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使用fitdistplus拟合分布在charToDate(x)中引起误差

fitdistplus是一个用于拟合分布的R语言包。它可以帮助我们通过最大似然估计方法拟合数据的概率分布，并提供了一些统计指标来评估拟合的好坏程度。

在charToDate(x)函数中引起误差的原因可能是输入的日期格式不符合要求，或者输入的日期数据存在缺失或错误。charToDate(x)函数的作用是将字符型的日期转换为日期型，以便进行后续的数据处理和分析。

为了解决这个问题，我们可以采取以下步骤：

检查日期格式：确保输入的日期字符串符合指定的日期格式要求。常见的日期格式包括"YYYY-MM-DD"、"MM/DD/YYYY"等。如果日期格式不正确，可以使用字符串处理函数进行格式转换或修正。
处理缺失或错误数据：检查输入的日期数据是否存在缺失或错误。可以使用缺失值处理方法（如删除、插补等）来处理缺失数据，或者使用数据清洗技术来修正错误数据。
使用fitdistplus进行分布拟合：将处理后的日期数据作为输入，使用fitdistplus包中的函数进行分布拟合。fitdistplus提供了多种常见的概率分布模型，如正态分布、指数分布、伽马分布等。根据数据的特点和分布形态，选择合适的概率分布模型进行拟合。
评估拟合结果：拟合完成后，可以使用一些统计指标来评估拟合的好坏程度，如拟合优度检验、残差分析等。这些指标可以帮助我们判断选择的概率分布模型是否适合描述数据的分布特征。

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ML_Basic-机器学习常见概念

；在监督学习中，模型的泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。...，或者说训练误差主要是由偏差造成的方差通常是由于模型的复杂度相对于训练集过高导致的；比如真实模型是一个简单的二次函数，而我们假设模型是一个高次函数，这就会导致方差的增大（过拟合）；由方差引起的误差通常体现在测试误差相对训练误差的增量上...深度学习中的偏差与方差神经网络的拟合能力非常强，因此它的训练误差（偏差）通常较小；但是过强的拟合能力会导致较大的方差，使模型的测试误差（泛化误差）增大；因此深度学习的核心工作之一就是研究如何降低模型的泛化误差...当存在“隐变量”时，只能使用生成模型隐变量：当我们找不到引起某一现象的原因时，就把这个在起作用，但无法确定的因素，叫“隐变量” 两者的优缺点判别模型优点直接面对预测，往往学习的准确率更高由于直接学习...P(x)其实也是先验概率，只是在贝叶斯的很多应用中不重要（因为只要最大后验不求绝对值），需要时往往用全概率公式计算得到。

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【机器学习笔记】：大话线性回归（二）

SST（总平方和）：变差总平方和 SSR（回归平方和）：由x与y之间的线性关系引起的y变化 SSE（残差平方和）：除x影响之外的其它因素引起的y变化 ? 它们之间的关系是： ? 。...估计标准误差判定系数R2的意义是由x引起的影响占总影响的比例来判断拟合程度的。当然，我们也可以从误差的角度去评估，也就是用残差SSE进行判断。...线性关系检验线性关系检验是指多个自变量x和因变量y之间的线性关系是否显著，它们之间是否可以用一个线性模型表示。检验统计量使用F分布，其定义如下： ?...一般地数据量低于5000则可以使用Shapiro检验，大于5000的数据量可以使用K-S检验，这种方法在scipy库中可以直接调用： # shapiro检验 import scipy.stats as...在statsmodels中也同样有相应的方法可以实现BP检查方法。

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理解过拟合

即样本数据根据通过一个概率分布采样得到，而且这些样本相互之间独立。我们使用历史数据集去训练模型，使得损失函数最小化，然后用训练得到的模型去预测未知数据。...于是他定了各种不同尺寸的蛋糕，然后把尺寸和价格的数据记录起来，接着使用回归函数来拟合这些训练数据。小明决定使用四次多项式： ? 和均方差损失函数： ? 在这里x是蛋糕的尺寸，f(x)是预测的蛋糕价格。...上式中 ? 称为残差，整个式子就是样本的残差平方和，我们的目的是最小化此损失函数。在一些应用中通常会使用均方差（MSE）作为一项衡量标准。...引起欠拟合的原因有：模型本身过于简单，例如数据本身是非线性的但使用了线性模型；特征数太少无法正确的建立统计关系。下图是欠拟合的示意图： ?...过拟合是在模型参数拟合过程中由于训练数据包含抽样误差，在训练时复杂的模型将抽样误差也进行了拟合导致的。所谓抽样误差，是指抽样得到的样本集和整体数据集之间的偏差。

