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选择下一版Microsoft Edge 的十大理由

ubuntu实用龙虎大战坐庄工具 系列文章,将介绍基于Linux ubuntu的各种龙虎大战坐庄工具 龙虎大战坐庄软件 的配置和使用。有些龙虎大战坐庄工具 大家早已耳熟能详,有些龙虎大战坐庄工具 经常用到但确依然陌生。龙虎大战坐庄我 将记录龙虎大战坐庄我 在使用操作系统时,安装及配置龙虎大战坐庄工具 上面的一些龙虎大战坐庄方法 ,把使用心得记录下来也便于自己的以后查找和回忆。

龙虎大战坐庄关于 作者

  • 张丹(Conan), 程序员/Quant: Java,R,Nodejs
  • blog: http://fens.me
  • email: bsspirit@gmail.com

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前言

Microsoft Edge这个主题,是在MITT深圳大会上龙虎大战坐庄我 进行分享的一个主题,不是龙虎大战坐庄我 所擅长,属于M365的主题。但是龙虎大战坐庄我 很好奇心,想看看Edge到底是什么。龙虎大战坐庄我 虽然一直在使用浏览器,但大部分时间都是被chrome占据着,并没有对Edge有太多的关注。在大会前收到了微软MVP组招募新的龙虎大战坐庄产品 讲师,本着兴趣和好奇,接下了这个主题。在分享后,龙虎大战坐庄我 也已经开始尝试下一代的Edge为办公的便利性体验了。

目录

  1. 下一版Microsoft Edge 介绍
  2. 下一版Microsoft Edge 的10大特性

1. Microsoft Edge 介绍

下一版Microsoft Edge是面向龙虎大战坐庄企业 的一个浏览器Microsoft Edge for business,它的定位与Chrome面向个人的浏览器的定位有很大的差别。本次大会分享获得了一些微软官方的材料的支持,龙虎大战坐庄我 也仔细的学习了一下,然后转换成了中文的材料,写出本文给大家介绍一下。MITT大会分享的材料,PPT龙虎大战坐庄下载

尽管Microsoft Edge for business仍处于预览阶段,但已发布beta版本可以日常使用了,龙虎大战坐庄下载 Microsoft Edge for business。在Beta版本中,您将看到个性化您的体验的新龙虎大战坐庄方法 以及对14种语言的支,有新的标签页自定义功能,可以设置布局来选择打开新网页时想要看到的内容。还可以通过插件商店或其它基于铬的网上商店,如Chrome网上应用店,添加自己喜欢的扩展。

2. 下一代 Microsoft Edge 的10大特性

2.1 新旅程
下一代的Microsoft Edge浏览器,有了新的定位龙虎大战坐庄服务 于龙虎大战坐庄企业 用户的浏览器。主要的工作,不是解决过去五年的问题,而是未来五年可能会出现的问题。同时,区别于个人原来的理念,浏览的图标也有了新的变化,目前Edge还是在beta阶段。

2.2 无缝访问您所需的信息
龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 每次更换电脑时,都会重新安装浏览器,在之前浏览器所积累的书签,积累的账户登录信息,使用习惯随着更换新的浏览器,这些重要个人数据都就丢失了。这种丢失在个人浏览器可能并不会有太大的影响,但是做为办公来说,重要的书签或者资料丢失,就会带来非常大的不便。

为解决这一问题,龙虎大战坐庄企业 级的Edge提供了账户系统,通过登录浏览器账户,来保留用户的行为,以及重要的数据。在更换新的电脑或新的浏览器的时候,通过重新登陆个人账户,龙虎大战坐庄你 的之前的行为就会恢复出来,让新的浏览器和龙虎大战坐庄你 之前的浏览器是操作起来是完全一样的,不存在改变习惯变。

对于安全性来说,这个账户系统可以和龙虎大战坐庄本地 计算机的开机账户绑定到一起,所以如果龙虎大战坐庄你 信任了龙虎大战坐庄Win dows操作系统,那么龙虎大战坐庄你 就可以信任这个账号绑定,为龙虎大战坐庄你 带来的便利。

使用龙虎大战坐庄企业 级的Edge在绑了账户系统后,龙虎大战坐庄你 还可以把Edge当成工作台桌面,他会记录龙虎大战坐庄你 在龙虎大战坐庄本地 系统中都做了哪操作,打开了哪些OneDrive文件等。这样就整体打通了Web操作和PC操作,让使用习惯进行合并。

2.3 找到龙虎大战坐庄你 的东西
每次龙虎大战坐庄互联网 都会产生大量数据,龙虎大战坐庄企业 自身也会产生大量的数据,息无处不在,海量且巨大。据IDC预测到2025年,信息数据会到163ZB,也就是10e6的PB。这些数据有90%的数据是需要安全保护的,数据会分散的全球的各种设备中进行存储,人们工作可能要有20%以上的要用来找到有用的信息。

下一代的Edge设计,把龙虎大战坐庄互联网 龙虎大战坐庄搜索 与隐私龙虎大战坐庄搜索 进行结合,基于微软的云解决方案中,当龙虎大战坐庄你 在bing进行龙虎大战坐庄搜索 时,龙虎大战坐庄你 不仅可以获得龙虎大战坐庄互联网 的龙虎大战坐庄搜索 结果,同时龙虎大战坐庄你 还可以获得龙虎大战坐庄你 账户的访问权限的私有数据龙虎大战坐庄搜索 结果。这是非常方便的,让浏览器来龙虎大战坐庄帮助 龙虎大战坐庄你 管理龙虎大战坐庄你 的数据访问权限。

2.4 任何地方,任何设备
人们的龙虎大战坐庄生活已经离不开龙虎大战坐庄互联网 了,工作时,在家里,旅游时,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 会用到电脑,手机,平板,电视等各种设备。Edge的目标是在所有的操作系统上,都可以进行安装,进行网络的接入。

