图2 解决方案1： 使用数组公式： =SUM(N(ISNUMBER(SEARCH(C5,IF('Product Data'!B3:B10000=B5,'ProductData'!...A3:A 注意，这是一个数组公式，因此按下Ctrl+Shift+Enter键才算公式输入完成。...公式中，IF函数先筛选出State名为B5中值的Product Data；接着，SEARCH函数在筛选出的ProductData中查找C5中的值，如果找到则返回一个数字；传递给ISNUMBER函数，得到一组由...TRUE/FALSE值组成的数组；N函数将其转换成1/0组成的数组，其中的1就是满足条件的条目，将它们求和得到满足条件的所有条目数。...解决方案2： 使用公式： =COUNTIFS('Product Data'!B2:B9995,B5,'ProductData'!A2:A 很简单的一个公式，更容易理解。
目录 带约束条件的假设检验 模型诊断 0/1变量数据分析 逻辑回归 带约束条件的假设检验 我们在上一节其实已经介绍过一般情况下的假设检验，但是在具体的算例中我们都是在假设检验只涉及到一个参数的情况下进行检验的...我们在这里考虑的假设检验条件是 image.png 这里的是参数集合。是一个矩阵（一般叫做contrast matrix，对比矩阵）。...需要注意的是，对于带约束的情况，只有Wald Test是比较好手算的，其他的两种理论我们在上一节也有给出，但是手算会显得难度很大，因此我们这里就不多提了。...这里可以得到 image.png image.png 虽然它是带约束条件下的线性模型，理论来说比这里的情况要简单一些。但其实阅读难度要比这里大很多，感兴趣的朋友可以去看看。...事实上一个更好的思路是利用我们上一节介绍过的在Canonical Link下的公式，事实上可以直接给出这些结果而不需要额外计算。
., 6.] crosscov(x, y) crosscov(x, y, [2,3]) 时间序列 using TimeSeries 新建Date变量 dates = collect(Date(2018...L-> versicolor : 2/2 R-> virginica : 1/1 R-> Feature 3, Threshold...R-> R-> Feature 3, Threshold 4.85 L-> R-> virginica : 43/43 按照下面的方式 ?...用GLM处理iris数据集 model = glm(@formula(y~x), data, Normal(), IdentityLink()) >>StatsModels.DataFrameRegressionModel...拟合后的曲线跟原始的曲线做对比 using Plots plot(GLM.predict(model)) plot!
也就是说在源站自定义header: Content-Encoding: gzip 会导致cdn节点不进行压缩，直接跳过return ngx_http_next_header_filter(r); 另外的2个条件分支...(本质就是2个条件) 也会导致http_gzip_filter_module不压缩，1. http_version 版本小于 gzip_http_version； 2....由于我们只是看了部分的源代码，不排除有其他的入口，所以不排除有其他的入口, 所以仍然需要调试和小心求证...., 由于cdn没有开启gzip_vary, 带压缩头的请求和非带压缩头的请求都会命中proxy_cache_key hosturiis_argsargs, 所以CDN节点将非压缩的内容发送给客户端，刚才在...再接着用户端发起一个非压缩的请求，那就出现灾难了，因为带压缩的请求和非带压缩的请求都命中同一个cache文件，cdn直接将cache文件发送给客户端，结果就出现问题，客户端请求非压缩内容，结果得到了压缩的内容
/164.html 判别分析也是一种分类器，与逻辑回归相比，它具有以下优势： 当类别的区分度高的时候，逻辑回归的参数估计不够稳定，它点在线性判别分析中是不存在的； 如果样本量n比较小，而且在每一类响应变量中预测变量...贝叶斯分类器 贝叶斯分类的基本思想是：对于多分类（大于等于2类）的问题，计算在已知条件下各类别的条件概率，取条件概率最大的那一类作为分类结果。用公式描述如下： ?...其中，$\pi_{k}$是第k类的先验概率，$f_k(x)$是第k类的概率密度（当然如果是离散型变量就是条件概率，本文考虑连续型变量）。这个公式就是贝叶斯定理。...这里依然直接给公式： ? 可见$\delta_k(x)$是$x$的二次函数，故名“二次判别分析”。...train,],type="response") > glm.pred=ifelse(glm.probs >0.5,"Up","Down")> table(glm.pred,Direction.2005
