作者：ALustForLife先说残差图究竟是什么鬼。 Residual Illustration 残差图是指以残差为纵坐标，以任何其他指定的量为横坐标的散点图。(上图仅是残差的示意图，非残差图，残差图可见下文)用普通最小二乘法(OLS)做回归分析的人都知道，回归分析后的结果一定要用残差图(residual plots)来检查，以验证你的模型。你有没有想过这究竟是为什么？残差图又究竟是怎么看的呢？
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2023-10-26 23:04:25
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最近学金融的妹妹要处理数据写论文，对一个文科妹子来说，数学学不会，公式看不懂怎么破~作为姐姐的我看在眼里，疼在心里，打算帮妹妹解决掉数据计算这方面的问题。原来就是求三元线性回归的残差啊，害，这有什么难的，妹妹就是不会算权重，一直在网上寻找已经算好权重的数据，为此特意开通了什么会员，咱也不知道咱也不敢问。于是乎，利用自己所学的python，写下了这个程序。简单介绍一下什么是线性回归？答：线性回归是通
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2023-08-26 14:11:07
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在上一期的内容中，小咖向大家介绍了如何利用SPSS软件，对分类变量是否满足PH假定进行简单快速的判断(戳这里：SPSS详细教程：Cox回归中，分类变量的PH假定检验)。不同于分类变量，对于连续变量来说，我们常常利用Schoenfeld残差法来帮助进行判断，本期内容小咖就带大家学习一下，如何在SPSS中实现连续变量PH假定检验的Schoenfeld残差法。Schoenfeld残差法Schoenfel
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2023-10-05 19:04:36
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本篇你将学到对Deep Residual Learning for Image Recognition（点击这里有原文下载）论文的个人的翻译和个人对这篇文章的理解。 ResNet网络论文的翻译个人的理解 论文的翻译一 从理论上分析，越深的网络就会有越好的学习能力可以整合图像的低维、中维、高维的信息。 1.越深的网络是不是就只是叠加层数这么简单呢? 会产生梯度的爆炸或者消失，严重影响学习速率。 针对
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2023-11-27 20:44:01
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一.单变量分析绘图1.什么是单变量分析？单变量其实就是我们通常接触到的数据集中的一列数据2.使用NumPy模块从标准正态分布中随机地抽取1000个数，作为我们的连续数值型数据。data = np.random.normal(size=1000) random是NumPy的一个随机模块，在random模块中的normal方法表示从正态分布中随机产生size个数值。3.在seaborn里最常用的观察单
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2023-08-23 13:04:35
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系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、控制图概述1. 什么是控制图二、控制图分类1. 计量型2. 计数型3. 其它控制图三、控制图制作1. 单值&子组控制图四、控制图的应用五、控制图的解释六、正态性检验1. 注意事项总结 前言一、控制图概述1. 什么是控制图可以使用控制图跟踪一段时间内的过程统计量并检测是否存在特殊原因。Minitab 绘制过程统计量（如子组均值、单个观测值、加权统计量
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2024-01-26 08:10:47
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有人说，统计的本质就是数据的可视化。经过前面两篇的学习内容，我们已经大体知道了R是什么以及R中主要的数据类型和数据结构。尽管了解得很粗浅，但我还是迫不及待的进入了“绘图”这一主题。R提供了非常丰富的绘图功能，可以通过命令：demo (graphics) 或者demo(persp)来体验R绘图功能的强大。图形工具是 R 环境的一个重要组成部分。 R提供了多种绘图相关的命令，分成三类：&n
目录一、深层残差模型1. 卷积批归一化块2. 残差块3. 残差网络4. 训练 二、浅层网络模型1. 残差块2. 残差网络3. 训练：三、改进版本四、总结在深度学习中，一般来说，神经网络层数越多，网络结构也就越复杂，对复杂特征的表示能力就更强，对于复杂的数据集，就有更强的预测能力。但是在实际上，增加神经网络的层数后，训练误差往往不降反升。如上图我们理论上期望的曲线是绿色的“theory”，
残差网络模型 残差网络（Residual Network，ResNet)是在神经网络模型中给非线性层增加直连边的方式来缓解梯度消失问题，从而使训练深度神经网络变得更加容易 # 使用了六个模块