2.5 安全性
龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 在使用某些网络应用时,通常都需要保持登陆状态的,一旦龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 切换到一个新的网站时,之前龙虎大战坐庄服务 的登陆信息是不应该被带入新的网站的。比如,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 使用浏览器打开了gmail,这时邮件里有一个链接是登陆到第三方未知系统。龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 在不确定的情况下,很容易就会去点击这个链接,一方面可能会泄露个人信息,另一方面也可能会点到病毒。

Edge的安全性策略,就是在龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 进行不同网站的,访问权限切换时多做一层拦截,进行网站病毒的提示,或者隐私泄露的安全性提示。

2.6 简化管理
当浏览器变为工作台时,需要具备多种功能,通常安装各种各样的插件,来让支持使用。那么插件管理,龙虎大战坐庄工具 管理就会变得比较复杂,目前chrome浏览器也存在类似的问题。

下一代的Edge增加了一个去端浏览器的特性,基于Azure让一些云端的插件,可以直接嵌入在Edge的工作环境,不仅简化了复杂的管理,更不用费劲云自己找到这些插件。

2.7 可信赖的龙虎大战坐庄服务

这个特性龙虎大战坐庄我 认为是最重要的一特征,龙虎大战坐庄互联网 上有大量的没有道德底线的龙虎大战坐庄公司 在肆无忌惮的盗取用户隐私信息,而且已经开成的黑色产业。

Edge作为用户的龙虎大战坐庄企业 办公级浏览器,将承担着大量的用户行为和龙虎大战坐庄企业 隐私,那么只有自己的龙虎大战坐庄企业 品牌和管理机制,才能保证用户对浏览器的使用是可信的。Edge提出了自己的可信龙虎大战坐庄服务 的3个核心:

  • 对第三方不开放:保证用户行为的隐私,广告永远不会根据您的工作场所身份定位到您
  • 微软的龙虎大战坐庄企业 同步:提供龙虎大战坐庄企业 的账户同步,符合GDPR和Tier C标准
  • 微软的龙虎大战坐庄企业 龙虎大战坐庄搜索 :建立基于微软的龙虎大战坐庄企业 龙虎大战坐庄搜索 龙虎大战坐庄服务 ,龙虎大战坐庄企业 龙虎大战坐庄搜索 受到龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 发布的信任措施的保护和保护

2.8 应用支持
要做到一个好的浏览器,是需要一个好的生态支持的,是一段很长的旅程。Edge对应用有3点主要的支持,包括应用程序保证,快速通道部署协助,和统一/高级支持。

Edge生态中有足够多的插件支持,可以通过Edge商店龙虎大战坐庄下载 插件,也可以通过Chrome商店龙虎大战坐庄下载 插件,并支持插件的快速开发和插件的快速部署,

2.9 最好的现代网络龙虎大战坐庄工具
Edge对于开发人员是友好的,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 可以基于Edge就完成很多的网络编程。Edge把自己定位为一个通用的开发平台,包括网络标准的支持,插件扩展的支持(PWA),渐进式Web就算程序的支持,和Web开发龙虎大战坐庄工具 的集成,Web Driver和Selenium。

2.10 向左回退
基于H5的标准,浏览器的前进和后退,可以通过history API进行编程控制访问。但有些时候,这个H5特性会导致一些页面刷新失败。所以,Edge试图解决这个问题,当没有使用history编程时,浏览器也自动识别向左回退和向右前进。

总结一下,从Microsoft Edge for Business的规划来看,真的很有吸引力,明确地捕捉到了龙虎大战坐庄企业 办公浏览和个人浏览的差异化需求。这是一项长期的任务,希望真的能像描述一下,做出一个好的龙虎大战坐庄企业 级浏览器。

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2020 Microsoft Ignite The Tour ShenZhen

跨界知识聚会系列文章,“知识是用来分享和传承的”,各种会议、龙虎大战坐庄论坛 、沙龙都是分享知识的绝佳场所。龙虎大战坐庄我 也有幸作为演讲嘉宾参加了一些国内的大型会议,向大家展示龙虎大战坐庄我 所做的一些成果。从听众到演讲感觉是不一样的,把知识分享出来,龙虎大战坐庄你 才能收获龙虎大战坐庄更多 。

龙虎大战坐庄关于 作者

  • 张丹(Conan), 程序员/Quant: Java,R,Nodejs
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前言

2020年,微软在全球30个城市开展Microsoft Ignite The Tour活动,Microsoft专家和龙虎大战坐庄技术 社区将为您带来最好的Microsoft Ignite活动体验,让您了解构建解决方案以及迁移和管理基础结构的新龙虎大战坐庄方法 ,并与当地龙虎大战坐庄行业 领导者和同行交流。Microsoft Ignite TheTour在大中华区有五站,分别在龙虎大战坐庄北京 、深圳、台北、龙虎大战坐庄上海 和香港举行。

龙虎大战坐庄我 是微软MVP受到微软邀请,进行了3个主题的分享,分别是选择下一版 Microsoft Edge 的十大理由,面向数据的思维模式和R语言编程,基于牛顿冷却定律的热度排名算法。

目录

  1. 会议背景
  2. 龙虎大战坐庄我 分享的主题1:选择下一版 Microsoft Edge 的十大理由
  3. 龙虎大战坐庄我 分享的主题2:面向数据的思维模式和R语言编程
  4. 龙虎大战坐庄我 分享的主题3:基于牛顿冷却定律的热度排名算法
  5. 会议体验和照片分享

1. 会议背景

2020年1月13-14日,Microsoft Ignite The Tour ShenZhen(MITT)深圳站吸引了近3,000名观众,Microsoft专家和龙虎大战坐庄技术 社区为大家带来了干货满满的龙虎大战坐庄技术 龙虎大战坐庄培训 和讲座。本次活动的官方参会指南

深圳站13名社区讲师将带来23场演讲,微软讲师做另外97场演讲。以下是社区讲师演讲主题的分类。

本次大会龙虎大战坐庄我 一共有3个主题:

龙虎大战坐庄我 被照的最帅的一次。

微软龙虎大战坐庄公司 的组合者和MVP的大合照(聚餐照)

