https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/16896447 在jsp学习中,经常需要在一个jsp页面中调用另一个jsp...页面中的变量,下面就这几天的学习,总结一下。 ...jsp页面之间的变量调用有多种方法: 1、通过jsp的内置对象—request对象获取参数: (1)通过超链接传参: 例:把a.jsp...i=1">传参 (说明:给i赋值时也可以用jsp表达式,例如i=变量名 %>) 在b.jsp页面中的核心代码为: ...: 例:把a.jsp中定义的变量传送到b.jsp中; 在a.jsp中的核心代码为:
即使在各组之间的某些基线变量出现不平衡的情况下也是如此。这是因为偏差被定义为估计量(由我们的统计程序给出,如线性回归)是否在重复样本中具有等于目标参数的期望。...有时估计值会高于真实值,有时低于真实值,但只要平均值等于目标值,我们就会说估算值是无偏见的。 协变量调整 现在让我们考虑调整一个或多个基线协变量,在我们的分析中随机化时。...这通常通过拟合结果的回归模型来完成,随机组和基线变量作为协变量。 我们可以使用R来说明这一点。我们将模拟n = 50个受试者的小型研究的数据,随机化50%治疗= 0和50%治疗= 1。...然后,我们将根据基线协变量X和治疗指标生成结果Y: n < - 50 set.seed(31255) x < - rnorm(n) treat< - 1 *(runif(n)<0.5) y 的平均值线性地取决于X,并且该关系的斜率在两组中是相同的。无法保证这些假设在任何特定研究中都能成立。因此,如果这些假设不成立,我们可能会担心使用协变量调整分析。
R包randomForest的随机森林分类模型以及对重要变量的选择 随机森林(random forest)是一种组成式的有监督学习方法,可视为决策树的扩展。...随机森林通过对对象和变量进行抽样构建预测模型,即生成多个决策树,并依次对对象进行分类。最后将各决策树的分类结果汇总,所有预测类别中的众数类别即为随机森林所预测的该对象的类别,分类准确率提升。...相较于其它分类方法,随机森林通常具有如下优势: 分类准确率通常更高; 能够有效处理具有高维特征(多元)的数据集,而且不需要降维; 在处理大数据集时也具有优势; 可应用于具有大量缺失值的数据中; 能够在分类的同时度量变量对分类的相对重要性...本篇使用微生物群落研究中的16S扩增子测序数据,展示R包randomForest中的随机森林方法。...注:randomForest包根据经典决策树生成随机森林;如果期望根据条件推断树生成随机森林,可使用party包。当预测变量间高度相关时,基于条件推断树的随机森林可能效果更好。
我们就按部就班,循序渐进,先来说说awk中的变量。 关于awk中的变量,有内置变量和自定义变量。 内置变量如果细分,有数据字段和数据行变量,数据变量,可能看概念不好理解。我们一个一个说明。...数据字段和数据行变量主要有 FIELDWIDTHS 会根据字段的长度来划分,比如20150401.223300 如果我们指定FIELDWIDTHS为3 5 3 4 则输出为201 50401 .22...内建变量比如: ARGC 代表当前命令行的参数个数 ARGV 包含命令行参数的数组 ENVIRON 代表当前shell环境变量和值组成的关联数组 NF 代表数据文件中的字段总数 NR 是已处理的输入数据行数目...在脚本中给变量赋值,在命令行上给变量赋值 脚本中给变量赋值,比如我们指定一个变量test,然后初始化两次,变量值都会动态变化 ?...awk 'begin{FS=" "}{print $n}' n=3 a.lst 30 31 01 这种情况下,会根据设置的变量值,动态赋予n=3 如果需要传递shell变量的值,可以通过-v选项来实现
相反,我们使用虚拟变量来衡量它们。 例子:性别 让我们假设x对y的影响在男性和女性中是不同的。 对于男性y=10+5x+ey=10+5x+e 对于女性y=5+x+ey=5+x+e。...其中e是随机效应,平均值为零。因此,在y和x的真实关系中,性别既影响截距又影响斜率。 首先,让我们生成我们需要的数据。...接下来,让我们尝试两个虚拟变量:性别和地点 性别和地点的虚拟变量 性别并不重要,但地点很重要 让我们获取一些数据,其中性别不重要,但地点会很重要。...---- 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR) 4.R语言泊松...Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它,因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”,在这种情况下,很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果,我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ,该值相当稳定(作为一阶近似值,几乎恒定)。红线是的变量重要性函数, 蓝线是的变量重要性函数 。