如何在R中有效地运行多个变量的负二项回归 - 腾讯云开发者社区

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机器学习面试

所谓负二项指的是一种分布，其实跟poission回归、logistic回归有点类似，poission回归用于服从poission分布的资料，logistic回归用于服从二项分布的资料，负二项回归用于服从负二项分布的资料...偏最小二乘回归还有一个很大的优点，那就是可以用于多个因变量的情形，普通的线性回归都是只有一个因变量，而偏最小二乘回归可用于多个因变量和多个自变量之间的分析。...因为它的原理就是同时提取多个因变量和多个自变量的信息重新组成新的变量重新分析，所以多个因变量对它来说无所谓。...态就是指程序中定义的引用变量所指向的具体类型和通过该引用变量发出的方法调用在编程时并不确定，而是在程序运行期间才确定，即一个引用变量倒底会指向哪个类的实例对象，该引用变量发出的方法调用到底是哪个类中实现的方法...因为在程序运行时才确定具体的类，这样，不用修改源程序代码，就可以让引用变量绑定到各种不同的类实现上，从而导致该引用调用的具体方法随之改变，即不修改程序代码就可以改变程序运行时所绑定的具体代码，让程序可以选择多个运行状态

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多元线性回归：机器学习中的经典模型探讨

引言多元线性回归是统计学和机器学习中广泛应用的一种回归分析方法。它通过分析多个自变量与因变量之间的关系，帮助我们理解和预测数据的行为。...多元线性回归是回归分析的一种扩展形式，它考虑多个自变量对因变量的影响。具体来说，它试图找出一个线性方程来描述因变量与多个自变量之间的关系。...三、多元线性回归的实现 3.1 数据准备首先，我们需要准备数据集。通常，一个数据集应该包含多个特征以及对应的目标变量。我们将使用pandas库来处理数据。...使用交叉验证和正则化（如岭回归、套索回归）可以有效降低过拟合的风险。...自监督学习：通过自监督学习，模型能够更有效地利用无标注数据，降低数据标注成本。六、结论多元线性回归作为一种经典的机器学习模型，在数据分析和预测中仍然发挥着重要作用。

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数据分析之回归分析

即研究回归模型中的每个自变量与因变量之间是否存在显著的线性关系，也就是研究自变量能否有效地解释因变量的线性变化，它们能否保留在线性回归模型中。...在该技术中，因变量是连续的，自变量（单个或多个）可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。...12）逐步回归该回归方法可用于在处理存在多个自变量的情形。在该技术中，自变量的选取需要借助自动处理程序，无须人为干预。...通过观察统计的值，如 R-square、t-stats和 AIC 指标，来识别重要的变量，可以实现这一需求。逐步回归通过同时添加/去除基于指定标准的协变量来拟合模型。...例如，可能希望尝试用几组不同的自变量为学生的分数建模。在一个模型中仅使用人口统计变量，而在另一个模型选择有关学校和教室的变量，如每位学生的支出和师生比。

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R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况

在这篇文章中，我们把这个模型称为 "二项逻辑回归"，因为要预测的变量是二进制的，然而，逻辑回归也可以用来预测一个可以两个以上数值的因变量。在这第二种情况下，我们称该模型为 "多项式逻辑回归"。...例如，一个典型的例子是将电影分为 "搞笑片"、"纪录片 "或 "剧情片"等。 R中的逻辑Logistic回归实现 R使拟合一个逻辑回归模型变得非常容易。...这个函数向我们展示变量是如何虚拟出来的，以及如何在模型中解释它们。 ? 例如，你可以看到，在性别这个变量中，女性将被用作参考变量。...这个预测因素的负系数表明，在所有其他变量相同的情况下，男性乘客生存的可能性较小。...测试集上0.84的准确度是一个相当不错的结果。然而，请记住，这个结果在一定程度上取决于我先前对数据的手动分割，因此，如果想得到一个更精确的分数，最好运行某种交叉验证，如k-fold交叉验证。