2. 龙虎大战坐庄我 分享的主题1:选择下一版 Microsoft Edge 的十大理由

这个主题对龙虎大战坐庄我 来说是全新的,属于M365的龙虎大战坐庄产品 介绍。龙虎大战坐庄我 虽然一直在使用浏览器,但大部分时间都是被chrome占据着,并没有对Edge有太多的关注。在大会前收到了微软MVP组招募新的龙虎大战坐庄产品 讲师,本着兴趣和好奇,接下了这个主题,PPT龙虎大战坐庄下载

Microsoft Edge是面向龙虎大战坐庄企业 的一个浏览器,他的定位确实与Chrome面向个人的浏览器的定位有很大的差别。本次分享获得了一些微软官方的材料的支持,龙虎大战坐庄我 也仔细的学习了一下,然后转换成了中文的材料。分享主要为分10个部分,也就是10大理由。

其中,第4点可信赖的龙虎大战坐庄服务 ,第5点安全性,第9点无无缝访问您所需的信息,龙虎大战坐庄我 认为是龙虎大战坐庄企业 浏览器独特的,区别于人个浏览器的重要的部分。Microsoft Edge的详细介绍,请查看文章选择下一版 Microsoft Edge 的十大理由。在分享后,龙虎大战坐庄我 也已经开始尝试下一代的Edge为办公的便利性体验了。

3. 龙虎大战坐庄我 分享的主题2:面向数据的思维模式和R语言编程

很多龙虎大战坐庄公司 已经完成了数据的原始积累,如何让沉睡的数据发挥价值,是急需要功课的难关!

数据项目和龙虎大战坐庄软件 项目、龙虎大战坐庄互联网 项目都有非常大的不同,不确定性、跨学科知识点、工程落地,都是影响数据项目成功与失败的重要因素。掌握数据思维,科学的龙虎大战坐庄方法 论,专业的团队,便利的龙虎大战坐庄工具 ,才能让数据项目走向成功。

龙虎大战坐庄我 主要为分4个部分进行介绍:

  1. 面向数据的思维模式
  2. 如何开展一个数据项目
  3. R语言进行数据处理
  4. R语言项目案例

真实的一个数据项目,处处是坑,必经之路至少包括7个步骤:需求讨论、数据提取、数据整合、数据清洗、特征工程、模型搭建和模型评估。

这7个步骤,目前没有标准的定义,同时也会随着目标的不同,都会有一些变化,龙虎大战坐庄我 后面会单独详细写一篇文章进行介绍,把龙虎大战坐庄我 所经历的成功经验和失败经验都做一下总结。

3. 龙虎大战坐庄我 分享的主题2:基于牛顿冷却定律的热度排名算法(R语言实现)

这个主题是一个比较有意思的龙虎大战坐庄互联网 模型应用的一个主题,介绍了牛顿冷却定律在龙虎大战坐庄排行 榜上的一种实现。龙虎大战坐庄我 将介绍一个数据项目从研发到实施的全流程,把理论模型结合实际的场景进行应用,从理论,到公式,再到验证,然后结合实际场景,数据模拟,形成数据龙虎大战坐庄产品 。听众可以了解到,数据项目的建立过程,思考过程,数据探索过程,龙虎大战坐庄帮助 大家更好的使用数据。

基于牛顿冷却定律的热度排名算法(R语言实现)
龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 龙虎大战坐庄生活中随处能看到龙虎大战坐庄排行 榜,有图书排名,电影排名,文章排名,音乐排名,商品排名,商铺排名等等,排在TOP10名单商品,会对龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 龙虎大战坐庄生活中的决策产生重大的影响,所以如何设计一个客观的龙虎大战坐庄排行 榜,是一件很重要的事情。这个场景就非常时候用到算法模型,进行客观评价和排名。

牛顿冷却定律是一种热力学模型,通过温度与时间之间的函数关系,构建出了一个指数衰减的过程。物理学中热度的衰减,同样适用在龙虎大战坐庄排行 榜的商品衰减。对基础科学的公理和定理的研究,可以极大地开阔研究数据的思路,形成跨学科的解决方案。用自然科学的基础理论,来解决跨学科的问题是一种绝佳的龙虎大战坐庄方法 。

龙虎大战坐庄我 主要为分4个部分进行介绍:

  1. 排名算法背景介绍
  2. 牛顿冷却定律原理
  3. 算法模拟和R语言实现
  4. 算法应用落地

最后总结,本文从场景开始,介绍了一般思路,龙虎大战坐庄行业 思路,理论模型,数学公式,推到过程,程序实现,最后回到场景应用,形成数据研发闭环。

对基础科学的公理和定理的研究,可以极大地开阔研究数据的思路,形成跨学科的解决方案。用自然科学的基础理论,来解决跨学科的问题是一种绝佳的龙虎大战坐庄方法 。

希望通过本次分享,给大家带入一个新的领域。

4. 会议体验和照片分享

本次大会龙虎大战坐庄我 体会到的一些关键字:场面大(走路走断腿),微软大战略。

4.1 会议体验证和总结

深圳会展中心太大了,注册在1楼,开放式的剧院区在1楼,主题分享教室都在5楼和6楼,真是走路走断腿啊。龙虎大战坐庄我 为找到分享的3个地方,将近花了30分钟的时间。

另外一点,一天讲三场确实是累啊!为啥把龙虎大战坐庄我 的分享都安排到了1天了,确实是累啊!

深圳会展中心中心的全楼层,只少能容纳2万人,1层的剧院区部分!

Ai in Clond的4位MVP。

小间认真听课的观众。

MVP的小合照,可惜没有参加上。

最后,特别感谢一直在后面龙虎大战坐庄帮助 处理各种事情的MVP助理康爽(这次没有来),下次龙虎大战坐庄我 会记得要补上的。

MVP!Yeah!下一站就没有下一站了,这次分享后就赶上了“新型冠状病毒”,好好在家修养生息,要等疫情过去再出门了!