为了获取GLM模型，我们列出3个条件： ，也就是y|x为指数族分布，指数族分布形式： 2. 如果我们判断y的假设为 ，则 。 3....自然参数和输入x呈线性关系： 这3个条件的来由我们不讨论，我们只知道做这样的假设是基于“设计”的选择，而非必然。 我们以泊松回归为例, y服从泊松分布 ，化为指数族形式，我们可以得到 。...构建二元逻辑回归模型 R默认安装了基础包，其中包括运行GLM的glm函数。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。...拟合二项式Logistic回归模型 为了拟合二项式逻辑回归模型，我们也使用glm函数。唯一的区别是在公式中对结果变量的说明。
为了获取GLM模型，我们列出3个条件： ，也就是y|x为指数族分布，指数族分布形式： 如果我们判断y的假设为 ，则 。...自然参数和输入x呈线性关系： 这3个条件的来由我们不讨论，我们只知道做这样的假设是基于“设计”的选择，而非必然。 我们以泊松回归为例, y服从泊松分布 ，化为指数族形式，我们可以得到 。...构建二元逻辑回归模型 R默认安装了基础包，其中包括运行GLM的glm函数。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。...拟合二项式Logistic回归模型 为了拟合二项式逻辑回归模型，我们也使用glm函数。唯一的区别是在公式中对结果变量的说明。
【www.shanpow.com–在线新华字典】 体积计算器在线计算篇(一):常用体积计算公式 多面体的体积和表面积:有立方体计算公式、长方体∧棱柱∨计算公式、三棱柱计算公式、棱锥计算公式、棱台计算公式...、圆柱和空心圆柱∧管∨计算公式、斜线直圆柱计算公式、直圆锥计算公式、圆台计算公式、球计算公式、球扇形∧球楔∨计算公式、球缺计算公式、圆环体∧胎∨计算公式、球带体计算公式、桶形计算公式、椭球体计算公式、交叉圆柱体计算公式...底半径 h－高 C—底面周长 S底—底面积 S侧—侧面积 S表—表面积 C＝2πr S底＝πr2 S侧＝Ch S表＝Ch+2S底 V＝S底h ＝πr2h 空心圆柱 R－外圆半径 r－内圆半径 h－高 V...＝πh(R2-r2) 直圆锥 r－底半径 h－高 V＝πr2h/3 圆台 r－上底半径 R－下底半径 h－高 V＝πh(R2＋Rr＋r2)/3 球 r－半径 d－直径 V＝4/3πr3＝πd2/6 球缺.../6 圆环体 R－环体半径 D－环体直径 r－环体截面半径 d－环体截面直径 V＝2π2Rr2 ＝π2Dd2/4 桶状体 D－桶腹直径 d－桶底直径 h－桶高 V＝πh(2D2＋d2)/12 (母线是圆弧形
不定方程解个数 x 取值范围 ( 给定一个范围 ) 不定方程解个数 x 取值范围 ( 给定一个范围 并带系数 ) 不定方程解的题目 带限制的情况 多重集 r 组合数 生成函数计算方法 此处引入 不定方程的解...组合数是等价的 ; 此时的多重集中每个元素的个数 是限定在 0 到 某个数 n 之间的 ; 这是是之前的多重集排列公式无法计算的情况 , 此处使用生成函数可以统计 多重集 的 r-...该情况下 值 与 多重集 的组 r- 组合数是等价的 ; 此时的多重集中每个元素的个数 是无限的 或者 大于 等于 r ; 该情况下的多重集组合问题 , 可以使用组合公式 , 多重集 的...r- 组合 , 其有 k 种元素 每种个数大于等于 r 或 无限 ; 使用公式 C(r + k - 1, r) 以下三个值是等价的 : ① 不定方程 x_1 + x_2 + \cdots..., 生成函数中需要使用 y^{系数} 替代 y , 生成函数中 y^{系数} 的幂从 i 到 j ; ---- 不定方程解的题目 带限制的情况 题目 : 求方程 x_1 +
为了获取GLM模型，我们列出3个条件： 1. ，也就是y|x为指数族分布，指数族分布形式： 2. 如果我们判断y的假设为 ，则 。 3....自然参数和输入x呈线性关系： 这3个条件的来由我们不讨论，我们只知道做这样的假设是基于“设计”的选择，而非必然。 我们以泊松回归为例, y服从泊松分布 ，化为指数族形式，我们可以得到 。...构建二元逻辑回归模型 R默认安装了基础包，其中包括运行GLM的glm函数。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。...拟合二项式Logistic回归模型 为了拟合二项式逻辑回归模型，我们也使用glm函数。唯一的区别是在公式中对结果变量的说明。