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【独家】一文读懂回归分析

线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的少数几种技术之一。在该技术中，因变量是连续的，自变量（单个或多个）可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。...6）负二项回归所谓负二项指的是一种分布，其实跟poission回归、logistic回归有点类似，poission回归用于服从poission分布的资料，logistic回归用于服从二项分布的资料，负二项回归用于服从负二项分布的资料...12）逐步回归该回归方法可用于在处理存在多个自变量的情形。在该技术中，自变量的选取需要借助自动处理程序，无须人为干预。...通过观察统计的值，如 R-square、t-stats和 AIC 指标，来识别重要的变量，可以实现这一需求。逐步回归通过同时添加/去除基于指定标准的协变量来拟合模型。...例如，可能希望尝试用几组不同的自变量为学生的分数建模。在一个模型中仅使用人口统计变量，而在另一个模型选择有关学校和教室的变量，如每位学生的支出和师生比。

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【视频】R语言广义加性模型GAMs非线性效应、比较分析草种耐寒性实验数据可视化

GAMs的核心思想在于，将GLM中的一个或多个线性预测变量替换为这些变量的平滑函数，从而允许模型捕捉预测变量与条件响应之间复杂且非线性的关系，而无需事先对这些关系的具体形态做出假设。...值得注意的是，除了三次回归基外，还有多种类型的基展开方法可用于构建惩罚平滑模型，包括但不限于多维平滑技术，用于处理具有多个协变量的复杂情况；空间平滑技术，特别适用于具有空间相关性的数据；以及单调平滑技术...temp, year)），单一预测变量的效应往往分散在多个平滑函数中，这使得直接解释每个平滑项变得困难。...以下是一些建议的方法：计算并绘制平均平滑效果：利用适当的统计软件包（如R中的mgcv和ggeffects或margins包），可以计算并绘制考虑所有其他预测变量影响的平均平滑效果图。...如何在期刊中精准报告GAM的影响？最终，我将聚焦于解答GAM领域的一个普遍疑问：如何有效地传达这些复杂而精细的分析结果？

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【视频】R语言广义加性模型GAMs非线性效应、比较分析草种耐寒性实验数据可视化

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R语言宏基因组学统计分析学习笔记（第三章-3）

为了解释过度分散和多余的零，相同的作者提出了一种ZINB回归方法，用于识别两个或多个群落之间的差异的类群。...基于零膨胀负二项模型的微分分布分析Chen等提出了基于ZINB(零膨胀负二项)回归模型的微生物组数据差异分布分析的一般框架。首先，基于计数的ZINB模型已被测试为最适合于零膨胀和过度分散的数据。...以前的零膨胀模型把离散度看作是所有协变量上的一个公害和公共参数。相反，所提出的方法允许协变量相关的离散度：离散度依赖于协变量，如疾病状况，并处理异常值以提高零膨胀模型的稳健性。...该模型基于广义Lotka-Volterra(GLV)非线性微分方程，假设生态系统中物种的生长是密度受限的，并受到系统中其他物种的正或负调控。自回归模型还利用GLV方程分析了OTUS相对丰度的动态变化。...vegan是非常重要且使用最广泛的R包（Oksanen等人，2016年），最初是为生态学家设计的。vegan不是独立的。它取决于许多其他R软件包，并且必须在R统计环境下运行。

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Python中线性回归的完整指南

估计系数假设只有一个变量和一个目标。然后线性回归表示为： ? 具有1个变量和1个目标的线性模型的方程在上面的等式中，beta是系数。这些系数是需要的，以便用模型进行预测。...从真实值中减去预测但为什么误差平方？对误差进行平方，因为预测可以高于或低于真值，分别导致负差异或正差异。如果没有对误差进行平方，则由于负差异而导致的误差总和可能会减少，而不是因为模型非常适合。...因此假设线性关系，如果特征X可以解释（预测）目标，则比例高并且R 2值将接近1.如果相反，则R 2值接近0。多元线性回归理论在现实生活中，永远不会有一个功能来预测目标。...添加互动在线性模型中具有多个预测变量意味着某些预测变量可能对其他预测变量产生影响。例如想要预测一个人的工资，了解她的年龄和在学校度过的年数。当然这个人年龄越大，这个人在学校度过的时间就越多。...现在知道它是如何工作的，让它让它工作！将通过Python中的简单和多元线性回归进行研究，并将展示如何在两种情况下评估参数的质量和整体模型。可以在此处获取代码和数据。

