估计置信区间。 最后，绘制原始数据、拟合线、预测区间和置信区间。 需要注意的是，这段代码假设随机效应只有一个随机截距。...对于包含其他类型随机效应的模型，计算总方差时需要相应地进行调整。此外，bootMer函数可能需要较长时间来执行，特别是当模型复杂或自助法抽样次数较多时。...在R中，可以使用bootMer函数（来自lme4包）或predictInterval函数（来自merTools包）来近似计算这些区间。...01 02 03 04 在predict.merMod函数的帮助页面中，lme4包的作者写道，bootMer应该是从广义线性混合模型（GLMM）推导置信区间的首选方法。

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机器学习之鸢尾花-支持向量机

间隔：一个点到分割面的距离，称为点相对于分割面的距离。 数据集中所有的点到分割面的最小间隔的2倍，称为分类器或数据集的间隔。 最大间隔：SVM分类器是要找最大的数据集间隔。...支持向量机的优势在于： 在高位空间中非常有效 即使在数据维度比样本数量大的情况下仍然有效 在决策函数中使用训练集的子集，因此他也是高效利用内存 通用性：不同的核函数与特定的决策函数--赌赢。...支持向量机的缺点： 如果特征你数量比样本数量大的多，在选择核函数的时候要避免过拟合，正则化项是非常重要的 支持向量机不直接提供概率估计，这些都是使用昂贵的五次交叉验算计算的 如下： # “支持向量机”（...# # 支持向量机的优势在于： # 在高位空间中非常有效 # 即使在数据维度比样本数量大的情况下仍然有效 # 在决策函数中使用训练集的子集，因此他也是高效利用内存 # 通用性：不同的核函数与特定的决策函数...# 支持向量机的缺点： # 如果特征你数量比样本数量大的多，在选择核函数的时候要避免过拟合，正则化项是非常重要的 # 支持向量机不直接提供概率估计，这些都是使用昂贵的五次交叉验算计算的 # sklearn.svc

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机器学习之SVM支持向量机

将图形保持在当前状态，以便绘制其他图形 plot(xx,yy,'k-'); % 绘制决策边界 plot(xx,yy_down,'k--'); % 绘制间隔边界下界 plot(xx,yy_up,'k--'...'Margin','Support vectors'); % 设置图例 hold off; % 关闭当前图形的保持状态，以便绘制其他图形 人脸识别多分类，使用OVO模式训练SVM模型，构建标签矩阵后进行模型训练...由于它的决策函数只依赖于支持向量，所以局部的扰动并不会对整体模型产生很大影响。 泛化能力：SVM通过最大化间隔来选择最优决策边界，从而提高了模型的泛化能力。...这种特性使得SVM在处理未见过的数据时表现较好。...计算复杂度高：当样本量很大时，SVM的计算复杂度会显著增加，尤其是在使用非线性核函数时。这可能导致训练时间较长，并且在大规模数据集上的应用受到限制。

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黑箱方法 支持向量机①

当支持向量机用于二分类时，它最容易理解 ---- 2.原理 SVM可以想象成一个平面，该平面定义了各个数据点之间的界限，而这些数据点代表是根据它们的特征值在多维空间绘制。...支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。建立方向合适的分隔超平面使两个与之平行的超平面间的距离最大化。...)，"polydot"(多项式函数)，"tandot"（双曲正切函数），"vanilladot"（线性函数） c：对于软边界的惩罚大小，较大的c值会导致边界较窄。...p <- predict(m, test, type = "response") 函数ksvm所训练的模型 test：包含测试数据的数据框 type：用于指定预测的类型为“respon”（预测类别）...预测 predict=predict(ksvmfit, test, type = "probabilities") predict=predict(ksvmfit, test, type = "response

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基于MNIST手写体数字识别--含可直接使用代码【Python+Tensorflow+CNN+Keras】

() 结果模型结构 4.2 定义损失函数、优化函数、评测方法 代码及解析 # 定义损失函数、优化函数、评测方法 # model.compile()方法用于在配置训练方法时，告知训练时用的优化器、...#注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，标签应为多类模式， # 例如如果有10个类别，每一个样本的标签应该是一个10维的向量，该向量在对应有值的索引位置为1其余为0...() # 定义损失函数、优化函数、评测方法 # model.compile()方法用于在配置训练方法时，告知训练时用的优化器、损失函数和准确率评测标准 # model.compile(optimizer...# model.summary() # 定义损失函数、优化函数、评测方法 # model.compile()方法用于在配置训练方法时，告知训练时用的优化器...categorical_crossentropy #注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，标签应为多类模式， # 例如如果有10个类别，

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大厂程序员提倡“防御性编程”：故意把代码写得很烂，万一被裁，要确保留下的代码不可维护！!