具体公式就不列举了，此处点到为止。 想了解更多，可以查阅相关资料或书籍。 Logistic回归是通过构建logit变换，从而进行概率预测。 线性回归同样也是一种预测方法。...lg = smf.glm('bad_ind ~ fico_score', data=train, family=sm.families.Binomial(sm.families.links.logit)...fico_score + bankruptcy_ind + tot_derog + age_oldest_tr + rev_util + ltv + veh_mileage""" lg_m = smf.glm...selected + [candidates])) # 生成自变量的AIC解释力度 aic = smf.glm(formula=formula, data...train.proba) plt.figure(figsize=[3, 3]) plt.plot(fpr_test, tpr_test, 'b--') plt.plot(fpr_train, tpr_train, 'r-
其中，formula是回归模型公式表达形式，形如response~predictors; data指定数据的数据框;当只需要data 的一个子集参与计算时，用参数subset来设置;na.action表示遇到缺失值时应采取的行为...;lambda是岭参数的标量或矢量:model, x和Y均为逻辑值，分别表示结果是否返回模型框架、设计矩阵和响应变量。...[1] 81630 得到的条件数K=81629.86>1000，认为有严重的多重共线性。...其中，formula为拟合公式，与函数lm()中的参数formula用法相同;最重要的参数是family, 用于指定分布族，包括正态分布(gaussian)、二项分布(binomial)、泊松分布(poisson...下面用R实现，首先建立数据集，分类变量直接输入定性的取值即可，glm()分析时会自动转换成矩阵X,注意参数family的写法。
然而，没有一个预训练框架对三个主要类别的所有任务（自然语言理解（NLU），无条件生成和有条件生成）都表现最佳。...在跨NLU、有条件和无条件生成的广泛任务范围内，GLM在相同的模型大小和数据情况下优于BERT、T5和GPT，并且使用BERTLarge的1.25×参数的单个预训练模型实现了最佳性能，展示了其对不同下游任务的通用性...由于高斯的累积分布函数通常使用误差函数 计算，因此高斯误差线性单位 (GELU)定义为： 上面公式近似于： GELU 非线性通过它们的值加权输入，而不是像 ReLU 中那样通过它们的符号来门控输入...具体来说，给定一个带标签的示例 ( x , y )，输入文本x通过包含单个掩码标记的模式转换为完形填空问题c ( x ) 。...论文展示了NLU任务可以被形式化为条件生成任务，因此可以由自回归模型解决。GLM将不同任务的预训练目标统一为自回归空白填充，具有混合的注意力掩码和新颖的二维位置编码。
logistic回归的公式可以表示为： 其中P是响应变量取1的概率，在0-1变量的情形中，这个概率就等于响应变量的期望。...这个公式也可以写成： 可以看出，logistic回归是对0-1响应变量的期望做logit变换，然后与自变量做线性回归。参数估计采用极大似然估计，显著性检验采用似然比检验。...3）相关R应用包 普通二分类 logistic 回归 用系统的 glm 因变量多分类 logistic 回归 有序分类因变量：用 MASS 包里的 polrb 无序分类因变量：用 nnet 包里的 multinom...条件logistic回归，用 survival 包里的 clogit 二、相关应用例子：Binary Logistic（因变量只能取两个值1和0虚拟因变量） 案例一：本文用例来自于John Maindonald...首先载入数据集并读取部分文件，为了观察两个变量之间关系，我们可以利cdplot函数来绘制条件密度图 install.packages("DAAG") library(lattice) library(DAAG