例如,具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上,我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果, apply(IMP,1,mean)} 在这里,如果我们使用与以前相同的代码, 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而,当我们拥有很多相关特征时,讨论特征的重要性并不是那么直观。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它,因此它看起来非常适合非常大的数据集。...例如,考虑一个非常简单的线性模型 在这里,我们使用一个随机森林的特征之间的关系模型,但实际上,我们考虑另一个特点-不用于产生数据- ,即相关 。我们考虑这三个特征的随机森林 。...红线是的变量重要性函数, 蓝线是的变量重要性函数 。例如,具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来 比其他两个 要 重要得多,但事实并非如此。...我想我发现图形混乱,因为我可能会想到的 重要性 的 恒定。考虑到其他变量的存在,我们已经掌握了每个变量的重要性。...实际上,我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果, apply(IMP,1,mean)} 在这里,如果我们使用与以前相同的代码, 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type
在看关于shared pool的文档时,必定会提到绑定变量,也能够通过几个简单的例子对绑定变量带来影响有深刻的认识,但是在工作中,可能有时候我们就忘了绑定变量的影响了,其实有时候一个很小的变动就会导致性能几十几百倍的提升...然后我们使用如下的pl/sql来尝试从表t中取出数据然后重新插入t中。...生成的sql_id只有一个。至于parse_calls是66,我们可以断定表t中应该有66*2=132条数据。因为pl.sql是基于66条数据的基础上做了一次insert....Elapsed: 00:00:00.09 我们来查看一下sql语句的执行情况。特别注意的是sql_text中的insert是小写。而上面的例子里面insert是大写。 这条语句进行了大量的硬解析。...pl/sql的时候,可以根据具体的情况来防止sql语句的过量硬解析。
但是如果语句中含有绑定变量,如果要得到调优后的sql_id就有些困难了。 比如我们存在下面的sql语句。...如果我们需要修改的sql语句中的变量是:1 :2之类的,比如: select /*+ leading(s) index(s TABLE_BPM_STEP_INST_5IX) use_nl(s p step...只使用数字来作为变量还是不合规则的。 我们可以尝试使用如下的一个简单pl/sql来实现。...比如存在一个变量,我们就在 cursor中定义一个字段,存在多个变量就定义多个字段,最后在execute immediate的后面使用using子句来完成。...目前自己使用的是这两种方式来解决绑定变量的问题,如果有更好的,希望拍砖。
p=13564 ---- 在保险定价中,风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。...如果我们必须使用相同的程序,但是一个程序的暴露时间为6个月,而另一个则是一年,那么自然应该假设平均而言,第二个驾驶员的事故要多两倍。这是使用标准(均匀)泊松过程来建模索赔频率的动机。...当然,在进行费率评估的过程中,这可能不是一个相关的问题,因为精算师需要预测年度索赔频率(因为保险合同应提供一年的保险期)。...如果我们以曝光量的对数作为可能的解释变量进行回归,则我们期望其系数接近1。...例如,根据提取数据的方式, 在过去的二十年中,所有遵守的政策, 到现在为止所有在特定日期生效的政策 在某个特定日期生效的所有政策,直到之后的一年 现在生效的所有政策 到目前为止,我们一直在使用第一种方法
p=13564 ---- 在保险定价中,风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。...如果我们必须使用相同的程序,但是一个程序的暴露时间为6个月,而另一个则是一年,那么自然应该假设平均而言,第二个驾驶员的事故要多两倍。这是使用标准(均匀)泊松过程来建模索赔频率的动机。...因此,如果 表示被保险人的理赔数量 ,则具有特征 和风险敞口 ,通过泊松回归,我们将写 或等同 根据该表达式,曝光量的对数是一个解释变量,不应有系数(此处的系数取为1)。...我们不能使用暴露作为解释变量吗?我们会得到一个单位参数吗? 当然,在进行费率评估的过程中,这可能不是一个相关的问题,因为精算师需要预测年度索赔频率(因为保险合同应提供一年的保险期)。...如果我们以曝光量的对数作为可能的解释变量进行回归,则我们期望其系数接近1。
