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主成份分析計(jì)算第一因子解釋變異數(shù)值

> PCA1 = princomp(Allct[,5:12])> as asImportance of components:? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ???Comp.1? ???Comp.2? ???Comp.3? ?? ?Comp.4? ?? ?Comp.5? ?? ? Comp.6 Comp.7 Comp.8Standard de

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關(guān)于lavaan的問(wèn)題

我在學(xué)習(xí)lavaan時(shí)用了這個(gè)例子：> library(lavaan)This is lavaan 0.5-16lavaan is BETA software! Please report any bugs.> ?HolzingerSwineford1939starting httpd help server ... done> data(HolzingerSwineford1939)

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主成份分析各指標(biāo)的貢獻(xiàn)率

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

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怎么計(jì)算inverse mills ratio(基于R)

R語(yǔ)言做probit回歸之后，如何計(jì)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(gè)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(shí)現(xiàn)冪律分布

自然界與社會(huì)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(duì)它們的研究具有廣泛而深遠(yuǎn)的意義。借助于有效的物理和數(shù)學(xué)工具以及強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力，科學(xué)家們對(duì)冪律分布的本質(zhì)有了進(jìn)一步深層次的理解。實(shí)際上,冪律分布廣泛存在生物、地球與行星科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)、生態(tài)學(xué)、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)與社會(huì)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)等眾多領(lǐng)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(shí)間序列里的那些圖，你會(huì)嗎

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R里關(guān)于時(shí)間序列函數(shù)整理

R與金融時(shí)間序列分析常見(jiàn)問(wèn)題集library(zoo)? ?? ?? ?? ?#時(shí)間格式預(yù)處理library(xts)? ?? ?? ?? ?#同上library(timeSeires)? ?? ?#同上library(urca)? ?? ?? ???#進(jìn)行單位根檢驗(yàn)library(tseries)? ?? ?? ?#arma模型library(fUnitRoots)? ???#進(jìn)行單

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用數(shù)據(jù)來(lái)戀愛(ài)！妹子被追后的選擇分析

假設(shè)：1. 妹子們一生中可以遇到100個(gè)追求者，追求者的優(yōu)秀程度符合正態(tài)分布；2. 每個(gè)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(gè)追求者后永遠(yuǎn)無(wú)法后悔。問(wèn)題：當(dāng)遇到追求者時(shí)，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(cuò)過(guò)在未來(lái)可以接受更優(yōu)秀的追求者，理性的妹子會(huì)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(xué)習(xí)！R實(shí)現(xiàn)邏輯回歸的學(xué)習(xí)整理

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

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二項(xiàng)分布和多項(xiàng)分布區(qū)別

二項(xiàng)分布和多項(xiàng)分布在生活中，許多行為（試驗(yàn)）的結(jié)果只有兩個(gè)“Ａ”和“非Ａ”。例如：檢查產(chǎn)品的質(zhì)量，其結(jié)果只有兩個(gè)：合格與不合格；如果試驗(yàn)的結(jié)果多于兩個(gè)，但只關(guān)心其中一個(gè)結(jié)果，也可以視為只有兩個(gè)結(jié)果。例如，調(diào)查教育程度時(shí)，結(jié)果有文盲、小學(xué)、初中、高中、大學(xué)以上，如果自關(guān)心大學(xué)以上，那么所有結(jié)果可以分成兩類：大學(xué)以上和非大學(xué)以上。如果兩個(gè)結(jié)果的發(fā)生概率已知，那么從總體中抽取Ｎ個(gè)個(gè)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(jī)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(duì)應(yīng)的概率相等?；仡櫣诺涓怕史植?，如圖所示，擲骰子點(diǎn)數(shù)結(jié)果的概率分布就是一個(gè)典型的古典概率分布，投擲的點(diǎn)數(shù)結(jié)果是六個(gè)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(wèn)題？

生活案例英國(guó)超級(jí)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(duì)與曼徹斯特城隊(duì)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(duì)在歷史上和曼徹斯特城隊(duì)交手171次，打進(jìn)250球丟234球，拿到了71勝51平49負(fù)的戰(zhàn)績(jī)。如果在2016-2017賽季，曼徹斯特聯(lián)隊(duì)與曼徹斯特城隊(duì)將進(jìn)行6場(chǎng)比賽，求曼聯(lián)2勝1平3負(fù)的概率是多少？分析思路足球比賽的結(jié)果有

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構(gòu)成時(shí)間數(shù)列的因素有哪些？

1、長(zhǎng)期趨勢(shì)（Secular Trends）由于某種根本原因的影響，客觀現(xiàn)象在一個(gè)相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)所呈現(xiàn)出來(lái)的持續(xù)增加或持續(xù)減少的一種趨勢(shì)和狀態(tài)。例如：隨著經(jīng)濟(jì)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(shì)；隨著勞動(dòng)條件和手段的改善，勞動(dòng)生產(chǎn)率有上升趨勢(shì)等。2、季節(jié)趨勢(shì)（Seasonal fluctuation）由于季節(jié)的轉(zhuǎn)變而使時(shí)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(yù)見(jiàn)