反正就是，把最能coding的人裁掉了，不出现问题才怪！ 像这样的，都在代码留一手，大家怎么看？...比如说： 清晰明了的命名： 使用有意义、清晰易懂的变量名、函数名和类名，以提高代码的可读性。 适当的注释： 添加清晰、简洁的注释，解释代码的关键部分、算法和设计决策。以达到其他人也容易看懂和维护。...这种映射通过核函数来实现，常见的核函数包括线性核、多项式核和径向基函数（RBF）核。 3. 间隔最大化（Maximal Margin）： SVM的目标是找到一个能够最大化不同类别之间间隔的超平面。...下面咱们使用sklearn来写一段Python代码，同时使用了一个二维数据集和一个径向基函数（RBF）核： import numpy as np import matplotlib.pyplot as...生成一个二维数据集 np.random.seed(0) X = np.random.randn(300, 2) y = np.logical_xor(X[:, 0] > 0, X[:, 1] > 0) # 使用径向基函数

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PromQL 查询之 rate 函数的使用

否则，当你的目标重新启动时，rate() 函数无法检测到 Counter 的重置。...一般来说，比较好的做法是选择范围窗口大小至少是抓取间隔的4倍，这样即使在遇到窗口对齐或抓取故障时也有可以使用的样本进行计算，例如，对于 1 分钟的抓取间隔，你可以使用 4 分钟的 Rate 计算，但是通常将其四舍五入为...由于 rate() 提供了更平滑的结果，因此在长期趋势分析或者告警中更推荐使用 rate 函数，因为当速率只出现一个短暂的峰值时，不应该触发该报警。...例如，要计算在 15 分钟的窗口下，每秒钟磁盘使用量上升或下降了多少： 还有另外一个 predict_linear() 函数可以预测一个 Gauge 类型的指标在未来指定一段时间内的值，例如我们可以根据过去...15 分钟的变化情况，来预测一个小时后的磁盘使用量是多少，可以用如下所示的表达式来查询： predict_linear(demo_disk_usage_bytes{job="demo"}[15m],

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R语言中的生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例

，然后使用将该时间间隔转换为经过的秒数as.duration，最后除以dyears(1)，将其转换为年数，从而得出一年中的秒数。...这是一种非参数方法，可产生阶跃函数，每次事件发生时，阶跃下降。  创建一个生存对象。对于每个主题，将有一个条目作为生存时间，+如果主题是经过审查的，则后面跟一个。...我们可以使用coxph函数拟合生存数据的回归模型，该函数Surv在左侧使用一个对象，而在右侧具有用于回归公式的标准语法R。...将tmerge函数与event和函数一起使用tdc可创建特殊数据集。...plot(ci_fit) 绘制累积发生率  比较组之间的累积发生率  用于组间测试。 例如，Melanoma根据ulcer溃疡的存在与否比较结果。测试结果可以在中找到Tests。

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机器学习第8天：SVM分类

硬间隔与软间隔分类 硬间隔分类就是完全将不同的个体区分在不同的区域（不能有一点误差） 软间隔分类就是允许一些偏差（图中绿和红色的点都有一些出现在了对方的分区里） 硬间隔分类往往会出现一些问题，例如有时候模型不可能完全分成两类...在这个例子中，第一个步骤是数据标准化，使用StandardScaler，命名为"scaler"；第二个步骤是线性支持向量机，使用LinearSVC，命名为"linear_svc"。...参数C是正则程度，hinge是SVM分类算法的损失函数，用来训练模型 非线性SVM分类 上述方法都是在数据集可线性分离时用到的，当数据集呈非线性怎么办，我们在回归任务中讲过一个思想，用PolynomialFeatures...SVC(kernel='linear', C=1)) svm_classifier.fit(X_train, y_train) # 预测并计算准确率 y_pred = svm_classifier.predict..., s=80, linewidth=0.5) ax.set_xlim(xx.min(), xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(), yy.max()) # 绘制结果