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一网打尽！深度学习常见问题！

1 前言在传统软件工程中，程序问题（即Bugs）会导致程序崩溃，但开发人员可以通过检查错误来了解原因。然而，在深度学习中，代码可能会在没有明确原因的情况下崩溃。...2.4 数据集构造在此过程中，常见的问题包括：样本数量不足、处理带有噪声的标签和类别不平衡、以及在构建训练集和测试集时未能确保数据的分布一致性。...其他问题：标准调试工具包（ Stack Overflow + interactive debugger）过度拟合单批数据常见问题及原因：误差上升：可能是由损失函数/梯度中的符号翻转引起的、学习率过高...随分布变化的偏差-方差在实际的ML应用中，训练、验证和测试样本可能来自不同的分布。为了解决这个问题，可以创建两个验证集，分别来自训练分布和测试分布。...测试误差 = 不可约误差 + 偏差 + 方差 + 分布偏移 + 验证集过拟合 3.4 改进模型和数据解决欠拟合问题（即减少偏差）：优先级别递减使模型更大（即添加层或每层使用更多单元）减少正则化

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【机器学习】过拟合与欠拟合——如何优化模型性能

这是因为模型在训练数据上过于复杂，捕捉了数据中的噪声和异常值，而这些并不代表数据的实际分布。 2.2 过拟合的表现：训练集上的误差极低：模型在训练集上表现完美。...什么是欠拟合？ 3.1 定义欠拟合是指模型过于简单，无法捕捉到训练数据中的模式。这种情况下，模型的训练误差和测试误差都较高，说明模型既没有学好训练数据，也无法在测试集上表现良好。...4.4 使用交叉验证交叉验证通过将数据集划分为多个子集来验证模型的性能，避免模型在特定数据上过拟合。...在深度学习中，欠拟合通常意味着模型还没有充分学习。...总结过拟合和欠拟合是机器学习模型中的常见问题。过拟合通常由模型过于复杂或数据不足引起，而欠拟合则是由于模型过于简单或数据特征不足。

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理解过拟合

即样本数据根据通过一个概率分布采样得到，而且这些样本相互之间独立。我们使用历史数据集去训练模型，使得损失函数最小化，然后用训练得到的模型去预测未知数据。...于是他定了各种不同尺寸的蛋糕，然后把尺寸和价格的数据记录起来，接着使用回归函数来拟合这些训练数据。小明决定使用四次多项式：和均方差损失函数：在这里x是蛋糕的尺寸，f(x)是预测的蛋糕价格。...引起欠拟合的原因有：模型本身过于简单，例如数据本身是非线性的但使用了线性模型；特征数太少无法正确的建立统计关系。...过拟合是在模型参数拟合过程中由于训练数据包含抽样误差，在训练时复杂的模型将抽样误差也进行了拟合导致的。所谓抽样误差，是指抽样得到的样本集和整体数据集之间的偏差。...2.在自然语言处理领域中，可以做同义词替换扩充数据集。 3.语音识别中可以对样本数据添加随机的噪声。 Dropout Dropout是神经网络中防止过拟合的方法。

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机器学习-范数正则化：L1正则，L2正则

所以过拟合有两种原因：训练集和测试机特征分布不一致（白天鹅黑天鹅）或者模型太过复杂（记住了每道题）而样本量不足解决过拟合也从这两方面下手，收集多样化的样本，简化模型，交叉检验。...3 L1范数正则化 L1范数正则化（ L1 regularization 或 lasso ）是机器学习（machine learning）中重要的手段，在支持向量机（support vector machine...由于我们手中的很多组x和y都是通过实验的结果测试出来的。测量的结果就会有误差，因此w不可能计算的精准，那么我们很容易想到使用最小二乘法(least square) 来计算w。...最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。因为参数太多，会导致我们的模型复杂度上升，容易过拟合，也就是我们的训练误差会很小。...所以，我们需要保证模型“简单”的基础上最小化训练误差，这样得到的参数才具有好的泛化性能（也就是测试误差也小），而模型“简单”就是通过规则函数来实现的。另外，规则项的使用还可以约束我们的模型的特性。