在分类与预测中, 人工神将网络主要使用有指导的学习方式,即根据给定的训练样本,调整人工神经网络的参 数以使网络输出接近于已知的样本类标记或其他形式的因变量。...、预测、分类等,而根据选取不同的核函 数。...与分类不同,聚类分析是在没有给定划分类别的情况下,根据数据相似度进行样本分组的一种方法。...该算法 原理简单并便于处理大量数据 K-中心点 K-均值算法对孤立点的敏感性,K-中心点算法不采用簇中对象的平均值作为簇中心,而选用簇 中离平均值最近的对象作为簇中心 系统聚类 系统聚类也称为多层次聚类...在所有对象分配完成后,重新计算K个聚类的中心时,对于连续数据,聚类中心取该簇的均值,但是当样本的某些属性是分类变量时,均值可能无定义,可以使用K-众数方法。
数据点根据它们的簇 ID 着色。 ? ? ? 在这个例子中,我们在瑞士卷表面上随机生成 1500 个点,并要求 k 均值用 100 个簇来近似它。...在D维中,可以拟合半径约为R的1/r的D次幂的球。每个 k 均值聚类是一个球面,半径是用质心表示球面中的点的最大误差。...RBF 支持向量机是欧氏空间的一种合理的非线性分类器。KNN 根据其 K 近邻的平均值对数据进行分类。(请参阅“分类器概述”来概述每个分类器。) 分类器的默认输入数据是数据的 2D 坐标。...使用 k 均值将空间数据转换为模型堆叠的一个例子,其中一个模型的输入是另一个模型的输出。堆叠的另一个例子是使用决策树类型模型(随机森林或梯度提升树)的输出作为线性分类器的输入。...结合处理分类变量和时间序列的技术,k 均值特化可以自适应的处理经常出现在客户营销和销售分析中的丰富数据。所得到的聚类可以被认为是用户段,这对于下一个建模步骤是非常有用的特征。
然而,在其他面板中并非如此,在那里化学糖尿病群体与正常人在一个方向上不同,而明显糖尿病群体在另一个方向上有所不同,并且其内部群体相关性与其他群体呈相反的符号。...默认情况下,将绘制前两个响应变量。结果显示出在 Normal 和 Chemical 变量上的均值排序较为明显。...hplot(diab.对于 MLM 的方法会给出一个散点图矩阵,其中包含所有响应变量之间的 HE 图。从结果中可以看出,Diabetes 变量的模式与其他变量不同。...这个维度与检测过程中的血浆胰岛素水平密切相关。这验证了我们在HE矩阵图中对所有响应变量的观察结果。规范化的得分数据椭圆的相对大小是方差异质性缺乏的另一个视觉指标。...此外,LDA允许指定组成员身份的先验概率,以使分类错误率与所关注人群中获得的结果可比较。二次判别分析允许组之间的协方差矩阵存在差异,并给出二次而不是线性的分类边界。
我们随机选择了一年,并使用函数getTradingDates重命名了这些列(总是有一个万能的R程序包……)。...我们使用R中的melt函数重新排列了数据,但是建议任何阅读此文件的人都使用tidyverse包中的pivol_longer函数。可以参考pivot_longer包。...使用tidyquant包中的tq_mutate函数计算了10天的滚动平均值和标准差。value对应于金融时间序列的收益,并绘制为蓝色,在收益上绘制了10天的滚动平均值和标准偏差。...spike来自R中tsfeatures包的stl_features函数。它根据季节和趋势分解(STL)计算趋势和季节性的各种度量,并根据分量e_t的一次性方差来度量时间序列的spikiness。...R中的预测功能很棒,它可以采用任何模型进行预测,我们只需要与模型一起提供测试数据即可。从预测中“询问”概率分数。我们还绘制了预测概率的密度。 最后!根据预测的概率提交文件。
举一反三 批量分类汇总多个工作簿中的指定工作表 代码文件:批量分类汇总多个工作簿中的指定工作表.py - 数据文件:销售表1(文件夹) import os import xlwings as xw import...需要说明的是,上表中从左上角至右下角的对角线上的数值都为1,这个1其实没有什么实际意义,因为它表示的是变量自身与自身的皮尔逊相关系数,自然是1。...举一反三 求单个变量和其他变量间的相关性 代码文件:求单个变量和其他变量间的相关性.py - 数据文件:相关性分析.xlsx import pandas as pd df=pd.read_excel(r'C...=['Treat','Value'] #重命名列名 df_describe=pd.DataFrame() df_describe['A型号']=df['A型号'].describe() #计算A型号的平均值...在工作簿中还可以看到如下图所示的直方图,根据直方图可以看出,月销售额基本上以18为基数向两边递减,即18最普遍。
第一部分 变量重编码 在很多时候,我们需要对数据进行分类,比如根据血糖值将患者分成糖尿病组与非糖尿病组,亦或者按照年龄将样本分为老年人,中年人和青年人等等,这些就需要我们对数据进行重新编码。... 65, c("older"), c("younger")) # 大于65岁为老年组,其余为青年组 mydata #查看数据 # 在R中我们通常用[]来对数据进行索引...mydata # 查看数据 detach(mydata) # 解固定数据 关于如何在R中进行数据的索引,我会在以后的内容中和大家详细介绍,先掌握上面的索引方式即可。...第二部分 变量重命名 在R中你既可以采用编程的方式对变量进行重命名,也可以采用像SPSS那种的交互方式来修改变量名,这里推荐使用编程的方式来对变量进行重命名。...) names(mydata)#[1] "ID" "y" "age" "sex" 关于变量重编码和重命名的内容现已讲解完毕,其中重编码部分的内容相对比较困难,需要大家勤加联系才能熟练掌握!