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面向数据产品的10个技能

数据基础在处理数据时，熟悉各种文件格式如CSV、PDF和文本文件的操作至关重要。使用诸如Pandas和NumPy等强大的Python库可以有效地读取、写入和处理这些格式的数据。...3）映射组件: 决定使用哪个变量作为 x 变量，以及使用哪个变量作为 y 变量。数据集是一个具有多个特征的多维数据集的时候，这一点很重要。...线性回归，作为一种基础且强大的预测方法，通过建立自变量（解释变量）与因变量（响应变量）之间的线性关系来预测数值型数据。...简单线性回归涉及一个自变量和一个因变量，而多重线性回归则包含多个自变量，能够提供更为复杂的预测模型。...机器学习基础在监督式学习中，连续变量预测主要是如上所述的回归分析，对于离散变量的预测而言，需要掌握：逻辑回归支持向量机(SVM)分类器 KNN分类决策树随机森林朴素贝叶斯对于非监督式学习而言

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广义线性模型应用举例之泊松回归及R计算

某些计数型变量可以通过正态分布进行近似，并可以使用一般线性回归进行合理建模。但更普遍做法是使用广义线性模型，如泊松回归或负二项回归，它们都是应用于计数型（非负整数）响应变量的回归模型。...在早期，计数数型变量常通过数据变换或通过非参数假设检验进行分析，现如今更普遍使用广义线性模型方法的主要原因是可以获得可解释的参数估计。关于负二项回归在前文“负二项回归”中已作过简介。...考虑到R. cataractae丰度是一组计数型变量，由离散型的非负整数组成（非连续型变量，比较特殊），不妨首先观测一下R. cataractae丰度变量的分布特征。...显著的正回归系数代表了当该环境变量的水平增加时，促进R. cataractae丰度提升；显著的负回归系数则表示该环境变量的水平增加时，R. cataractae丰度降低。...负二项回归也是应用于计数型（非负整数）响应变量的回归模型，与泊松回归相比具有更大的灵活性，且被实践证明非常有效。详情可参考前文“负二项回归应用举例和R计算”。参考资料 Robert I.

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重磅！目前最强性能的人脸检测算法（Wider Face Dataset）

01 S T C 对于单级检测器，大量的正负样本比的anchor（例如，大约有300k个anchor，SRN中的正/负比约为0.006%）导致了相当多的假阳性。...因此，它需要另一个阶段，如RPN过滤掉一些负样本。选择性两步分类是从RefineDet继承而来的，有效地拒绝了大量的负样本anchor，缓解了类不平衡问题。...02 S T R 像Cascade RCNN这样的多步回归可以提高Bounding Box位置的准确性，特别是在一些具有挑战性的场景中，例如MS COCO风格的评估指标。...STR作用于高层Feature Map上，用来粗略调整anchor的尺度、位置（类似于RefineDet中ARM的回归任务），并进一步为高层Feature Map上的回归器提供refined后的anchor...位置初始化（类似于RefineDet中ODM的回归任务）。

