逐步回归（Stepwise Regression）是一种逐步选择变量的回归方法，用于确定最佳的预测模型。它通过逐步添加和删除变量来优化模型的预测能力。
张圣林，南开大学助理教授，于2017年7月获清华大学工学博士学位（计算机科学与技术专业）并获得清华大学优秀博士学位论文，导师是刘莹老师和裴丹老师。
用基础安装中的anova()函数可以比较两个嵌套模型的拟合优度。所谓嵌套模型，即它的一
我在本科的时候接触过用LASSO筛选变量的方法，但了解不多。这几天在公司实习，学习到特征选择，发现还有个LARS是经常和LASSO一起被提起的，于是我临时抱佛脚，大概了解了一下LARS的原理。
回归模型 1 基本知识介绍 1.1回归模型的引入 由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制，无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型。所以在遇到有些无法用机理分析建立数学模型
Lasso回归模型，是常用线性回归的模型，当模型维度较高时，Lasso算法通过求解稀疏解对模型进行变量选择。Lars算法则提供了一种快速求解该模型的方法。Lars算法的基本原理有许多其他文章可以参考，这里不过多赘述, 这里主要简介如何在R中利用lars算法包求解线性回归问题以及参数的选择方法。
人工智能和人类之间的“竞赛”一直都是热门的研究话题，AlphaGo 战胜了人类围棋玩家，AlphaZero 在围棋比赛中击败了AlphaGo 及其更高版本，并在国际象棋比赛中击败了顶级象棋引擎之一 Stockfish。在 DOTA2 多人实时战略游戏中，OpenAI Five 战胜了世界冠军战队。
中国大约有1.2亿慢性肾病（CKD）患者。其中有一种最常见的肾病，它的病因尚不完全清楚，且其远期预后非常不理想。它就是 IgA 肾病（IgA nephropathy，IgAN），是全球范围内发病率最高的原发性肾小球疾病之一，在亚洲人群中发病率尤高。
1.最近总有人加我好友称呼我的时候把我的姓写错。我的姓是雷厉风行的厉！厉行节约的厉！不明觉厉的厉！不是日历的历啊！
众所周知，移动通信市场已经日趋饱和，增加规模已经变得异常艰难，通信运营商互挖墙角已经成为家常便事。很多消费者，今天还是中国移动的客户，明天只要中国电信给点好处，就变成中国电信的客户，后天一看中国联通推出打折促销活动，又变成中国联通的客户，再过几天，中国移动稍微关怀一下，又重新回到中国移动的怀抱。在这样一个周而复始的拉锯战中，通信运营商耗尽了有限的营销资源，客户也没有得到实质性的好处，因为更换运营商其实也是一种消耗。此时，增强客户的忠诚度，提升公司的盈利能力，对通信运营商来说，就变得非常重要。
- 变量筛选可以通过多个阶段完成(比如，先根据单变量分析结果筛选，符 合某些条件的变量进入多变量分析继续筛选)，但是不是必须
c是常数项，εt是随机误差项。 对于一个AR(1)模型而言： 当 ϕ1=0 时,yt 相当于白噪声； 当 ϕ1=1 并且 c=0 时,yt 相当于随机游走模型； 当 ϕ1=1 并且 c≠0 时,yt 相当于带漂移的随机游走模型； 当 ϕ1<0 时,yt 倾向于在正负值之间上下浮动。
商业保险公司希望通过分析以往的固定资产保险理赔案例，能够预测理赔金额，借以提高其服务中心处理保险理赔业务的速度和服务质量，并降低公司运营风险。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。本文结合该商业实例介绍了线性回归模型的基本概念，以及使用 Statistics 进行线性回归分析，解决该商业问题的基本步骤和方法。 Statistics 和 Modeler 作为 IBMSPSS 软件家族中重要的成员，是专业的科
假设现在有一个线性回归模型： 人均GDP = a第一产业产值 + b工业产值 + c建筑业产值 + d第三产业产值 + e PS：人均GDP单位元，各产业产值单位亿元，为方便说明，这里举一个简单的例子。 一般而言，我们通常从那几个指标去分析这个模型？ 看系数，比如第一产值每增长1亿元，人均GDP平均增长a元。 看P值，比如系数a的P值为0.025，说明第一产业产值对人均GDP的增长作用是显著的。 看R2，比如 R2=0.95，说明这几个产业的产值，对人均GDP的解释能力为95%。 我们常用的分析指标差不多
近期，66号学苑携手ZRobot CEO乔杨为大家带来“企业级信用评分模型”系列课的第二课，本期课程乔杨老师主要介绍了建模的主要方法及在应用中需要注意的情况。以下是本次课程的部分干货。 建模方法主要分
https://github.com/facebookresearch/SlowFast
These are some Machine Learning and Data Mining algorithms and models help you to understand your data and derive meaning from it.