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回归分析

因为在这里使用的是二项分布（因变量），需要选择一个对于这个分布最佳的连结函数。它就是logit函数。在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差。...逐步回归(Stepwise Regression) 在处理多个自变量时，可以使用逐步回归。在这种技术中，自变量的选择是在一个自动的过程中完成的，其中包括非人为操作。...回归正则化办法正则化是一种常见的防止过拟合的方法，一般原理是在代价函数后面加上一个对参数的约束项，这个约束项被叫做正则化项（regularizer）。...岭回归通过给回归估计值添加一个偏差值，来降低标准误差。线性等式中的预测误差来自偏差和方差，我们这里讨论来自方差的误差。岭回归通过收缩参数λ（lambda）解决多重共线性问题。...它是由于自变量x的变化引起的y的变化，反映了y的总偏差中由于x与y之间的线性关系引起的y的变化部分，是可以由回归直线来解释的。

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统计学习方法之线性回归法1.线性回归2.损失函数（Cost Function）3.梯度下降4.最小二乘法5.数据归一化6. 模型评估7.参考文献

线性回归模型： ε表示误差项，也叫随机干扰项，即真实值和预测值之间的差异。ε服从均值为0的正态分布，其中只有一个自变量的情况称为一元线性回归，多个自变量的情况叫多元线性回归。...对解释变量的假设：解释变量x是确定性变量，不是随机性变量，在随机抽样中取固定值。对误差项ε的假设：误差项ε是一个期望为0，且相互独立的高斯分布。...首先给出一些概念和常用的符号，在不同的机器学习书籍中可能有一定的差别。...模型评估得到模型参数之后，我们如何评价模型在现实中的表现呢？因为回归直线只是一个近似拟合，有很多点没有落在直线上，那我们如何判定，回归直线的拟合程度？...SSR（Sum of Squares for Regression）：回归平方和是每个y对应的预测值f(x)和y的总体平均值之差的平方和，反映了y的总偏差中，由于x和y的线性关系引起的y的变化部分，可以由回归直线来解释

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绘制带回归线的散点图

x、y、z和w，代码y~.可展开为y~x+z+w -减号，表示从等式中移除某个变量，eg：y~(x+z+w)^2-x:w可展开为y~x+z+w+x:z+z:w-1删除截距项，eg：表示y~x-1拟合y...在x上的回归，并强制直线通过原点I（）从算术的角度来解释括号中的元素。...对回归方程的检验 y的变异我们可以对其进行分解，即总编一可以分解为由x引起的变异和误差引起的变异其中：所以平方和分解式可以写成：提出假设： F检验。...在无效假设下，SSR与SSE之间的比值服从df=1和df=n-2的F分布构造统计量：后面就是计算统计量，计算P值，确定是否显著。...综合上述，对一个拟合的检验有三种统计量衡量，分别为t,F,和R方，在R中如下图所示： eg： fit<-lm(weight~height,data=women) summary(fit) > summary

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方差分析（ANOVA）

方差分析的主要思想是分解变异，即将总变异分解为处理因素引起的变异和随机误差引起的变异，通过对两者进行比较做出处理因素有无作用的统计推断。在后续的内容中我将会和大家详细讲解方差分析的统计原理。...在R语言进行方差分析是一件非常方便的事，我们通常只需要进行5步即可完成较高质量的方差分析,这五步主要是拟合模型、诊断性绘图、评估模型效应、多重比较和结果可视化。...拟合模型在接下来的例子里，我将会以小写字母表示数值型向量，而大写字母表示因子数据。...诊断图的横轴是拟合值，纵轴是残差、标准差或标准差的平方根，一般当各点的标准差集种在0处且分布较为均匀时，则说明拟合结果较好。上图显示2，3，5这三个样本的拟合值可能存在较大误差和，需仔细考虑。 3....评估模型效应在R中，我们可以使用函数anova(fit1, fit2)去评估不同模型的效应 fit1 <- aov(yield ~ N + block, data=npk) fit2 <- aov(yield

