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连续变量
多元样条函数及其应用_非线性关系的分析方法---限制性立方样条(Restricted cubic spline,RCS)...
常见的解决方法是将
连续变量
分类,但类别数目和节点位置的选择往往带有主观性,并且分类往往会损失信息。
weixin_39889487
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2020-12-09 23:31
多元样条函数及其应用
R语言逻辑回归分析
连续变量
和分类变量之间的“相关性“
p=18169比如说分类变量为是否幸存、是因变量,
连续变量
为年龄、是自变量,这两者可以做相关分析吗?两者又是否可以做回归分析?我们考虑泰坦尼克号数据集,titanic=titanic[!
拓端研究室
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2020-12-04 11:47
预测
R语言
R语言
逻辑回归
连续变量
分类变量
相关性
predict函数 R_R语言机器学习:mlr包的使用和模型解释(
连续变量
)
作者:黄天元,复旦大学博士在读,热爱数据科学与开源工具(R),致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和学术知识发现。知乎专栏:R语言数据挖掘邮箱:
[email protected]
.欢迎合作交流。R语言中,能够构建统一的机器学习框架的包除了caret之外,还有一个更加精细的包叫做mlr。比起caret,它能够设置的参数更加多,能够定制更加细致的框架。但是也是因为如此,与caret相比它要
weixin_39885412
·
2020-11-20 13:31
predict函数
R
R
多变量数据预处理
R语言
包
[25]《R数据科学》相关变动
分类变量和
连续变量
我们经常需要探索
连续变量
的分布,这种分布按照一个分类变量的值可以分为几个组。
灰常不错
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2020-11-12 00:43
[23] 《R数据科学》探索数据分析
没有一成不变的统计问题,统计上的一成不变都是有问题的——SirDavidCox对分布进行可视化表示对变量进行可视化表示取决于变量是分类变量还是
连续变量
。
灰常不错
·
2020-11-08 12:31
2020研究生数模整理(1):机器学习回归+GridSearch参数调优+AutoML(TPOT)+模型评估+决策树绘制
一般来讲,对分类变量进行预测使用分类器,对
连续变量
进行预测使用回归。本文为整理的建模中所用的回
Trista0036
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2020-09-21 19:45
机器学习
python
数据分析
机器学习
python
GridSearch
自动机器学习
随机森林
机器学习预测结果评价的score方法取值分类及决定系数R^2(Coefficient of Determination)的原理及推导
当y为
连续变量
时,score的取值为R2;当y为分类变量时,score的取值为准确率accuracy。
Zen of Data Analysis
·
2020-09-17 05:24
机器学习
统计
算法
机器学习
算法
统计基础
Python Pandas 分类/
连续变量
的探索性数据分析(附源码与数据)——pandas 描述性统计,交叉表,数据透视表
这是趣味统计的第1期分享作者l萝卜正式开始建模与处理数据前,对数据进行探索并有一个初步的认识非常重要,本文将围绕变量探索,展示分类、
连续变量
,以及两种类型变量结合的探索方法,并展示PythonPandas
萝 卜
·
2020-09-17 04:23
#
数据处理
#
原理趣析
#
Python
实现
统计学
数据分析
Python
数据挖掘
数据可视化
python数据可视化之直方图画法
这是一个
连续变量
(定量变量)的概率分布的估计,并且被卡尔·皮尔逊(KarlPearson)首先引入。它是一种条形图。为了构建直方图,第一步是将值的范围分段,即将整个值的范围分成一系列间隔
大隐.
·
2020-09-17 04:14
数据可视化
数据分析入门
python数据可视化
可视化
Echarts
直方图
pyecharts
matplotlib
【数据处理】numpy、pandas、matplotlib之bar可视化
它的x轴是一个
连续变量
,y轴是该变量的频次。对于超过3维的数据用scatter来可视化就很困难了,这时候如何做数据分析呢?