以下是一个时间序列示例，该示例说明了从1949年到1960年每月航空公司的乘客数量。
本文作者为悉尼科技大学博士生武宇（Yu Wu），他根据 CVPR 2018 录用论文 Exploit the Unknown Gradually: One-Shot Video-Based Person Re-Identification by Stepwise Learning 为 AI 科技评论撰写了独家解读稿件。
表达矩阵只需要tumor数据，不要normal，将其去掉，新表达矩阵数据命名为exprSet；
当人们对研究对象的内在特性和各因素间的关系有比较充分的认识时，一般用机理分析方法建立数学模型。如果由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制，无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型，那么通常的办法是搜集大量数据，基于对数据的统计分析去建立模型。本章讨论其中用途非常广泛的一类模型——统计回归模型。回归模型常用来解决预测、控制、生产工艺优化等问题。
TECHNICAL CHANGES IN CONTROLLING Actual data of COEP (WRTTP = 04) is now stored in ACDOCA. Simplification List for SAP S/4HANA 1610 254 Actual statistical data of COEP (WRTTP = 11) is stored in ACDOCA using additional columns for the statistical account a
最近工作计划本来是重写CameraCtrl 控制类以及实现推流。但是由于需求变动导致之前调研废弃，就暂时放这吧。
VIN 驱动可以分为 Kernel 层、Video Input Framework、Device Driver 层。
Link:https://www.pnas.org/content/116/25/12337.short
在运行用例的时候，我们可能出于某种需求，不想加载某个插件，比如我通过pip安装了一个pytest的插件。 后续我想修改插件的一些代码，于是放到项目本地，自己去注册本地插件了。这样就需要禁用 pip 安装的那个插件。
作者：Luca Becchetti,Emilio Cruciani,Francesco Pasquale,Sara Rizzo
来自经管之家答疑频道 每个月，我们团队会特别邀请专家和版主，作为当月的特邀嘉宾，结合各自的领域，有针对性的进行答疑，并在当月答疑结束以后，对精彩的答疑进行梳理和汇总，我们从每位特邀嘉宾的答疑中，精选出
在这里先整理一些主题系列论文： ICCV 2017- 3D Vision Oral论文如下： Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Correspondence Robust Pseudo Random Fields for Light-Field Stereo Matching A Lightweight Approach for On-The-Fly Reflectan
各位科研芝士的朋友好，我们今天解读一篇利用TCGA数据库中的DNA甲基化芯片分析的文章。此文18年发表在CLINICAL EPIGENETICS 杂志上，最新影响因子5.49分
b：回归系数点估计 bint：回归系数区间估计 r:残差 rint:置信区间 stats:用于检验的统计量，有三个数值，相关系数r^2，F值，与F对应的概率p alpha:显著性水平(缺省时为0.05）
在Shell执行pytest -h可以看到pytest的命令行参数有这10大类，共132个
生存函数：个体存活到某个时间点t的概率，或者说到时间t为止，感兴趣的事件(T)没有发生的概率:
作者：许敏 系列推荐 机器学习概念总结笔记（二） 机器学习概念总结笔记（三） 机器学习概念总结笔记（四） 前言 1，机器学习算法分类 1）监督学习： 有train set，train set里
在工业应用中，feature 比算法重要，数据比 feature 重要，有很多 kaggle 参赛者分享经验时也是说 feature engineering 很重要，今天来写一写特征工程相关的。 本文
这篇文章讨论了浆细胞在膀胱癌免疫微环境的所扮演的作用。相比于传统肿瘤预后类文章，觉得有如下几方面新意：
最近我们被要求解决时间序列异常检验的问题。有客户在使用大量的时间序列。这些时间序列基本上是每10分钟进行一次的网络测量，其中一些是周期性的（即带宽），而另一些则不是（即路由流量）。
pytest 运行完用例之后会生成一个 .pytest_cache 的缓存文件夹，用于记录用例的ids和上一次失败的用例。 方便我们在运行用例的时候加上—lf 和 —ff 参数，快速运行上一次失败的用例。 —lf, —last-failed 只重新运行上次运行失败的用例（或如果没有失败的话会全部跑） —ff, —failed-first 运行所有测试，但首先运行上次运行失败的测试（这可能会重新测试，从而导致重复的fixture setup/teardown） —lf 和 —ff 相关介绍查看之前的这篇https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/9769559.html
本文基于Datawhale和科大讯飞发起的学习项目，以讯飞新能源汽车电机温度预测赛事为背景，从实践思路到代码实现，做了详细解读，希望帮助初学者更好地入门时间序列实践。
pytest 运行完用例之后会生成一个 .pytest_cache 的缓存文件夹，用于记录用例的ids和上一次失败的用例。 方便我们在运行用例的时候加上–lf 和 –ff 参数，快速运行上一次失败的用例。 –lf, –last-failed 只重新运行上次运行失败的用例（或如果没有失败的话会全部跑） –ff, –failed-first 运行所有测试，但首先运行上次运行失败的测试（这可能会重新测试，从而导致重复的fixture setup/teardown）
高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。
逐步回归（或逐步选择）包括在预测模型中迭代地添加和移除预测变量，以便找到数据集中的变量子集，从而产生性能最佳的模型，即降低预测误差的模型。
Journal of Integrative Plant Biology是一本同行评议的月刊，报道最新的植物生物学发现。
在当代，金融机构在风险管理的每个环节都尽可能地引入计量分析方法，依托大数据进行后台的分析回顾，不断的优化调整，使得金融机构在风险与收益的博弈过程中更快达到平衡，实现局部甚至更多空间的利润最大化。
高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础
量化投资中预测很重要，但预测的准确性却并没有那么重要，有的时候较低的预测准确率可能会带来较高的夏普比率。比起预测的准确性，重要的是预测在最重要的时候是否正确。所以，基于提升预测准确性的复杂模型的夏普可能还不如简单模型。在这种情况下，以降低夏普比率和可理解性为前提的更好的准确性可能并不具有什么吸引力。
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