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一文深层解决模型过拟合

1.1 评估拟合效果通常由训练误差及测试误差（泛化误差）评估模型的学习程度及泛化能力。欠拟合时训练误差和测试误差在均较高，随着训练时间及模型复杂度的增加而下降。...当模型过拟合时：模型准确度较高（低偏差），模型容易学习到训练数据扰动的噪音（高方差），其泛化误差大由高的方差导致。实践中通常欠拟合不是问题，可以通过使用强特征及较复杂的模型提高学习的准确度。...如前文所讲学到统计噪声是过拟合的本质原因，所以模型复杂度容易引起过拟合（只是影响因素）。然而工程中，对于困难的任务需要足够复杂的模型，这种情况缩减模型复杂度不就和“减智商”一样？...在Keras中，可以使用regularizers模块来在某个层上应用L1及L2正则化，如下代码： from keras import regularizers model.add(Dense(64, input_dim...在标签引入噪声原实际标签y可能多少含有噪声，当 y 是错误的，直接使用0或1作为标签，对最大化 log p(y | x)效果变差。

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优秀的数据分析师应该具备哪些技能和特质？

Python中，这两个参数是什么意思:*args,**kwargs，我们为什么要使用它们? 什么是模型过拟合，请列举一下模型过拟合的原因及解决办法？对特征进行挑选的方法有哪些？...L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。 ? ? ? Python中，这两个参数是什么意思:*args,**kwargs，我们为什么要使用它们?...缺乏代表性样本导致的过拟合：训练数据集不能很好的反应整体分布可能会导致过拟合；训练数据集较小，但模型过度细化会导致过拟合。...正则化，将权重的大小加入损失函数中，避免权值过大引起的过拟合，比如L1/L2正则；3. 降低模型复杂度，比如 dropout，决策树剪枝等，4. bagging 的方法。...联系: 它们的相同点在于都能取消由于量纲不同引起的误差；都是一种线性变换，都是对向量X按照比例压缩再进行平移。使用情形：什么时候用归一化？什么时候用标准化？

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Python中，这两个参数是什么意思:*args,**kwargs，我们为什么要使用它们? 什么是模型过拟合，请列举一下模型过拟合的原因及解决办法？对特征进行挑选的方法有哪些？...L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。 ? ? ? Python中，这两个参数是什么意思:*args,**kwargs，我们为什么要使用它们?...缺乏代表性样本导致的过拟合：训练数据集不能很好的反应整体分布可能会导致过拟合；训练数据集较小，但模型过度细化会导致过拟合。...正则化，将权重的大小加入损失函数中，避免权值过大引起的过拟合，比如L1/L2正则；3. 降低模型复杂度，比如 dropout，决策树剪枝等，4. bagging 的方法。...联系: 它们的相同点在于都能取消由于量纲不同引起的误差；都是一种线性变换，都是对向量X按照比例压缩再进行平移。使用情形：什么时候用归一化？什么时候用标准化？

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过拟合与对策

给定输入的样本数据x，模型函数输出一个f(x)，这个输出的f(x)与样本的真实值标签值y可能是相同的，也可能是不同的，为了表示我们拟合的好坏，就用一个函数来度量拟合的程度。...引起欠拟合的原因：模型本身过于简单，例如数据本身是非线性的但使用了线性模型；特征数太少无法正确的建立统计关系。...过拟合是在模型参数拟合过程中由于训练数据包含抽样误差，在训练时复杂的模型将抽样误差也进行了拟合导致的。所谓抽样误差，是指抽样得到的样本集和整体数据集之间的偏差。...前者在树的训练过程中通过停止分裂对树的规模进行限制；后者先构造出一棵完整的树，然后通过某种规则消除掉部分节点，用叶子节点替代。 5.3 数据增广数据增广是解决过拟合中思想比较朴素的方法。...2 在自然语言处理领域中，可以做同义词替换扩充数据集。 3 语音识别中可以对样本数据添加随机的噪声。 5.4 dropout Dropout是神经网络中防止过拟合的方法。

