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搜索资源列表

  1. R语言 所有分类数据回归

  2. #glmnet包含有线性回归，逻辑回归，泊松计数模型，cox回归模型，多分类逻辑回归多响应线性回归 #阿法系数=0是岭回归，阿法系数=1，是lasso回归 ############################################################ data(QuickStartExample) #20 Independent variables and 1 dependent variable fit<-glmnet(x,y) #查看计算路径 print(f

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-08-30
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_36813206

  1. mixed effects models and extensions in ecology with R

  2. 各种回归模型，用于生态学数据分析，文中实例超级实用，值得拥有。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-10-27
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：qq_20062475

  1. dps使用方法和教程

  2. 统计软件DPS下载及使用教程 中国人自主知识产权的统计软件DPS 1、包括均匀设计、混料均匀设计在内的丰富的试验设计功能。并在均匀设计中采用了独创算法，实现了大型均匀设计表构造的重大突破!且混料均匀设计可适合任意约束条件的情形。 2、完善的统计分析功能涵盖了所有的统计分析内容，是目前国内统计分析功能最全软件包。DPS的一般线性模型(GLM)可以处理各种类型试验设计方差分析，特别是一些用SPSS菜单操作解决不了、用SAS编程很难折腾的多因素裂区混杂设计、格子设计等方差分析问题，用DPS菜单操作可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-03-16
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：snowmicedh

  1. 斯坦福大学机器学习笔记（二）

  2. 这份pdf同步网易公开课的斯坦福吴恩达机器学习视频，主要主要涉及Logistic回归、感知器算法、牛顿法、GLM、指数函数家族、Softmax回归。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-31
    • 文件大小：654336
    • 提供者：qq_30091945

  1. 最全----基于-CANOCO-的生态学数据的多元统计分析.pdf

  2. 基于cannoco的生态学数据的多元统计分析，是赖江山老师的编译版本，供大家一起交流分析学习。对于学生或研究人员处理复杂的生态学问题非常有用，比如生物群落随环境条件的如何变化，或是生物群落在控制实验中的变化。在简单介绍排序原理之后，本书的着重介绍约束排序方法（RDA和CCA）和置换统计检验在多元数据中的应用。同时介绍了如何利用分类的方法及现代回归技术（GLM，GAM，loess）来正确解读排序图。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-04-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_46157103

  1. 广义线性回归模型之0,1变量回归（logit/probit回归）—R语言实现

  2. 1、广义线性回归 广义线性模型有三个组成部分： (1) 随机部分, 即变量所属的指数族分布 族成员, 诸如正态分布, 二项分布, Poisson 分布等等. (2) 线性部分, 即 η = x⊤β. (3) 连接函数 g(µ) = η。 R 中的广义线性模型函数glm() 对指数族中某分布的默认连接函数 是其典则连接函数, 下表列出了 R 函数glm() 所用的某些指数族分布的 典则连接函数. 2、0-1因变量的回归模型 对于因变量为0,1变量的问题，可以考虑两种模型来解决 经过Probi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：263168
    • 提供者：weixin_38721405

  1. SCGLR:Fisher评分算法的扩展，在多变量上下文中将PLS回归与GLM估计结合在一起。协变量可以按主题分组-源码

  2. 格鲁吉亚 介绍 SCGLR是监督元器件广义线性回归（的开源实现 ， ， ），其识别，一大组可能multicolinear预测器中，强烈的尺寸最预测一组响应的。 SCGLR是偏最小二乘回归（PLSR）对单变量和多元广义线性框架的扩展。 PLSR特别适合分析大量的解释变量，许多研究已证明其在各种生物学领域的预测性能，例如遗传学（ ）或生态学（ ）。 PLSR非常适合连续变量，最大程度地提高了因变量的线性组合与协变量的线性组合之间的协方差，而SCGLR适用于非高斯结果和非连续协变量。 SC