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【案例】SPSS商业应用系列第2篇: 线性回归模型

业界领先的预测分析软件 IBM SPSS Statistics 提供了强大的线性回归分析功能，能够有效地解决此类问题。...本系列文章从实际问题出发，通过一些实际生活中常见的商业问题来引出 IBM SPSS 软件家族中的典型预测模型，手把手地指导用户如何在软件中对该模型进行设置，如何查看运行结果，讲解运行结果的真实意义，最后引申到如何将该结果应用于解决这个具体的商业问题中来...而现实生活中应用更多的多元线性回归，即多个变量对某一个变量的影响。我们可以用下面的公式来表达多元线性回归模型： ?...之后，我们可以对这个线性表达式进行可信程度的统计检验，并评价模型的质量，也可以对模型做进一步的分析，寻找出在影响因变量的多个自变量中，哪些自变量对因变量的影响更为显著，哪些自变量对模型的贡献更加重要，这些都是模型评价的过程...在 Best Subsets Selection（最佳子集选择）区域当中的Criteria for entry/removal（输入 / 删除标准）下拉框中，有“信息准则 AICC”、“调整后的 R2

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Anchor Free的目标检测方法--FCOS

四、基于FPN的FCOS多级预测五、center-ness 六、实验效果 01 anchor-based detectors 存在的一些缺点目前主流的目标检测算法，如Faster R-CNN，SSD...02 FCOS具有以下优点 1、使得检测与许多其他FCN可解决的任务（如语义分割）统一起来，从而更容易重用这些任务中的思想。...backbone网络的特征图之后分别为分类和回归分支添加了四个卷积层,此外，由于回归目标总是正的,使用将任意的实数都映射到回归分支顶部的,需要注意的是，FCOS 的网络输出变量比常用的 anchor based...2、与真实框的重叠会导致在训练期间产生模糊性（即哪个边界框应该在重叠位置进行回归），采用多级预测方法可以有效地解决模糊问题。...(l, t, r, b) > mi 或者 max(l, t, r, b) 负样本并且再也不会对该位置进行回归操作，mi是特征层级 i 需要回归的最大距离,m2，m3，m4，m5

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CPC(representation learning with contrastive predctive coding)

算法的核心是通过强大的自回归（autoregressive）模型来学习未来的（预测的）隐变量表示。...论文主要工作：①将高位数据压缩到更简洁的隐变量空间，该空间使用条件概率建造。②在隐变量中使用强大的自回归模型来预测未来可能的步骤。...当预测的更远，公用信息变得更少，模型需要更全局结构的推断。预测高维数据的挑战众多：①单峰的损失函数，如均方差，交叉熵不适用。②强大的生成模型需要重建数据的每个特征。...④ 论文是怎么同时使用编码和自回归模型的？如此使用的意义何在？...使用编码是为了将数据映射为隐变量，使用自回归模型是为了将之前与当前的隐变量汇总。

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FPGA中的DSP-Packing: 提高算法性能功耗和效率

Mert等人的方法： Mert等人提出了一种方法，可以在单个DSP上实现两组乘法（c0·a0=r0 和 c1·a0=r1）。其中 c0 和 c1 必须是常数，而 a0 是相同的变量输入。...但在许多应用场景中，乘法操作数在运行时变化，使得这种方法不可行。 Kalali和Van Leuken的方法：他们扩展了Mert等人的方法，通过使用查找表技术来存储分解后的常数。...论文中的新方法论文主要就是研究如何在单个DSP块中实现多个低精度乘法运算的技术： INT4-Packing简介 INT4-Packing是一种技术，它可以在单个DSP块中同时执行四个4位乘法运算。...添加打包方案：对于尖峰神经网络等应用，可以有效地利用DSP的48位累加器来执行多个小位宽加法操作。打包密度ρ：这是衡量打包效率的一个指标，定义为被乘法结果占用的位数除以DSP总输出位数的比例。...总体而言，论文提出的方法有效地提高了FPGA中DSP资源的利用率，尤其是在处理低精度数据时，如图像处理或机器学习应用中的量化数据。

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Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