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2019 Microsoft Ignite The Tour Beijing

跨界知识聚会系列文章,“知识是用来分享和传承的”,各种会议、龙虎大战坐庄论坛 、沙龙都是分享知识的绝佳场所。龙虎大战坐庄我 也有幸作为演讲嘉宾参加了一些国内的大型会议,向大家展示龙虎大战坐庄我 所做的一些成果。从听众到演讲感觉是不一样的,把知识分享出来,龙虎大战坐庄你 才能收获龙虎大战坐庄更多 。

龙虎大战坐庄关于 作者

  • 张丹(Conan), 程序员/Quant: Java,R,Nodejs
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前言

2019年,微软在全球30个城市开展Microsoft Ignite The Tour活动,Microsoft专家和龙虎大战坐庄技术 社区将为您带来最好的Microsoft Ignite活动体验,让您了解构建解决方案以及迁移和管理基础结构的新龙虎大战坐庄方法 ,并与当地龙虎大战坐庄行业 领导者和同行交流。Microsoft Ignite TheTour在大中华区有五站,分别在龙虎大战坐庄北京 、深圳、台北、龙虎大战坐庄上海 和香港举行。

龙虎大战坐庄我 是微软MVP受到微软邀请,进行了2个主题的分享,分别是人工智能定量分析医学影像数据-癫痫识别,基于牛顿冷却定律的热度排名算法。

目录

  1. 会议背景
  2. 龙虎大战坐庄我 分享的主题1:人工智能定量分析医学影像数据-癫痫识别
  3. 龙虎大战坐庄我 分享的主题2:基于牛顿冷却定律的热度排名算法
  4. 会议体验和照片分享

1. 会议背景

2019年12月10-11日,Microsoft Ignite The Tour Beijing(MITT)龙虎大战坐庄北京 站吸引了近3,000名观众,Microsoft专家和龙虎大战坐庄技术 社区为大家带来了干货满满的龙虎大战坐庄技术 龙虎大战坐庄培训 和讲座。本次活动的官方参会指南

3名MVP参与了1场开幕式、1场早餐讨论会、3场人文IT的活动。
22名MVP/RD在MVP/龙虎大战坐庄技术 社区环节,做了35场演讲。
5名MVP/RD围绕Azure 和 Dynamics主题,做了5场学习路线的演讲。
9名MVP/RD参与了10场剧院式演讲。
10名MVP/RD和龙虎大战坐庄技术 社区龙虎大战坐庄成员 ,在社区中心展开了4场非会议式演讲和龙虎大战坐庄技术 互动。


微软龙虎大战坐庄公司 的组合者和MVP的大合照。

2. 龙虎大战坐庄我 分享的主题1:人工智能定量分析医学影像数据-癫痫识别

这个主题对来说是陌生的,是全新的。龙虎大战坐庄我 没有医学背景,在项目开始之前,完全看不懂脑核磁的片子,不清楚医生的诊断龙虎大战坐庄方法 。但是,龙虎大战坐庄我 有数据分析的龙虎大战坐庄技术 ,能看懂数据,医疗影像的片子,也是由数据产生的,抱着相信自己试试的心态,龙虎大战坐庄我 就接下来这个数据分析项目。

本项目是通过机器学习定量分析PET,MRI及EEG数据,识别癫痫灶,利于术前患者评估,对于MRI阴性患者尤其重要,提高病变辨识度。

人工智能现在在医学肿瘤及肺结节方面发展较为迅速,希望龙虎大战坐庄我 的抛砖引玉能建立龙虎大战坐庄更多 医工结合的机会,希望各位专家老师可以龙虎大战坐庄更多 关注医学其他疾病的数据化或信息研究,为医学人工智能化提供更广阔的平台

分享主要为分4个部分进行介绍:

  1. 研究背景
  2. 业务龙虎大战坐庄方法
  3. 模型设计和模型训练
  4. 阶段性成果

阶段性成果总结,从影像数据到结果化数据,建立了映射关系。从统计学的角度,发现了一些新的特征行为,是不同业务特征的。用数据论证了,个体是有差异的,不能使用通用的分析模板。空间维度的抽样,可以平衡黑白样本比例。探索出一条可以用机器学习,进行模型训练思路,并可以进行落地。

张丹

林耀云,哈尔滨医科龙虎大战坐庄大学 附属第一医院影像医学与和医学主治医师。

3. 龙虎大战坐庄我 分享的主题2:基于牛顿冷却定律的热度排名算法(R语言实现)

这个主题是一个比较有意思的龙虎大战坐庄互联网 模型应用的一个主题,介绍了牛顿冷却定律在龙虎大战坐庄排行 榜上的一种实现。龙虎大战坐庄我 将介绍一个数据项目从研发到实施的全流程,把理论模型结合实际的场景进行应用,从理论,到公式,再到验证,然后结合实际场景,数据模拟,形成数据龙虎大战坐庄产品 。听众可以了解到,数据项目的建立过程,思考过程,数据探索过程,龙虎大战坐庄帮助 大家更好的使用数据。

基于牛顿冷却定律的热度排名算法(R语言实现)
龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 龙虎大战坐庄生活中随处能看到龙虎大战坐庄排行 榜,有图书排名,电影排名,文章排名,音乐排名,商品排名,商铺排名等等,排在TOP10名单商品,会对龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 龙虎大战坐庄生活中的决策产生重大的影响,所以如何设计一个客观的龙虎大战坐庄排行 榜,是一件很重要的事情。这个场景就非常时候用到算法模型,进行客观评价和排名。

牛顿冷却定律是一种热力学模型,通过温度与时间之间的函数关系,构建出了一个指数衰减的过程。物理学中热度的衰减,同样适用在龙虎大战坐庄排行 榜的商品衰减。对基础科学的公理和定理的研究,可以极大地开阔研究数据的思路,形成跨学科的解决方案。用自然科学的基础理论,来解决跨学科的问题是一种绝佳的龙虎大战坐庄方法 。

龙虎大战坐庄我 主要为分4个部分进行介绍:

