回归模型中的哑变量是个啥？何时需要设置哑变量？
摘要：【参考】 1、回归模型中的哑变量是个啥？何时需要设置哑变量？
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posted @ 2022-03-30 13:10
随笔分类 - 科普
解决自己的十万个为什么大汇总，不能放在已建目录的就归到这里。主要和专业相关
F1 score意义
摘要：一、四种平均算法 平方平均数：Qn=√ [(a12+a22+...+an2)/n] ——>应用：标准差 算术平均数：An=(a1+a2+...+an)/n ——>1阶平均 ，是加权算数平均的一种特殊形式，缺点：容易受极端值影响 几何平均数：Gn=(a1·a2...an)1/n ——> 调和平均数：H
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posted @ 2021-11-27 11:27
ROC曲线与AUC面积、Gini系数、KS值 之间关系
摘要：特别注意区别： （1）P-R曲线是分别将查准率Precision（精确率）作为纵坐标，查全率Recall（召回率）作为横坐标作的图。 （2）ROC曲线、AUC面积、Gini系数、KS值 都是基于真阳率TPR（又叫查全率、召回率、捕获率、命中率）和假阳率FPR（误诊率）两个重要的指标得来的。其中AUC
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posted @ 2021-11-15 18:50
常用损失函数和模型评价指标小结
摘要：一、损失函数/代价函数/误差函数 1.1 回归问题 平方损失函数（最小二乘法） 光滑损失函数，可用梯度下降法求最优解， 缺点：异常点该损失函数惩罚力度大，因此，对异常点比较敏感。为解决该问题，可以采用绝对损失函数 绝对损失函数 对异常点更鲁棒一些， 缺点：在f=y处无法求导。综合考虑可导性和对异常点
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posted @ 2021-11-15 13:59
待完成 |相关系数和R-squared复杂相关系数 之间关系
摘要：https://www.zhihu.com/question/32021302?sort=created
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posted @ 2021-11-15 13:57
从向量夹角理解皮尔逊相关系数
摘要：两个向量的乘积一般有内积（点积）、外积之分，假设两个向量 a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]， 内积则为：a·b =a1b1+a2b2+……+anbn =|a|·|b|cosθ 两向量夹角为： cosθ =a·b /|a|·|b| =a1b1+a2b2+……+
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posted @ 2021-11-11 16:01
极大似然估计
摘要：【1】极大似然估计详解，写的太好了！https://blog.csdn.net/qq_39355550/article/details/81809467
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posted @ 2019-07-19 18:51
特征向量&特征值及其应用
摘要：大学学习线性代数的时候，特征值（eigenvalue）和特征向量（eigenvector）一直不甚理解，尽管课本上说特征值和特征向量在工程技术领域有着广泛的应用，但是除了知道怎么求解特征值和特征向量之外，对其包含的现实意义知之甚少。 毕业五六年后，学习机器学习，用到PCA在进行主成分分析过程中，需要
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posted @ 2019-06-12 10:55
区别 |峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness）
摘要：峰度（Kurtosis） 定义 峰度又称峰态系数，表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数，即是描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。这个统计量需要与正态分布（也叫常态分布）相比较。 公式 定义上峰度是样本的标准四阶中心矩（standardized 4rd
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posted @ 2019-05-15 21:11
p分位数的原理及计算
摘要：p分位数的原理及计算 大纲>> 1.统计上的分位数概念 2.分位数的计算方法及举例 2.1首先确定p分位数的位置（依据项数分为基数、偶数情况） 2.2 求上一步确定的p分位数位置处的具体值 3.python中的分位数计算 1.统计上的分位数概念 统计上，分位数亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布
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posted @ 2019-05-09 13:24