公式formula中“~”符号将模型的响应变量（在~左侧）和解释变量（在~右侧）联系起来。...常见于线性/一般线性模型（如lm(),glm()），树方法（如rpart()）和图形表示（如coplot()）以及其它一些场合（如table()）。...以下是formula中其他一些运算符的含义： ~ ：~连接公式两侧，~的左侧是因变量，右侧是自变量。 + ：模型中不同的项用+分隔。注意R语言中默认表达式带常数项，因此估计 只需要写y~x。...y~x+w+z的含义： y~x+I(w+z)的含义： 可以发现，第二个公式将w+z作为一个整体估计这一变量的参数。...如果要估计动态面板模型，在plm包中，滞后变量(lagged variable)用运算符lag()表示，如lag(x,1)表示x滞后一期的滞后变量，lag(log(z),2)表示log(z)滞后两期的滞后变量
image.png 古典概率 事件A 构成事件A发生的基本时间有a个 不构成事件A发生的基本事件有b个 image.png 联合概率 两个事件共同发生记为P（AB） 条件概率...事件A在另外一个事件B已经发生的条件下的发生概率叫做 条件概率 image.png 推论：如果n个事件同时发生 image.png 全概率公式 样本空间Ω有一组事件A1、A2...An 如图：...image.png 那么对于任意事件B，全概率公式为: image.png 又叫结果概率公式（B事件一般为结果事件） 贝叶斯公式 可由条件概率公式证明 image.png 假如A1、A2....随机变量 把前面说的事件A,B具体化，用变量和函数来表达前面说的该事件在样本空间的概率 例： 掷一颗骰子，令 X：出现的点数．...则 Y 就是一个随机变量 离散型随机变量 image.png Bernoulli分布 image.png 记做： image.png 注意参数1为一次实验
在泊松回归中，响应变量以条件均值的对数形式loge(λ)来建模。...排除了do2（水域溶解氧含量）和so4（水域硫酸盐浓度），这次的结论相比先前更加令人信服。...既然do2（水域溶解氧含量）和so4（水域硫酸盐浓度）不显著，不妨将它们从原回归模型中去除，使用剩余的环境变量重新拟合准泊松回归以简化模型，并重新解释在排除do2和so4协变量的情况下，各个环境变量对R...排除了do2（水域溶解氧含量）和so4（水域硫酸盐浓度）作为协变量影响后的新的准泊松回归模型中，进而发现temp（水域温度）不具有效应。...进一步排除do2、so4和temp后，最终获得了3个显著的环境变量，acre（流域面积）、depth（水域深度）和no3（硝酸盐浓度）均是显著影响R. cataractae丰度的因素，并根据回归系数得知它们均有助于
继续查看函数h2_request_rcreate，看到首先会把req置为0，然后判断4个变量r->method**，scheme，r->hostname，path**，任何一个为空则返回失败，而此时req...那么这4个变量是哪一个为空导致的漏洞呢？...scheme是先判断了是否为空再赋值的，首先排除；path是从r->parsed_uri中解析出来，解析函数apr_uri_unparse在其它地方有多次使用，直觉path也不会为空；r->method...这里的判断逻辑，如果满足下面2个条件之一 1) r->hostname为空，且请求的HTTP版本大于等于1.1 2) 没有Host头，且请求的HTTP版本等于1.1 就会立刻回复400状态码的错误页面，...** 0x03漏洞验证及漏洞利用 综合上面的分析，该漏洞利用成功需要如下条件： 1) 服务器支持HTTP/2 2) 请求是HTTP/1.0版本 3) 请求中没有Host头 服务器配置 在server上要配置开启
（2）漏检问题，例如戴墨镜、大胡子、逆光条件、黑种人、倾斜姿态较大的脸无法检测到。...如果组成检测目标的小矩形的个数和小于 min_neighbors - 1 都会被排除。...min_neighbors 为 0, 则函数不做任何操作就返回所有的被检候选矩形框； 参数5：flags–要么使用默认值，要么使用CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，函数将会使用Canny边缘检测来排除边缘过多或过少的区域...= faces.end(); r++) rectangle(img, cvPoint(r->x, r->y), cvPoint(r->x + r->width - 1, r->y + r
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