  1. 排名算法背景介绍
  2. 牛顿冷却定律原理
  3. 算法模拟和R语言实现
  4. 算法应用落地

最后总结,本文从场景开始,介绍了一般思路,龙虎大战坐庄行业 思路,理论模型,数学公式,推到过程,程序实现,最后回到场景应用,形成数据研发闭环。

对基础科学的公理和定理的研究,可以极大地开阔研究数据的思路,形成跨学科的解决方案。用自然科学的基础理论,来解决跨学科的问题是一种绝佳的龙虎大战坐庄方法 。

希望通过本次分享,给大家带入一个新的领域。

4. 会议体验和照片分享

本次大会龙虎大战坐庄我 体会到的一些关键字:场面大,微软大战略,Azure,人工智能。

4.1 会议体验证和总结

终于最近加班实在是太严重了,在准备分享内容的时候压力山大,特别是对癫痫的数据模型,时间太紧又必须要创新,做出没有前人做出来的思路,所以真是非常有难度,基本花了1周的时间从22:00-24:00凌晨,才把数据建模完成。

国家会议中心的全楼层,只少能容纳2万人。

等待入场的听众。

大会现场

4.2 相关照片

苏震巍

刘海峰

赵文超

李佳芮

卢建晖

刘俊哲

李佳芮 和 梁迪Chirs(MVP项目中国区负责人)

最后,特别感谢一直在后面龙虎大战坐庄帮助 处理各种事情的MVP助理康爽,可惜没有照片!下次龙虎大战坐庄我 会记得要补上的。

微软大会!大场面!MVP!Yeah!下一站深圳见。

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2019中国R大会龙虎大战坐庄上海 : 面向数据的思维模式和R语言的数据项目开发

跨界知识聚会系列文章,“知识是用来分享和传承的”,各种会议、龙虎大战坐庄论坛 、沙龙都是分享知识的绝佳场所。龙虎大战坐庄我 也有幸作为演讲嘉宾参加了一些国内的大型会议,向大家展示龙虎大战坐庄我 所做的一些成果。从听众到演讲感觉是不一样的,把知识分享出来,龙虎大战坐庄你 才能收获龙虎大战坐庄更多 。

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前言

本次R语言(上每)大会由龙虎大战坐庄上海 华东师范龙虎大战坐庄大学 与统计之都合办,本次会议规模比上一年少了很多,只有2天4个场次,包括主会场,工业应用专场,深度计算专场和R语言数据思维专场。

本次大会,回归数据本质,以落地为主,没有商业广告,龙虎大战坐庄更多 的是工程实践的思路和龙虎大战坐庄方法 。结合了学术界、产业界、工业界等,跨领域跨专业的交流,通过碰撞形成了新的火花。很多同仁们都在自己的领域进行创新和尝试,确实是一场不错的盛会。

目录

  1. 龙虎大战坐庄我 分享的主题:面向数据的思维模式和R语言的数据项目开发
  2. 会议体验和照片分享

1. 龙虎大战坐庄我 分享的主题:面向数据的思维模式和R语言的数据项目开发

本次大会龙虎大战坐庄我 被安排在第二天的R语言与数据思维专场,以数据思维为切入点,深入探讨数据思维和toB的数据分析项目实施过程。龙虎大战坐庄我 的分享的PPT龙虎大战坐庄下载 ,本次活动的官方参会指南

会议日程安排:

龙虎大战坐庄我 分享主题:面向数据的思维模式和R语言的数据项目开发

目前很多龙虎大战坐庄公司 机构已经完成了数据的原始积累,如何让沉睡的数据发挥价值,是急需要功课的难关。

龙虎大战坐庄我 主要为分三个部分进行介绍:

  • 面向数据的思维模式
  • 如何开展一个数据项目
  • R语言项目案例

数据项目和龙虎大战坐庄软件 项目、龙虎大战坐庄互联网 项目都有非常大的不同,不确定性、跨学科知识点、工程落地,都是影响数据项目成功与失败的重要因素。掌握数据思维,科学的龙虎大战坐庄方法 论,专业的团队,便利的龙虎大战坐庄工具 ,才能让数据项目走向成功。

数据分析师每天都有大量的数据需要处理,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 会根据业务的要求做各种复杂的报表,包括了 聚合、分组、排序、筛选、转置、差分、填充、移动、清洗、回归、分布检验、高数计算 等等。有时为了计算一个业务指标,龙虎大战坐庄你 的SQL怎么写都不会少于10行时。用R语言可以高效地、优雅地解决数据分析中的问题,统计建模、数据挖掘、原型开发,可以节约大量的时间,让龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 专业于建模!

2. 会议体验和照片分享

本次大会龙虎大战坐庄我 体会到的一些关键字:数据思维,工业数据,深度学习,创新和新想法。

2.1 会议体验证和总结

终于最近加班实在是太严重了,没有提前到会场,错过了与很多老朋友的见面机会。第二天的所场次,龙虎大战坐庄我 都完整的听完了,只是为了赶火车错过了最后一场。

对龙虎大战坐庄我 来说,最精彩的部分,确实都集中在了第二天的下午场,在龙虎大战坐庄我 之前的2位嘉宾的分享(黄天元,任坤),确实是精品和干货,而且龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 都很享受着R语言编程的过程。龙虎大战坐庄我 很感慨啊,正是由于龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 这些R语言爱好者的兴趣,在一直推动着R语言的落地,非常惊喜!!

龙虎大战坐庄我 的分享。

能容纳380人的会场。

2.2 相关照片

黄天元:复旦龙虎大战坐庄大学 在读PHD,R语言数据操纵之美。

任坤,VSCode vs RStudio

张丹,青萌数海CTO,面向数据的思维模型

陈堰平,微软,机器学习模型的可解释性

刘心广,PHD,西门子,汽车车体焊接质量智能预测

龙虎大战坐庄我 和 黄天元。

张翔,车轮互联,龙虎大战坐庄产品 经理眼中灵活管理响应延迟的计算系统

张先秩,澎湃科技CEO,如何做设备端只能化

汤银才,华东师范龙虎大战坐庄大学 教授,统计学习与机器学习的比较。

年度最后一场,龙虎大战坐庄上海 R语言大会。最精彩的下午场,都是干货!各嘉宾都在自己的领域为R语言做出贡献,R会越来越强大。感谢华东师范龙虎大战坐庄大学 和统计之都,所有主办方的小伙们,辛苦了!明年再见。

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线性和非线性的最小二乘回归

算法为王系列文章,涵盖了计算机算法,数据挖掘(机器学习)算法,统计算法,金融算法等的多种跨学科算法组合。在大数据时代的背景下,算法已经成为了金字塔顶的明星。一个好的算法可以创造一个伟大帝国,就像Google。

算法为王的时代正式到来….