a19910112
·
2020-09-17 03:32
机器学习
【学习笔记】统计学入门(6/7)——参数估计与可信区间
courseId=1005232026索引——基本概念
连续变量
的统计描述分类变量的统计描述正态分布二项分布参数估计与可信区间假设检验六、抽样估计与可信区间1、抽样误差与统计推断1.1统计推断/统计估计(
Yi_jia_yi
·
2020-09-16 22:38
统计学
数据分析
决策树算法原理及调参
决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树,回归树对
连续变量
做决策树。
thxiong1234
·
2020-09-16 22:35
机器学习
皮尔森相关系数及python计算代码
其中,节点的相似度计算可以采用皮尔森相关系数给定连个
连续变量
X和Y,皮尔森相关系数被定义为等于两个变量的协方差除于两个变量的标准差:系数的取值总是在-1.0到1.0之间,接近0的变量被成为无相关性,接近
办公室里穿拖鞋
·
2020-09-16 16:26
数据挖掘与分析
9、spss做交叉表检验和对应分析
我们知道,对于两组
连续变量
,我们可以通过假设检验来判断他们的分布是否相同,差异时候存在。不知道大家想过没有,如果我们想讨论两个分类变量的分布是否相同呢?这里我们首先来讨论这个问题。
weixin_33720078
·
2020-09-16 00:29
人工智能
R语言ggplot2包之画折线图
引言折线图一般用于描述一维变量随着某一
连续变量
变化的情况,
连续变量
通常为时间。换句话说,折线图最适合描述时间序列数据的变化情况。当然随着离散变量变化也是可以的,不过这个离散变量必须是有序的。
zx403413599
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2020-09-15 09:21
R语言学习与应用
可视化
R语言
ggplot2
可视化
折线图
R语言ggplot2绘制分组箱型图和分组柱状图
抽象出来的数据即包含2个分类变量和1个
连续变量
,不同的方法(分类变量1)在不同的条件下(分类变量2)的一个评价指标(数值型,
连续变量
)上的结果,可进行方法比较,也可进行条件比较。
不知取啥名的7元
·
2020-09-15 08:12
r语言
ggplot2
Python实现决策树(系列文章7)-- 连续型变量属性值分割修正
1问题在我的例子中,对于
连续变量
的属性值二分点选择是通过先做百分点切割(切成一百份),然后循环的测试这些切割点的gini指数。
yukai08008
·
2020-09-15 06:46
python
matlab中将字符串视为语句运行的方法——eval()函数
等
连续变量
,注意是
连续变量
例如:eval('y1=sin(2)')就是相当于在matlab命令窗口输入了y1=sin(2)这条命令。
万人往372
·
2020-09-15 04:30
matlab
变量分箱:有监督分箱法和无监督分箱法
在建模过程中,对
连续变量
的分箱是一个必不可少的过程。
idlethetimewithu
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2020-09-14 08:26
Python
数据挖掘与机器学习
单个数据有效性随机的多层数据的极值和均值统计
应用背景:某地理区域,某指标在区域内不同的位置、不同的时间均有变化,且其变化有一定的大趋势和随机的小波动,但表现为关于地表二维位置和时间的
连续变量
。
farmanlinuxer
·
2020-09-14 06:04
地理信息
GIS
数据统计
sas构建评分卡模型过程详解(二):变量筛选及逻辑回归
2.在上一篇
连续变量
分箱分箱时有说到,当变量是U型时强行改变变量的趋势可能会使iv值下降很多,
jin_tmac
·
2020-09-14 00:39
sas评分卡模型
模拟信号数字化02-----采样信号的量化
采样信号的量化模拟信号在事件上的离散化,不致引入失真,因为采样后的信号仍然是个
连续变量
,此连续量所包含的信息量是无限大的。
Gallerghers
·
2020-09-13 17:18
通信原理
通信原理
有序分类和
连续变量
所对应的相关性
戳戳原链接:https://support.minitab.com/zh-cn/minitab/18/help-and-how-to/modeling-statistics/regression/supporting-topics/basics/what-are-categorical-discrete-and-continuous-variables/。分类变量(categoricalvaria
香蕉苹果椰子汁
·
2020-09-13 15:28
隐马尔可夫模型解释(转移矩阵,发射矩阵,初始概率)
的一些基础知识:Xi是观测值,以上是一个观测值序列;如果观测值x的状态非常多(特别极端的情况是连续数据),转换函数会变成一个非常大的矩阵,如果x的状态有K个,那么转换函数就会是一个K*(K-1)个参数,而且对于
连续变量
观测值更是困难
嬴溱
·
