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啊啊啊啊啊吖

主成份分析各指標的貢獻率

在factoextra包中對貢獻率有一個繪圖。圖中有參考線，高于此線的認為變量是顯著的，隨著變量的多少這個值是不同的。library(factoextra)? ? library(FactoMineR)? ? df

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怎么計算inverse mills ratio(基于R)

R語言做probit回歸之后，如何計算出inverse mills ratio？在經(jīng)歷多方幫助（此處真的心累）算是找到了一個解決的辦法：library("sampleSelection")data(Mroz87)myProbit

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幾行代碼教你怎么用R實現(xiàn)冪律分布

自然界與社會生活中存在各種各樣性質(zhì)迥異的冪律分布現(xiàn)象，因而對它們的研究具有廣泛而深遠的意義。借助于有效的物理和數(shù)學工具以及強大的計算機運算能力，科學家們對冪律分布的本質(zhì)有了進一步深層次的理解。實際上,冪律分布廣泛存在生物、地球與行星科學、計算機科學、生物學、生態(tài)學、人口統(tǒng)計學與社會科學、經(jīng)濟與金融學等眾多領域中,且表現(xiàn)形式多種多樣. 在自然界與日常生活中,包括地震規(guī)模大小的分布 (古登堡2里希特

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時間序列里的那些圖，你會嗎

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R里關于時間序列函數(shù)整理

R與金融時間序列分析常見問題集library(zoo)? ?? ?? ?? ?#時間格式預處理library(xts)? ?? ?? ?? ?#同上library(timeSeires)? ?? ?#同上library(urca)? ?? ?? ???#進行單位根檢驗library(tseries)? ?? ?? ?#arma模型library(fUnitRoots)? ???#進行單

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用數(shù)據(jù)來戀愛！妹子被追后的選擇分析

假設：1. 妹子們一生中可以遇到100個追求者，追求者的優(yōu)秀程度符合正態(tài)分布；2. 每個妹子都具備判斷并比較追求者優(yōu)秀程度的能力；3. 接受或拒絕一個追求者后永遠無法后悔。問題：當遇到追求者時，如何選擇才能獲得最優(yōu)結(jié)果？下面介紹選擇方法：? ?? ?首先，為了不錯過在未來可以接受更優(yōu)秀的追求者，理性的妹子會拒絕最早的一批追求者，并且采用第一批追求者做樣本量k，理性地判斷出追求者中最

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一起學習！R實現(xiàn)邏輯回歸的學習整理

SAS中Proc logisitc過程提供了很完善的logistic回歸的分析功能，學習R中完成此過程只是想比較一下兩個軟件在完成此過程的差別。雖然有很多帖子介紹如何采用R完成logistic回歸過程，但是都相對過于簡單，對于以下常用細節(jié)很少涉及。1、模型篩選方法2、如何簡單設定啞變量3、針對分類變量，如何選取特定水平作為參考水平4、如何簡單輸出OR值及置信區(qū)間5、如何構建條件logis

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二項分布和多項分布區(qū)別

二項分布和多項分布在生活中，許多行為（試驗）的結(jié)果只有兩個“Ａ”和“非Ａ”。例如：檢查產(chǎn)品的質(zhì)量，其結(jié)果只有兩個：合格與不合格；如果試驗的結(jié)果多于兩個，但只關心其中一個結(jié)果，也可以視為只有兩個結(jié)果。例如，調(diào)查教育程度時，結(jié)果有文盲、小學、初中、高中、大學以上，如果自關心大學以上，那么所有結(jié)果可以分成兩類：大學以上和非大學以上。如果兩個結(jié)果的發(fā)生概率已知，那么從總體中抽?。蝹€個體，這Ｎ

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古典概率分布的連續(xù)形式有哪些?

均勻分布均勻概率分布是古典概率分布的連續(xù)形式，是指隨機事件的可能結(jié)果是連續(xù)型數(shù)據(jù)變量，所有的連續(xù)型數(shù)據(jù)結(jié)果所對應的概率相等。回顧古典概率分布，如圖所示，擲骰子點數(shù)結(jié)果的概率分布就是一個典型的古典概率分布，投擲的點數(shù)結(jié)果是六個離散型數(shù)值(1,2,3,4,5,6)，它們的發(fā)生概率相等，都是1/6。如果將離散型數(shù)據(jù)結(jié)果(1,2,3,4,5,6)換成連續(xù)型數(shù)據(jù)結(jié)果的取值區(qū)域(1

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概率問題？

生活案例英國超級聯(lián)賽已經(jīng)成為世界上最高水平的足球聯(lián)賽之一，吸引了世界球迷的目光，曼徹斯特聯(lián)隊與曼徹斯特城隊的同城德比更是令世界矚目。截止到2015-2016賽季，曼徹斯特聯(lián)隊在歷史上和曼徹斯特城隊交手171次，打進250球丟234球，拿到了71勝51平49負的戰(zhàn)績。如果在2016-2017賽季，曼徹斯特聯(lián)隊與曼徹斯特城隊將進行6場比賽，求曼聯(lián)2勝1平3負的概率是多少？分析思路足球比賽的結(jié)果有

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構成時間數(shù)列的因素有哪些？

1、長期趨勢（Secular Trends）由于某種根本原因的影響，客觀現(xiàn)象在一個相當長的時間內(nèi)所呈現(xiàn)出來的持續(xù)增加或持續(xù)減少的一種趨勢和狀態(tài)。例如：隨著經(jīng)濟條件、醫(yī)療條件的發(fā)展，人口出生率有高于死亡率的趨勢；隨著勞動條件和手段的改善，勞動生產(chǎn)率有上升趨勢等。2、季節(jié)趨勢（Seasonal fluctuation）由于季節(jié)的轉(zhuǎn)變而使時間數(shù)列發(fā)生周期性變化。這種周期性變化是以年為周期的可以預見