龙虎大战坐庄关于 作者:

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前言

很多经典的机器学习模型都是在最小二乘法的基础上发展起来的,理解最小二乘法的原理,对于龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 掌握机器学习的高级算法是非常重要的,尤其是回归模型中。最小二乘法是主要是用来做函数拟合,或者求函数极值等问题。

本文以回归模型为例,介绍在最小二乘法在线性和非线性模型中的应用。

目录

  1. 最小二乘法介绍
  2. 最小二乘求解
  3. 线性最小二乘回归
  4. 非线性最小二乘回归

1. 最小二乘法介绍

最小二乘法(Least Squares Method,简记为LSE),源于天文学和测地学上的应用需要,是勒让德( A. M. Legendre)于1805年在其著作《计算慧星轨道的新龙虎大战坐庄方法 》中提出的,它的主要思想是通过计算理论值与观测值之差的平方和最小,求解未知的参数。

最小二乘法的公式为:

公式解读:

  • H, 目标值,观测值与理论值之差的平方和
  • H’, 最小化的H值
  • y, 观测值
  • yi, 理论值
  • argmin, 最小化函数

龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 先了把术语进行统一定义,观测值通常说的是龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 的样本数据,理论值就是假设拟合函数产生的预测数据,目标函数是判断一个模型的好不好的标准,进行最小二乘法建立目标函数,让目标函数最小化。

以上图为线性拟合为例,观测值为y1,y2,…,y7,理论值为y1′,y2′,….,y7’,是线上的点并与观测值的x相同,红色线就是龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 要做的拟合直线,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 可以画出无数条这样的直线,判断标准是让这条线上的点的理论值与观测值的误差平方和最小,即最小二乘法。

SSE=sum((y1-y1')^2+(y2-y2')^2+(y3-y3')^2+(y4-y4')^2+(y5-y5')^2+(y6-y6')^2+(y7-y7')^2)

利用最小二乘法,可以对数据进行线性和非线性拟合,使误差平方和(SSE)或残差平方和最小。如果观测到的误差近似正态分布时,这种龙虎大战坐庄方法 是非常有效的。龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 在线性回归模型中,要进行残差的正态分布检验,就是基于这个目的的,可以参考文章R语言解读一元线性回归模型

2. 最小二乘求解

在线性方程的求解或是数据曲线拟合中,利用最小二乘法求得的解则被称为最小二乘解。最小二乘法(又称最小平龙虎大战坐庄方法 )是一种数学龙虎大战坐庄优化 龙虎大战坐庄技术 ,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。其他一些龙虎大战坐庄优化 问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

定义数据集x和y,两个变量。

> x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2)
> y<-c(5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3)

可视化,画出x,y变量的散点图。

> plot(x,y)

对数据进行最小二乘求解,找到最小二乘解。


> fit<-lsfit(x,y);fit
$coefficients
Intercept         X
0.8310557 0.9004584

$residuals
[1] -1.1548933 -0.2612063 -0.9853975 -0.4332692 -0.8636686  1.0037250  0.6351198 -1.1022017
[9]  1.4747728  1.6870190

$intercept
[1] TRUE

$qr
$qt
[1] -17.1901414   6.2044421  -0.7047339  -0.1530724  -0.5856560   1.2766692   0.9102648
[8]  -0.8295242   1.7584540   1.9625308

$qr
Intercept           X
[1,] -3.1622777 -16.1718880
[2,]  0.3162278   6.8903149
[3,]  0.3162278  -0.2782874
[4,]  0.3162278  -0.2376506
[5,]  0.3162278  -0.0475287
[6,]  0.3162278   0.3936703
[7,]  0.3162278   0.2020970
[8,]  0.3162278   0.4168913
[9,]  0.3162278  -0.5409749
[10,]  0.3162278   0.1701682

$qraux
[1] 1.316228 1.415440

$rank
[1] 2

$pivot
[1] 1 2

$tol
[1] 1e-07

attr(,"class")
[1] "qr"

结果解读:

  • coefficients, 系数的最小二乘估计,包括截距Intercept和自变量X
  • residuals, 残差
  • intercept, 有截距
  • qt, 矩阵QR分解。QR分解法是将矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三角形矩阵。龙虎大战坐庄关于 矩阵的详细操作,请参考文章R语言中的矩阵计算

龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 看到lsfit()函数使用矩阵的QR分解的龙虎大战坐庄方法 ,计算得出了最小二乘估计的截距Intercept和自变量系数。

目标:y=a*x+b,用最小二乘法估计出参数a和b。

根据最小二乘法的矩阵计算公式,龙虎大战坐庄我 直接跳过了推到过程,得出结论。

公式解释:

  • X,为自变量矩阵
  • Y,为因变量矩阵
  • B,为参数,需要求解
  • XT,X的转置矩阵
  • *, 矩阵乘法
  • -1, 计算逆矩阵

手动计算过程:


# 因变量矩阵
> y1<-matrix(y,ncol=1)  

# 自变量矩阵,增加截距列
> x1<-matrix(c(x,rep(1,length(x))),ncol=2)

# 求解最小二乘解
> solve(t(x1)%*%x1) %*% t(x1) %*% y1
          [,1]
[1,] 0.9004584
[2,] 0.8310557

对应到一元线性回归方程中,y = 0.9004584 * x + 0.8310557,与lsfit()的结果一致。

3. 线性最小二乘回归

接下来,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 先进行线性回归分析,以上面的数据集作为样本,只包含x和y。以普通最小二乘法进行线性回归,计算出预测值并和观测值进行比较,计算预测值和观测值的误差平方和,使得误差函数最小。线性回归模型的详细介绍,可以参考文章R语言解读一元线性回归模型, R语言解读多元线性回归模型