我们的方案可以被认为是一个回归参考的金字塔(图1c)，它避免了枚举图像或多个尺度或纵横比的过滤器。当使用单尺度图像进行训练和测试时，该模型性能良好，从而提高了运行速度。?...第一种方法是基于图像/特征金字塔，如DPM在多个尺度下调整大小。...第二种方法是在特征图上使用多个尺度(和/或纵横比)的滑动窗口。例如，在DPM中，使用不同的滤波器大小(如5x7和7x5)分别训练不同纵横比的模型。...变量x、xa、x*分别是预测框、anchor框和ground truth框(对y,w,h也一样)。然而，我们的方法与以前基于roi的(感兴趣区域)方法不同，实现了边界盒回归。...在R-CNN和Fast R-CNN中，对任意大小的roi汇集的特性执行边界盒回归，回归权重由所有区域大小共享。

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机器学习集成算法——袋装法和随机森林

在这篇文章中，您将学习使用袋装集成算法和随机森林算法建立预测模型。阅读这篇文章后，您将学到：用自助法从样本中估计统计量。用自助集成算法从单个训练数据集中训练多个不同的模型。...这是袋装法产生的子模型的重要特征。袋装决策树的参数仅有样本数量及决策树的数量。后者可以这样确定：在每次运行之后，增加下一次使用的决策树数量，直到精度不再有明显改进（例如在交叉验证测试中）。...扩大模型规模会增加训练耗时，但可以更有效地避免过拟合。就像决策树本身一样，袋装法可以用于分类和回归问题。随机森林随机森林是对袋装决策树的改进。...统计学习入门：在R中的应用，第8章。应用预测建模，第8章和第14章。统计学习的要素：数据挖掘，推理和预测，第15章。总结在这篇文章中，您学习了袋装法这个机器学习集成算法和它的常用变体随机森林。...如何使用袋装法集成来自多个高方差模型的预测。如何在袋装时调整决策树的结构以降低各预测间的相关性，即随机森林。

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【原创精品】使用R语言gbm包实现梯度提升算法

最基础的模型集成方法，即生成多个模型（也叫基础学习器base learner）后，取预测平均数（如线性回归）或以多数投票表决（如决策树等分类问题）为模型结果。...boost也分为许多种类，如AdaBoost、Gradient Boost、XGBoost等，Gradient Boost顾名思义，与梯度脱不开关系，对梯度有了解或学过数值计算的人应当知道，负梯度方向是函数下降最快的方向...在有监督机器学习中，我们的目标是学得使得损失函数最小的模型，因此梯度下降算法的目标则是在每一轮迭代中，求得当前模型的损失函数的负梯度方向，乘以一定的步长（即学习速率），加到当前模型中形成此轮迭代产生的新模型...确定了以上变量后，Gradient Boost Machine的算法如下： 1、以常数初始化函数f0 2、从第1到第M次迭代： 3、计算负梯度函数gt(x) 4、训练新的基础学习器h(x, θt) 5、...有趣的是，gbm包的全称也并不是Gradient Boost Machine，而是generalized boosted regression models—广义提升回归模型，即运用了boosting算法的广义回归模型

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用不匹配的图文对也能进行多模态预训练？百度提出统一模态的预训练框架：UNIMO（ACL2021）

在这项工作中，作者提出了一种统一模态预训练的结构，即UNIMO，它可以有效地适应单模态和多模态的理解和生成任务。...实验结果表明，UNIMO极大地提高了多个单模态和多模态下游任务的性能。...通过这种方式，本文的模型可以有效地将不同层次的视觉和文本表示统一到同一语义空间中，并结合更多的单模态知识来相互增强。 02 方法人类通过许多方式感知世界，如声音、视觉和语言。...他们从同一Batch中为每个图像-文本对随机采样负图像或文本样本对，并利用分类器确定图像和文本是否匹配。...最终目标是使预测分布和Faster R-CNN的目标检测输出（）之间的交叉熵（CE）损失最小化： 2.3.

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数据分析之回归分析

R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况

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R语言宏基因组学统计分析学习笔记（第三章-3）

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面向数据产品的10个技能

广义线性模型应用举例之泊松回归及R计算

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