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什么是卡方分布？

定義：卡方統(tǒng)計量的抽樣分布稱為卡方分布，如果大小為n的所有可能的樣本取自方差為σ2的正態(tài)分布總體，且對每一樣本計算卡方統(tǒng)計量的特定值，則這些特定值將有一個稱作卡方分布的連續(xù)概率分布（抽樣分布）?？ǚ椒植加梢粋€特定的唯一的概率密度函數(shù)所定義，函數(shù)為：概率密度函數(shù)曲線如下，隨著自由度的增加，曲線變成單峰的，且越來越對稱。

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過擬合問題

為什么會產(chǎn)生過擬合，有哪些方法可以預防或克服過擬合？一般在機器學習中，將學習器在訓練集上的誤差稱為訓練誤差或者經(jīng)驗誤差，在新樣本上的誤差稱為泛化誤差。顯然我們希望得到泛化誤差小的學習器，但是我們事先并不知道新樣本，因此實際上往往努力使經(jīng)驗誤差最小化。然而，當學習器將訓練樣本學的太好的時候，往往可能把訓練樣本自身的特點當做了潛在樣本具有的一般性質(zhì)。這樣就會導致泛化性能下降，稱之為過擬合，相反

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GBDT 和隨機森林的區(qū)別？

隨機森林采用的是bagging的思想，bagging又稱為bootstrap aggreagation，通過在訓練樣本集中進行有放回的采樣得到多個采樣集，基于每個采樣集訓練出一個基學習器，再將基學習器結(jié)合。隨機森林在對決策樹進行bagging的基礎上，在決策樹的訓練過程中引入了隨機屬性選擇。傳統(tǒng)決策樹在選擇劃分屬性的時候是在當前節(jié)點屬性集合中選擇最優(yōu)屬性，而隨機森林則是對結(jié)點先隨機選擇包含k個

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如何解決類別不平衡問題？

有些情況下訓練集中的樣本分布很不平衡，例如在腫瘤檢測等問題中，正樣本的個數(shù)往往非常的少。從線性分類器的角度，在用 y = wx b 對新樣本進行分類的時候，事實上在用預測出的y值和一個y值進行比較，例如常常在y>0.5的時候判為正例，否則判為反例。幾率y/1-y反映了正例可能性和反例可能性的比值，閾值0.5恰好表明分類器認為正反的可能性相同。在樣本不均衡的情況下，應該是分類器的預測幾率高

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SVM、LR、決策樹的對比？

SVM既可以用于分類問題，也可以用于回歸問題，并且可以通過核函數(shù)快速的計算，LR實現(xiàn)簡單，訓練速度非?？?，但是模型較為簡單，決策樹容易過擬合，需要進行剪枝等。從優(yōu)化函數(shù)上看，soft margin的SVM用的是hinge loss,而帶L2正則化的LR對應的是cross entropy loss，另外adaboost對應的是exponential loss。所以LR對遠點敏感，但是SVM對

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決策樹的特性？

決策樹基于樹結(jié)構進行決策，與人類在面臨問題的時候處理機制十分類似。其特點在于需要選擇一個屬性進行分支，在分支的過程中選擇信息增益最大的屬性。在劃分中我們希望決策樹的分支節(jié)點所包含的樣本屬于同一類別，即節(jié)點的純度越來越高。決策樹計算量簡單，可解釋性強，比較適合處理有缺失屬性值的樣本，能夠處理不相關的特征，但是容易過擬合，需要使用剪枝或者隨機森林。信息增益是熵減去條件熵，代表信息不確定性較少的程度

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SVM 的推導，特性？多分類怎么處理？

SVM是最大間隔分類器從線性可分情況下，原問題，特征轉(zhuǎn)換后的dual問題，引入kernel(線性kernel,多項式，高斯),最后是soft margin。線性：簡單，速度快，但是需要線性可分多項式：比線性核擬合程度更強，知道具體的維度，但是高次容易出現(xiàn)數(shù)值不穩(wěn)定，參數(shù)選擇比較多。高斯：擬合能力最強，但是要注意過擬合問題。不過只有一個參數(shù)需要調(diào)整。多分類問題，一般將二分類推廣到多分類

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wangjuju123

常見的聚類算法

1. K-Means(K均值)聚類算法步驟： (1) 首先我們選擇一些類/組，并隨機初始化它們各自的中心點。中心點是與每個數(shù)據(jù)點向量長度相同的位置。這需要我們提前預知類的數(shù)量(即中心點的數(shù)量)。 (2) 計算每個數(shù)據(jù)點到中心點的距離，數(shù)據(jù)點距離哪個中心點最近就劃分到哪一類中。 (3) 計算每一類中中心點作為新的中心點。 (4) 重復以上步驟，直到每一類中心在每次迭代后變化不大為止。也可

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主成分分析和因子分析區(qū)別與聯(lián)系

主成分分析（Principal components analysis，PCA）基本原理：利用降維（線性變換)的思想，在損失很少信息的前提下把多個指標轉(zhuǎn)化為幾個不相關的綜合指標（主成分)，即每個主成分都是原始變量的線性組合，且各個主成分之間互不相關，使得主成分比原始變量具有某些更優(yōu)越的性能（主成分必須保留原始變量90%以上的信息），從而達到簡化系統(tǒng)結(jié)構，抓住問題實質(zhì)的目的。因子分析（Factor

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