建立线性回归模型


# 建立回归模型
> line<-lm(y~x)

# 查看回归模型
> summary(line)
Call:
lm(formula = y ~ x)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-1.1549 -0.9550 -0.3472  0.9116  1.6870 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)   0.8311     0.9440   0.880 0.404338    
x             0.9005     0.1698   5.302 0.000726 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 1.17 on 8 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.7785,	Adjusted R-squared:  0.7508 
F-statistic: 28.12 on 1 and 8 DF,  p-value: 0.0007263

# 残差平方和
> sum(line$residuals^2)
[1] 10.95334

通过查看模型的结果数据,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 可以发现通过T检验自变量x是非常显著,但截距Intercept不显著。通过F检验判断出整个模型的自变量方差是非常显著。通过R^2的相关系数检验可以判断自变量和因变量是不是高度相关的,残差平方和(residual sum-of-squares)为10.95334,效果不好。

接下来,使用模型进行预测,生成预测值。


# 设置x的取值区间
> new <- data.frame(x = seq(min(x),max(x),len = 100))

# 预测结果
> pred<-predict(line,newdata=new)

进行可视化,把观测值与预测值进行展示,以散点表现观测值,以线表示预测值。


> plot(x,y)
> lines(new$x,pred,col="red",lwd=2)

从图中龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 可以很容易看出,拟合的效果并不好,与R^2检验不通过是一致的。那么,如果线性模型表现不好,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 可以试试非线性的模型,还是用最小二乘法进行非线性的回归。

4. 非线性最小二乘回归

由于散点的分布并不是线性的,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 再尝试用非线性的函数,进行最小二乘回归的拟合,包括一元二次函数,一元三次函数,指数函数,倒数函数。在R语言中,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 可以使用nls()函数,进行非线性最小二乘回归。

4.1 一元二次函数非线性拟合
定义公式 y ~ a*x+b*x^2+c ,其中x, x^2是一次函数和二次函数,a,b,c分别是参数,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 需要给定参数的初始值。


# 建立回归模型
> nline1 <- nls(y ~ a*x+b*x^2+c, start = list(a = 1,b = 1,c=2))

# 查看模型结果
> nline1
Nonlinear regression model
  model: y ~ a * x + b * x^2 + c
   data: parent.frame()
       a        b        c 
0.008987 0.082188 2.850389 
 residual sum-of-squares: 9.758

Number of iterations to convergence: 1 
Achieved convergence tolerance: 3.024e-06

# 分析模型
> summary(nline1)

Formula: y ~ a * x + b * x^2 + c

Parameters:
  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
a 0.008987   0.977890   0.009    0.993
b 0.082188   0.088760   0.926    0.385
c 2.850389   2.379763   1.198    0.270

Residual standard error: 1.181 on 7 degrees of freedom

Number of iterations to convergence: 1 
Achieved convergence tolerance: 3.024e-06

通过查看模型的结果数据,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 可以发现通过T检验相关系数a,b,c都不显著,残差平方和(residual sum-of-squares)为9.758,数值过大,效果不好。

把观测值与预测值进行可视化展示,以散点表现观测值,以线表示预测值。


# 模型预测
> npred1<-predict(nline1,newdata=new)

# 可视化
> plot(x,y)
> lines(new$x,npred1,col="blue",lwd=2)

从图中龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 可以看出,拟合的是一条曲线,效果不太好。接下来,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 再试试一元三次函数。

4.2 一元三次函数非线性拟合

定义公式 y ~ a*x+b*x^2+c*x^3+d ,其中x, x^2, x^3是一次函数,二次函数和三次函数,a,b,c,d分别是参数,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 需要给定参数的初始值。

使用一元三次函数,进行非线性拟合。


> nline2 <- nls(y ~ a*x+b*x^2+c*x^3+d, start = list(a = 1,b = 1,c=2,d=1))

# 查看模型结果
> nline2
Nonlinear regression model
  model: y ~ a * x + b * x^2 + c * x^3 + d
   data: parent.frame()
      a       b       c       d 
 10.011  -1.822   0.110 -12.516 
 residual sum-of-squares: 3.453

Number of iterations to convergence: 2 
Achieved convergence tolerance: 3.983e-08

# 分析模型
> summary(nline2)

Formula: y ~ a * x + b * x^2 + c * x^3 + d

Parameters:
   Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
a  10.01051    3.08630   3.244   0.0176 *
b  -1.82152    0.57797  -3.152   0.0198 *
c   0.10998    0.03323   3.310   0.0162 *
d -12.51586    4.88778  -2.561   0.0429 *
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.7586 on 6 degrees of freedom

Number of iterations to convergence: 2 
Achieved convergence tolerance: 3.983e-08

通过查看模型的结果数据,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 可以发现通过T检验相关系数a,b,c,d在0.01的置信区间显著,残差平方和(residual sum-of-squares)为3.453,数值较小,效果应该算是还可以的,能够表达拟合的特征。

把观测值与预测值进行可视化展示,以散点表现观测值,以线表示预测值。


> npred2<-predict(nline2,newdata=new)
> plot(x,y)
> lines(new$x,npred2,col="green",lwd=2)

从图中龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 可以看出,拟合的曲线基本穿过观测值的区域,直观上说明效果还不错,与数据检验给出的结论是一致的。

4.3 指数函数非线性拟合

定义公式 y ~ a*exp(b*x)+c ,其中exp(x)是指数函数,a,b,c分别是参数,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 需要给定参数的初始值。


> nline3 <- nls(y ~ a*exp(b*x)+c, start = list(a = 1,b = 1,c=2))

> nline3
Nonlinear regression model
  model: y ~ a * exp(b * x) + c
   data: parent.frame()
     a      b      c 
0.6720 0.2718 2.2087 
 residual sum-of-squares: 8.966

Number of iterations to convergence: 17 
Achieved convergence tolerance: 7.136e-06

> summary(nline3)