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【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享|附代码数据

，然后使用将该时间间隔转换为经过的秒数as.duration，最后除以dyears(1)，将其转换为年数，从而得出一年中的秒数。...plot(survfit(Surv(time, status) ~ 1, data = lung),  基数R中的默认图显示了具有相关置信区间（虚线）的阶跃函数（实线） 水平线代表间隔的生存时间 时间间隔由事件终止...我们可以使用coxph函数拟合生存数据的回归模型，该函数Surv在左侧使用一个对象，而在右侧具有用于回归公式的标准语法R。...将tmerge函数与event和函数一起使用tdc可创建特殊数据集。...plot(ci_fit) 绘制累积发生率  比较组之间的累积发生率 用于组间测试。 例如，Melanoma根据ulcer溃疡的存在与否比较结果。测试结果可以在中找到Tests。

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R语言中的生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例

，然后使用将该时间间隔转换为经过的秒数as.duration，最后除以dyears(1)，将其转换为年数，从而得出一年中的秒数。...这是一种非参数方法，可产生阶跃函数，每次事件发生时，阶跃下降。 创建一个生存对象。对于每个主题，将有一个条目作为生存时间，+如果主题是经过审查的，则后面跟一个。...我们可以使用coxph函数拟合生存数据的回归模型，该函数Surv在左侧使用一个对象，而在右侧具有用于回归公式的标准语法R。...将tmerge函数与event和函数一起使用tdc可创建特殊数据集。...plot(ci_fit) 绘制累积发生率 比较组之间的累积发生率 用于组间测试。 例如，Melanoma根据ulcer溃疡的存在与否比较结果。测试结果可以在中找到Tests。

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【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享|附代码数据

，然后使用将该时间间隔转换为经过的秒数as.duration，最后除以dyears(1)，将其转换为年数，从而得出一年中的秒数。...plot(survfit(Surv(time, status) ~ 1, data = lung),  基数R中的默认图显示了具有相关置信区间（虚线）的阶跃函数（实线） 水平线代表间隔的生存时间 时间间隔由事件终止...我们可以使用coxph函数拟合生存数据的回归模型，该函数Surv在左侧使用一个对象，而在右侧具有用于回归公式的标准语法R。...将tmerge函数与event和函数一起使用tdc可创建特殊数据集。...plot(ci_fit) 绘制累积发生率  比较组之间的累积发生率 用于组间测试。 例如，Melanoma根据ulcer溃疡的存在与否比较结果。测试结果可以在中找到Tests。

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【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享

，然后使用将该时间间隔转换为经过的秒数as.duration，最后除以dyears(1)，将其转换为年数，从而得出一年中的秒数。...这是一种非参数方法，可产生阶跃函数，每次事件发生时，阶跃下降。 创建一个生存对象。对于每个主题，将有一个条目作为生存时间，+如果主题是经过删失的，则后面跟一个。...我们可以使用coxph函数拟合生存数据的回归模型，该函数Surv在左侧使用一个对象，而在右侧具有用于回归公式的标准语法R。...将tmerge函数与event和函数一起使用tdc可创建特殊数据集。...plot(ci_fit) 绘制累积发生率 比较组之间的累积发生率 用于组间测试。 例如，Melanoma根据ulcer溃疡的存在与否比较结果。测试结果可以在中找到Tests。

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【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享|附代码数据

，然后使用将该时间间隔转换为经过的秒数as.duration，最后除以dyears(1)，将其转换为年数，从而得出一年中的秒数。...plot(survfit(Surv(time, status) ~ 1, data = lung),  基数R中的默认图显示了具有相关置信区间（虚线）的阶跃函数（实线） 水平线代表间隔的生存时间 时间间隔由事件终止...我们可以使用coxph函数拟合生存数据的回归模型，该函数Surv在左侧使用一个对象，而在右侧具有用于回归公式的标准语法R。...将tmerge函数与event和函数一起使用tdc可创建特殊数据集。...plot(ci_fit) 绘制累积发生率  比较组之间的累积发生率 用于组间测试。 例如，Melanoma根据ulcer溃疡的存在与否比较结果。测试结果可以在中找到Tests。

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