例如,假设一个预测任务与估计卡车的重量有关,而另一项与估计苹果的重量有关。然后,在第一个任务中,好的模型可能具有100 kg的RMSE,而在第二个任务中,好的模型可能具有0.5 kg的RMSE。...在离散设置中,可以将其计算为 这意味着,如果预测和结果与平均值的偏差相似,则它们的协方差将为正;如果与平均值具有相对的偏差,则它们之间的协方差将为负。...由于协方差取决于数据的散布,因此具有高标准偏差的两个变量之间的绝对协方差通常高于具有低方差的变量之间的绝对协方差。...对于模型选择,R2R2等效于RMSE,因为对于基于相同数据的模型,具有最小MSE的模型也将具有最大值 。 可以根据相关系数或根据解释的方差来解释确定系数。...尽管如此,该模型仍无法很好地拟合,因为它不遵守数据的指数分布。 R2R2的另一个属性是它取决于值范围。
2.数据的收集 注意: 在抽查中可根据具体项目采取概率抽样和非概率抽样相结合的方式,收集数据也可以采用自填、电访、面访相结合的方式以节省成本。...统计表是用于展示数据的另一个基本工具,一般由表头、行标题、列标题和数字资料组成,必要时在统计表的下方添加数据来源、变量注释和说明等。...4.回归与分类 4.1回归:数值型变量(因)——数值型变量(自) 拟合优度指标 检验方法 是否需要假设分布背景 准确度排名 线性回归 判定系数 R2 F统计量、t统计量 是 4 决策树 判定系数 R2...算法模型适用范围比经典的统计模型根据广泛。在处理巨大的数据集上,在无法假定任何分布背景的情况下,在面对众多竞争模型,算法模型较经典模型有着不可比拟的优越性。...如: 方差分析:分类变量对数值型变量是否有显著影响 方差分析是通过对数据误差来源的分析来判断不同总体的均值是否相等,进而分析自变量(分类型)对因变量(数值型)是否有显著影响。
决策树方法 决策树是一种主要用于分类问题的监督学习算法,它不仅适用于分类,同时也适用于连续因变量。在这个算法中,把种群组分为两个或两个以上更多的齐次集合。基于显著的属性和独立变量使群组尽可能地不同。...Python代码: R代码: 朴素贝叶斯方法 这是一种基于贝叶斯定理的分类技术,在预测变量之间建立独立的假设。简而言之,朴素贝叶斯分类器假定类中特定特征的存在与任何其他特征存在之间无关。...* 变量需要被标准化,否则较高范围的变量可能会产生偏差。 * 在进行KNN之前,要进行很多预处理阶段工作。 Python代码: R代码 K均值 K均值是一种解决聚类问题的无监督算法。...K-均值是如何形成一个集群: * K-均值为每个群集选取K个点,称为质心。 * 每个数据点形成具有最接近的质心的群集,即K个群集。 * 根据现有集群成员查找每个集群的质心。筛选出新的质心。...Python代码: R代码: 随机森林方法 随机森林是一个决策树集合的术语。在随机森林里,我们有一系列被称为森林的决策树。为了根据属性对一个新的对象进行分类,每棵树都给出了一个分类。
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