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42104906

  1. Study---R-Sql---Analysis-Examples:此仓库将供我个人学习。 但是，它可能对其他人有用-源码

  2. 学习/ R脚本/次要分析 免责声明：我已经添加了一些个人笔记中的内容，因此，在制作此回购协议时，我写的大部分内容都是我已经研究过的东西-这是一个必要的免责声明，因为我在开始创建GitHub时就创建了寻找工作来展示过去和现在的工作。 此仓库将供我个人学习。 但是，它可能对其他人有用。 此回购协议尤其适用于重新阅读我在阅读或从事项目时发现的主题/论文/书籍/研究材料，但我不想分散自己（当时）的工作。 从那以后，我已经熟悉并使用了其中的一些东西，而我还没有。 这似乎是使我的学习保持公开状态的一种

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：14336
    • 提供者：weixin_42101164

  1. photon-ml：Apache Spark上的可扩展机器学习库-源码

  2. 光子机器学习（Photon ML） 查看我们的。 Photon ML是基于Apache Spark的机器学习库。 它最初是由LinkedIn机器学习算法团队开发的。 当前，Photon ML支持训练不同类型的（GLM）和（GLMM / GLMix模型）：逻辑，线性和泊松。 特征 广义线性模型 线性回归 逻辑回归 泊松回归 GAME-广义加性混合效应 GAME算法使用坐标下降来扩展到传统的GLM之外，以进一步提供实体（每个用户，每个项目，每个国家等）的系数（在统计资料中也称为随机效应）。 它设

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：72351744
    • 提供者：weixin_42107165

  1. neurotheory-seminar-2020：理论神经科学高级主题研讨会-哥伦比亚大学2020-源码

  2. 会议： 星期三，10.15-11.45 am 地点： 虚拟，要求提供链接和密码 登记： 请通过Courseworks注册 日程 控制理论与强化学习 1月29日神经科学控制理论实例（Bettina Hein，Laureline Logiaco） 2月5日控制理论方法（Bettina Hein，Laureline Logiaco） 2月12日，强化学习（James Murray） 2月19日从最优控制理论，以强化学习（塞缪尔Muscinelli） 2月26日Cosyne休息 3月4

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42104947

  1. Kaggle-House-Price-ML：机器学习项目-源码

  2. Kaggle房屋价格ML 机器学习项目 该存储库是我们为Kaggle House价格进行的项目：高级回归技术 它包含3个文件夹，用于存储原始数据，已处理数据和提交结果。 其余文件是我们进行EDA，构建和调整模型以及应用可解释的ML技术的工作 有2个文件包含我们的最终编码工作： ML_GBM-GLM-RA-EXP.ipynb和ML_EBM.ipynb ML_GBM-GLM-RA-EXP.ipynb是我们进行EDA的地方，对GBM和GLM进行模型比较，并应用包括Shapley值，部分相关性的技术

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_42133753

  1. zfit：这是CRAN R软件包系统信息库的只读镜像。 zfit —在管道中拟合模型-源码

  2. zfit zfit的目标是改善管道工作流程中基本模型拟合功能的使用，尤其是在使用dplyr或类似软件包传递和处理data.frame时。 为此，该软件包包括诸如zlm()和zglm()函数。 它们与lm()和glm()类的核心估计函数非常相似，但是希望第一个参数是小标题。 zprint()函数旨在简化管道内派生结果（例如summary()的打印，而不会影响建模结果本身。 该软件包还包括便利函数，用于使用包括zlogit()和zprobit()在内的特定参数调用估计函数，以在管道内执行逻辑

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_42166261

  1. roche-workshop:罗氏PyMC Labs贝叶斯研讨会的教学资料-源码

  2. 贝叶斯数据分析课程 抽象的 贝叶斯数据分析课程的目的是为罗氏员工提供必要的知识和工具，以使其能够有效地利用贝叶斯方法。 该课程将包括8天的2小时课程，为期4天。 上午会议将在欧洲中部时间10:00至12:00之间举行，下午会议将在欧洲中部时间13:00至15:00之间举行。 该课程将于以下日期授课：3月24日，26日，29日和31日。 培训前推荐的学习材料： 课程大纲： 认识会议 您参加本课程的动机是什么？ 您想解决什么类型的问题？ 贝叶斯建模和PyMC3简介 什么是贝叶斯统计模型？ 通

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：45088768
    • 提供者：weixin_42134285

  1. regression:GLM，分段和非线性模型-源码

  2. 回归 此回购涵盖基础回归模型（例如，简单，分段和非线性）和更高级的方法。 SAS SAS

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：763904
    • 提供者：weixin_42168745