2020-09-13 14:53
python
最优化问题及其分类
归纳而言,最优化问题分为函数优化问题和组合优化问题两大类,其中函数优化的对象是一定区间的
连续变量
,而组合优化的对象则是解空间中的离散状态。
红枫
·
2020-09-13 09:04
算法
智能优化
matlab
生产调度
最优化问题
医学统计分析思路方法总结:实例
医学研究思路研究适合的研究数据模型选择分类变量:logistic回归生存资料Cox回归计数资料:Poisson/负二项回归
连续变量
:线性回归选择适合的预测分子阅读文献选择适当的预测因子临床医学预测模型的流程
缠禅可禅
·
2020-09-13 06:13
R语言入门到精通
R语言是否对二分
连续变量
执行逻辑回归
原文链接:http://tecdat.cn/?p=6851教育或医学的标准情况是我们有一个持续的衡量标准,但随后我们对那些具有临床/实际意义的连续措施有了切入点。一个例子是BMI。您可以通过70分作为成绩测试进行成绩测试。当这种情况发生时,研究人员有时可能会对BMI模型超过30或通过/失败感兴趣。实质性问题通常属于模拟某人超过/低于该临床显着阈值的概率的线条。因此,我们使用逻辑回归等方法对连续测量
qq_19600291
·
2020-09-13 05:59
大数据部落
数据分析
小波滤波器
R语言数据框中变量重编码
如将一个
连续变量
修改为一组类别值;如将具体的年龄重编码为年轻,中年,老年。
肖shengweeeeeeeeeeei
·
2020-09-13 04:36
r语言
*傅里叶变换
傅里叶级数具有周期T的
连续变量
t的周期函数f(t)可描述为乘以适当系数的正弦和余弦之和。这个和就是傅立叶级数。它之所以可以展开成和的形式,是由于欧拉公式。
YiWeiYH
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2020-09-12 21:23
DIP
回归分析与相关分析的区别和联系
p=8508在本节中,我们将首先讨论相关性分析,它用于量化两个
连续变量
之间的关联(例如,独立变量与因变量之间或两个独立变量之间)。
qq_19600291
·
2020-09-12 19:37
R语言
python
StaticFusion
将当前帧像素的静态概率当做一个取值范围为的
连续变量
,和位姿一起联合优化。构建静态场景的面元地图。为此,地图中的每个面元添加额外的生存能力项,由对应观测像素的静态概率决定。
lucas1997
·
2020-09-12 13:03
slam
商业数据分析【七】数理统计与SPSS统计
T检验 单样本t检验 前提条件: 1)数据是
连续变量
,不可以是离散的; 2)相互独立; 3)不存在显著的异常值; 4)变量接近正态分布。 检验是否是正态分布 在实际问题中,更关心偏度。
ZoomToday
·
2020-09-12 06:21
商业数据分析
数据分析
统计学
python
spss
fisher精确检验
matlab改进的遗传算法求解路径优化问题
它首先对问题的可行解进行编码,组成染色体,然后通过模拟自然界的进化过程,对初始种群中的染色体进行选择、交叉和变异,通过一代代进化来找出最优适应值的染色体来解决问题.遗传算法具有很强的全局搜索能力和较强的自适应性,适合解决
连续变量
函数优化问题和离散变量的优化组合问题
张叔zhangshu
·
2020-09-12 01:14
matlab
算法
python 用corr()求解变量相关系数
=‘pearson’)得出的结果是以:系数矩阵的形式输出importosimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib"""两
连续变量
的相关系数不需要假设检验
with_still_water
·
2020-09-11 11:08
python
二分类预测
首先进行特征探究,观察里面的
连续变量
,布尔值变量以及字符串变量,并绘制不同变量的分布图。然后对变量中的离群值以及明显错误数据进行清洗,探究各变量与状态变量之间的关系。
zhenyu wu
·
2020-09-10 21:48
机器学习
用Excel做直方图(1):随机数发生器
本节知识点:数据分析工具库:随机数发生器离散变量和
连续变量
均匀分布、二项分布、伯努利分布、泊松分布、正态分布、离散概率分布Excel2016有个数据分析的功能,可以满足数据分析小白们用Excel做数据分析的绝大多数需求
data_cola
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2020-09-10 13:55
数据分析
5、sklearn模型建立及评估
读取数据data=pd.read_csv('clear_data.csv')#对分类变量进行填充,填充值为‘NA’train['Cabin']=train['Cabin'].fillna('NA')#对
连续变量
进行填充
thelong的学习日记
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2020-08-29 00:11
随机森林如何处理缺失值?