Formula: y ~ a * exp(b * x) + c

Parameters:
  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
a   0.6720     1.2127   0.554    0.597
b   0.2718     0.1764   1.541    0.167
c   2.2087     2.2447   0.984    0.358

Residual standard error: 1.132 on 7 degrees of freedom

Number of iterations to convergence: 17 
Achieved convergence tolerance: 7.136e-06

通过查看模型的结果数据,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 可以发现通过T检验相关系数a,b,c都不显著,残差平方和(residual sum-of-squares)为8.966,数值过大,效果不好。


> npred3<-predict(nline3,newdata=new)
> plot(x,y)
> lines(new$x,npred3,col="yellow",lwd=2)

从图中龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 可以看出,指数函数的拟合曲线,和二次函数表现差不多,效果不太好。

4.4 倒数函数非线性拟合

定义公式 y ~ y ~ b/x+c ,其中1/x是倒数函数,b,c分别是参数,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 需要给定参数的初始值。

使用倒数函数,进行拟合。

> nline4 <- nls(y ~ b/x+c, start = list(b = 1,c=2))

# 查看模型结果
> nline4
Nonlinear regression model
  model: y ~ b/x + c
   data: parent.frame()
    b     c 
-17.0   9.5 
 residual sum-of-squares: 15.74

Number of iterations to convergence: 1 
Achieved convergence tolerance: 1.259e-07

> summary(nline4)

Formula: y ~ b/x + c

Parameters:
  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
b  -17.003      4.108  -4.139  0.00326 ** 
c    9.500      1.077   8.817 2.15e-05 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 1.403 on 8 degrees of freedom

Number of iterations to convergence: 1 
Achieved convergence tolerance: 1.259e-07

通过查看模型的结果数据,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 可以发现通过T检验相关系数b,c非常显著,残差平方和(residual sum-of-squares)为15.74,数值较大,效果不好。

把观测值与预测值进行可视化展示,以散点表现观测值,以线表示预测值。


> npred4<-predict(nline4,newdata=new)
> plot(x,y)
> lines(new$x,npred4,col="gray",lwd=2)


从图中龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 可以看出,倒数函数的拟合曲线,确实也效果不太好,而且最后一个点有个想离群点,如果没有最后一个点这个效果应该是更好的。

4.5 模型龙虎大战坐庄优化
根据上面的几种模型验证的结果,龙虎大战坐庄我 手动进行了龙虎大战坐庄优化 ,发现高次函数进行拟合效果会更好。定义公式 y ~ a*x^3+b*x^5+c*x^7+e*d^9+e*x^11 ,其中高次函数定义为11次,并去掉了截距。


> nline5 <- nls(y ~ a*x^3+b*x^5+c*x^7+d*x^9+e*x^11,
+               start = list(a=1,b=2,c=1,d=1,e=1))

# 查看模型结果
> nline5
Nonlinear regression model
  model: y ~ a * x^3 + b * x^5 + c * x^7 + d * x^9 + e * x^11
   data: parent.frame()
         a          b          c          d          e 
 2.959e-01 -2.064e-02  5.837e-04 -7.324e-06  3.367e-08 
 residual sum-of-squares: 2.583

Number of iterations to convergence: 3 
Achieved convergence tolerance: 2.343e-07

# 模型分析
> summary(nline5)

Formula: y ~ a * x^3 + b * x^5 + c * x^7 + d * x^9 + e * x^11

Parameters:
    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
a  2.959e-01  5.132e-02   5.767   0.0022 **
b -2.064e-02  6.176e-03  -3.341   0.0205 * 
c  5.837e-04  2.468e-04   2.365   0.0644 . 
d -7.324e-06  3.940e-06  -1.859   0.1222   
e  3.367e-08  2.139e-08   1.574   0.1763   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.7187 on 5 degrees of freedom

Number of iterations to convergence: 3 
Achieved convergence tolerance: 2.343e-07

通过查看模型的结果数据,龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 可以发现通过T检验相关系数a,b,c是显著,残差的误差平方和(residual sum-of-squares)为2.583,数值是最小的,而且比三次函数增长了2上系数,效果应该算不错的,能够表达拟合的特征。

把观测值与预测值进行可视化展示,以散点表现观测值,以线表示预测值。


> npred5<-predict(nline5,newdata=new)
> plot(x,y)
> lines(new$x,npred5,col="purple3",lwd=2)

从图中龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 可以看出,拟合的曲线穿过观测值的区域,并且非常贴近部分数据点,直观上说明效果很好,与数据检验给出的结论是一致的。

4.6 总结

龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 把上面的1种线性函数和5种非线性的拟合函数的模型评价指标,整理到一个表格中。其中,三次函数和高次函数的拟合效果是不错的,而其他的几种拟合效果,都是不太好的。判断好坏的标准,就是残差的误差平方和,同时参数的T检验显著,才是比较好的拟合模型。

拟合函数 残差平方和 参数T检验显著性 解释性 颜色
一次函数 10.95334 不显著 红色
二次函数 9.758 不显著 蓝色
三次函数 3.453 显著 不好 绿色
指数函数 8.966 不显著 不好 黄色
倒数函数 15.74 显著 灰色
高次函数 2.583 显著 无法解释 紫色

最后,合并所有拟合曲线,画到同一张图上,进行对比。绿色的三次函数拟合曲线,和紫色的高次函数拟合曲线效果最好。

但是,高次函数也带来了的负面问题,一是过拟合,二是业务的可解释性非常差。如果x和y分别带入到业务场景,比如x是货物的重量和y是货物的单价,那么x的11次方,完全是无法理解的,等同于一个黑盒的模型。所以,真正落地项目在使用的时候,要根据业务场景的要求,在准确度,可解释性,复杂度等标准之下,进行权衡。

本文利用最小二乘法,用R语言进行了线性回归和非线性回归的实验。验证了最小二乘法在处理回归问题上是非常有效的,除了回归问题,最小二乘法还能解决分类的问题。最小二乘法作为机器学习的底层算法,是非常值得龙虎大战坐庄龙虎大战坐庄我 们 学习和掌握的,明白原理就能掌握一类的高级模型。

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