# 1）模块一: 包含一个步长为2、大小为7×7的卷积层, 卷积层的输出通道数为64, 卷积层的输出经过批量规范化
为了获得对模型性能的无偏估计，在训练过程中使用未知数据对测试进行评估是至关重要的。所以，需要将数据集划分为训练数据集和测试数据集，前者用于模型的训练，后者用户模型在未知数据上泛化性能的评估。 对于线性模型一、残差图 当m>1时，模型使用了多个解释变量，无法在二维坐标上绘制线性回归曲线。那么如何对回归模型的性能有一
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2023-08-02 17:27:00
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目录一、缺失数据定义二、缺失数据原因三、缺失数据处理步骤四、数据缺失机制1.完全随机缺失（MCAR）2.随机缺失（MAR） 3.非随机、不可忽略缺失（NMAR）五、缺失数据处理方法1.直接删除2.缺失值插补3.单一插补（1）介绍（2）均值插补（3）随机插补法（4）回归插补法（5）随机回归插补4.多重插补方法（R语言mice包可做）（1）介绍（2）优点六、缺失数据处理实例——R语言VIM包
算法特征:①. pre-smoothing提取低频残差; ②. 向下插值计算残差补偿; ③.向上插值填充残差补偿; ④. post-smoothing降低整体残差算法推导:Part Ⅰ: 算法原理考虑一般线性系统:\begin{equation}Ax = b\label{eq_1}\end{equation}给定某初始值$x^{0}$, 残差为:\begin{equation}r^{0} = b
【回归分析】[6]--残差分析在这一节，我们讨论一下关于残差的问题。主要是为了验证四个假设。
1. 关于模型形式的假定：模型关于参数是线性的-- 通过观察Y-- X的散点图;
2. 关于误差的假定：a.方差服从正太分布 b.均值为0 c.方差相同 &n
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2023-08-03 10:37:41
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简介 本篇是对残差金字塔实现的笔记。 基本原理 简单理解，它就是预测图像和原始图像之间的差值。 图像金字塔 首先我们知道，图像金字塔的实现，就是对原图像进行采样，获得低分辨率的新图像。接着对新图像继续采样，或者更低分辨率的下一张图像。依次不断迭代，进而最后得到一张最低分辨率的采样图像，依次往下，分辨率逐渐加大直到原图。如下图所示： 残差金字塔 在进行
# 如何在 Python 中绘制残差图 RSS
在数据分析与建模过程中，残差图（Residuals Plot）是一个非常重要的工具，用于评估模型的表现。本文将详细讲解如何在 Python 中绘制残差图，适合初学者通过逐步学习掌握这一技能。
## 流程概述
在实现绘制残差图的过程中，我们可以将总体流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
8.3回归诊断> fit<-lm(weight~height,data=women)> par(mfrow=c(2,2))> plot(fit)为理解这些图形，我们来回顾一下oLs回归的统计假设。口正态性当预测变量值固定时，因变量成正态分布，则残差值也应该是一个均值为0的正态分布。正态Q-Q图(Normal Q-Q，右上)是在正态分布对应的值下，标准化残差的概率图。若满足正
残差网络（Residual Network）：原理、结构与Python实现引言深度学习中的神经网络模型在不断发展，其中一种重要的网络结构是残差网络（Residual Network，简称ResNet）。ResNet通过引入残差模块解决了深度神经网络中的梯度消失问题，从而实现了更深层次的网络结构。本文将详细介绍残差网络的原理、结构，并通过Python代码和LaTeX公式进行详细解释，帮助读者更好地理
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2023-08-01 14:06:23
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用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？也许你想给某人展示一个内在的形象，一个中庸的形象？本文将介绍一些常用的 Python 可视化包，包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。这篇文章只扩展到 2D 图，为下一次讲 3D 图和商业报表(dashboard)留了
批量归一化（BatchNormalization）对输入的标准化（浅层模型）处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近批量归一化（深度模型）利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。神经网络学习过程本质上就是为了学习数据分布，如果训练数据与测试数据的分布不同，网络的泛化能力就会
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2023-11-28 15:12:09
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前言 由于IDL要考试所以记录下5个程序和他们的语法过程，也权当是复习了，其实写过一遍之后一下就记住了，尽量注解详细一些，主要是我的老巢被人发现了，只能方便你我他了。 需求分析
Created with Raphaël 2.2.0
程序开始
读入数据
x,y
绘制散点图
计算误差