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什么是卡方分布？

定義：卡方統(tǒng)計(jì)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(duì)每一樣本計(jì)算卡方統(tǒng)計(jì)量的特定值，則這些特定值將有一個(gè)稱作卡方分布的連續(xù)概率分布（抽樣分布）?？ǚ椒植加梢粋€(gè)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(lái)越對(duì)稱。

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過(guò)擬合問(wèn)題

為什么會(huì)產(chǎn)生過(guò)擬合，有哪些方法可以預(yù)防或克服過(guò)擬合？一般在機(jī)器學(xué)習(xí)中，將學(xué)習(xí)器在訓(xùn)練集上的誤差稱為訓(xùn)練誤差或者經(jīng)驗(yàn)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(xué)習(xí)器，但是我們事先并不知道新樣本，因此實(shí)際上往往努力使經(jīng)驗(yàn)誤差最小化。然而，當(dāng)學(xué)習(xí)器將訓(xùn)練樣本學(xué)的太好的時(shí)候，往往可能把訓(xùn)練樣本自身的特點(diǎn)當(dāng)做了潛在樣本具有的一般性質(zhì)。這樣就會(huì)導(dǎo)致泛化性能下降，稱之為過(guò)擬合，相反

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GBDT 和隨機(jī)森林的區(qū)別？

隨機(jī)森林采用的是bagging的思想，bagging又稱為bootstrap aggreagation，通過(guò)在訓(xùn)練樣本集中進(jìn)行有放回的采樣得到多個(gè)采樣集，基于每個(gè)采樣集訓(xùn)練出一個(gè)基學(xué)習(xí)器，再將基學(xué)習(xí)器結(jié)合。隨機(jī)森林在對(duì)決策樹(shù)進(jìn)行bagging的基礎(chǔ)上，在決策樹(shù)的訓(xùn)練過(guò)程中引入了隨機(jī)屬性選擇。傳統(tǒng)決策樹(shù)在選擇劃分屬性的時(shí)候是在當(dāng)前節(jié)點(diǎn)屬性集合中選擇最優(yōu)屬性，而隨機(jī)森林則是對(duì)結(jié)點(diǎn)先隨機(jī)選擇包含k個(gè)

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如何解決類別不平衡問(wèn)題？

有些情況下訓(xùn)練集中的樣本分布很不平衡，例如在腫瘤檢測(cè)等問(wèn)題中，正樣本的個(gè)數(shù)往往非常的少。從線性分類器的角度，在用 y = wx b 對(duì)新樣本進(jìn)行分類的時(shí)候，事實(shí)上在用預(yù)測(cè)出的y值和一個(gè)y值進(jìn)行比較，例如常常在y>0.5的時(shí)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(rèn)為正反的可能性相同。在樣本不均衡的情況下，應(yīng)該是分類器的預(yù)測(cè)幾率高

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SVM、LR、決策樹(shù)的對(duì)比？

SVM既可以用于分類問(wèn)題，也可以用于回歸問(wèn)題，并且可以通過(guò)核函數(shù)快速的計(jì)算，LR實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，訓(xùn)練速度非?？?，但是模型較為簡(jiǎn)單，決策樹(shù)容易過(guò)擬合，需要進(jìn)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(duì)應(yīng)的是cross entropy loss，另外adaboost對(duì)應(yīng)的是exponential loss。所以LR對(duì)遠(yuǎn)點(diǎn)敏感，但是SVM對(duì)

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決策樹(shù)的特性？

決策樹(shù)基于樹(shù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策，與人類在面臨問(wèn)題的時(shí)候處理機(jī)制十分類似。其特點(diǎn)在于需要選擇一個(gè)屬性進(jìn)行分支，在分支的過(guò)程中選擇信息增益最大的屬性。在劃分中我們希望決策樹(shù)的分支節(jié)點(diǎn)所包含的樣本屬于同一類別，即節(jié)點(diǎn)的純度越來(lái)越高。決策樹(shù)計(jì)算量簡(jiǎn)單，可解釋性強(qiáng)，比較適合處理有缺失屬性值的樣本，能夠處理不相關(guān)的特征，但是容易過(guò)擬合，需要使用剪枝或者隨機(jī)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(dǎo)，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(wèn)題，特征轉(zhuǎn)換后的dual問(wèn)題，引入kernel(線性kernel,多項(xiàng)式，高斯),最后是soft margin。線性：簡(jiǎn)單，速度快，但是需要線性可分多項(xiàng)式：比線性核擬合程度更強(qiáng)，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(qiáng)，但是要注意過(guò)擬合問(wèn)題。不過(guò)只有一個(gè)參數(shù)需要調(diào)整。多分類問(wèn)題，一般將二分類推廣到多分類

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