中有相应的缺失值处理方法,本次记录其两种缺失值处理技巧暴力填补Python中的na.roughfix包提供简单的缺失值填补策略:对于训练集中处于同一个类别下的数据,如果是类别变量缺失,则用众数补全,如果是
连续变量
加油!小小七
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2020-08-26 15:30
机器学习小知识
时间序列分析
自相关性协方差矩阵和相关系数主要研究两个
连续变量
的相似程度(相关性)协方差公式:协方差矩阵:相关系数:cov(x,y)/(var(x)*var(y))相关系数矩阵:相关性:如果对于两个序列x和y,如果它们的相关系数
leo鱼
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2020-08-26 14:59
时间序列
大数据分析的作用有哪些
2:预测预测是指对数字
连续变量
而不是分类变量的预测。
中琛源科技
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2020-08-26 13:21
PRML读书笔记——采样方法
这⾥,z的元素可能是离散变量、
连续变量
或者⼆者的组合。因此,在
连续变量
的情形下,我们希望计算下⾯的期望E[f]=∫f(z)p(z)dz我们假设,使⽤解析的⽅法精确地求出这种期望是⼗分复杂的。
GZGlenn
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2020-08-26 12:28
机器学习
one-hot编码
one-hot编码分类变量(定量特征)与
连续变量
(定性特征)。我们训练模型的变量,一般分为两种形式。以年收入增长率为例,如果取值为0-1之间任意数,则此时变量为连
三猫后端
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2020-08-26 11:28
11、STM32的ADC的原理与使用(内附代码)
是指将
连续变量
的模拟信号转换为离散的数字信号的器件。其实就是一个取样、量化、编码的一个过程。典型的模拟数字转换器将模拟信号转换为表示一定比例电压值的数字信号。比如电量、光照传感器等常用。
nandycooh
·
2020-08-24 17:31
STM32
STM32
R语言之数据操作
数据读写对离散变量,我们会观测变量各个层级观测的频数,或者使用两个变量的交叉表格,对离散变量绘制条形图等;对
连续变量
,我们会看某个变量的均值,标准差,分位数等此外,summary(),str(),describe
鲁鲁酱1996
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2020-08-24 14:56
机器学习之R语言基础
统计分析知识之--描述性统计
数据统计之描述性统计:变量类型包括分类变量和
连续变量
。
python_new
·
2020-08-24 01:35
python数据分析
八、用scikit-learn做特征提取
现实世界中多数特征都不是
连续变量
,比如分类、文字、图像等,为了对非
连续变量
做特征表述,需要对这些特征做数学化表述,因此就用到了特征提取请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址分类变量的特征提取比如城市作为一个特征
jiangjingxuan
·
2020-08-24 00:34
机器学习教程
逻辑回归
和在多元线性回归中一样,自变量x1,x2,...,xk也许是类别变量或
连续变量
或是两种类型的混合。
jmydream
·
2020-08-23 01:33
datamining
相关性分析方法
pearson双变量相关分析适用条件:1.双变量需为两
连续变量
;(与研究设计相关,由
grug350
·
2020-08-22 19:31
R 多元线性回归和逐步回归
library(dplyr)df%select(-c(am,vs,cyl,gear,carb))View(df)
连续变量
例如我们相同其中几个变量(disp,hp,dra,twt)来预测mpg。
上校的猫
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2020-08-22 19:18
11 spss相关分析简介
皮尔逊相关系数r凡
连续变量
之间的线性相关强度的一个度量指标,他的取值范围在【-1,1】|r|取值范围,与相关程度之间的关系0<=|r|<0.3低相关程度0.3<=|r|<0.8中度相关程度0.8<=|r
Joypang
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2020-08-22 11:42
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