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【机器学习笔记】：大话线性回归（一）

公式中参数解释如下： x：自变量 y：因变量 β 0：截距 β 1：变量回归系数 ϵ：误差项的随机变量1 这些参数中，（β 0+β 1x）反映了由于x的变化而引起的y的线性变化；ϵ反映了除了x和y之间的线性关系之外的随机因素对...为此，伟人们提出了一些假设条件：在统计学中，高斯－马尔可夫定理陈述的是：在误差零均值，同方差，且互不相关的线性回归模型中，回归系数的最佳无偏线性估计（BLUE）就是最小方差估计。...总结一下，有如下几个主要的假设条件：（1）误差项ϵ是一个期望为0的随机变量，即E(ϵ)=0 （2）对于自变量的所有值，ϵ的方差σ^2 都相同（3）误差项ϵ是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立，即...当然，我们也可以使用statsmodels或者sklearn库中已经被封装好了的模型来进行预测。不过，为了更好的了解模型，优化算法，而不仅仅是做一个调包侠，我们最好对每种算法都自己实现一遍。...如果是多自变量，那么拟合结果将是一个平面，或者超平面。使用这个模型，我们就能对未知的X值进行预测。 ? 然后，我们在x的范围内再取10个随机数，并进行预测感受一下。

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一文全览机器学习建模流程（Python代码）

1.2 数据选择机器学习广泛流传一句话：“数据和特征决定了机器学习结果的上限，而模型算法只是尽可能逼近这个上限”，意味着数据及其特征表示的质量决定了模型的最终效果，且在实际的工业应用中，算法通常占了很小的一部分...③ 嵌入法：直接使用某些模型训练的到特征重要性，在模型训练同时进行特征选择。通过模型得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小来选择特征。...4.2 模型评估及优化训练机器学习模型所使用的数据样本集称之为训练集（training set），在训练数据的误差称之为训练误差（training error），在测试数据上的误差，称之为测试误差（...描述模型拟合（学习）程度常用欠拟合、拟合良好、过拟合，我们可以通过训练误差及测试误差评估模型的拟合程度。从整体训练过程来看，欠拟合时训练误差和测试误差均较高，随着训练时间及模型复杂度的增加而下降。...在到达一个拟合最优的临界点之后，训练误差下降，测试误差上升，这个时候就进入了过拟合区域。欠拟合是指相较于数据而言模型结构过于简单，以至于无法学习到数据中的规律。

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工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断

因为它们具有相等的方差，并且在正态线性模型下近似于t分布，所以 studentized残差对于检测异常值和解决正态分布误差的假设非常有用。...4次方之前，从P中减去一个比min(P)略小的数字，以引起拟合部分回归曲线中的非线性。...在最常见的应用中，由Cook和Weisberg（1983）独立提出，有一个zz，即回归的拟合值yˆ，尽管使用初级回归中的回归者x作为zs也很常见。...在我们的例子中，标准误差与传统的标准误差没有太大区别。...然后在Phillips的更新公式中，我们用y∗=W1/2y代替y，用X∗=W1/2X代替X，用Z∗=W1/2Z代替Z。对于修改后的数据，我们知道需求方程的误差方差与变量w成反比。

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《机器学习》学习笔记（二）——模型评估与选择

通常我们假设测试集也是从样本真实分布中独立同分布采样而得，且测试集应尽量与训练集互斥，否则会使我们获得虚低的泛化误差。...在统计学中，调和平均数(F)、几何平均数(G)、算数平均数(X)它们之间的关系用公式表示为 ? 也就是说，调和平均数受极端值影响较小，更适合评价不平衡数据的分类问题。 ?...若一个正立在ROC曲线上对应标记点的坐标为（x,y）,则x恰是排序在其之前反例所占的比例（1/ ?...但是，一般来说，偏差和方差是有冲突的（不考虑噪声，偏差很大可以认为是欠拟合引起的；方差很大可以认为是过拟合引起的），即偏差-方差窘境。...，训练数据发生的扰动能被学习器学习到，方差逐渐主导了泛化误差率（不考虑噪声，偏差很大可以认为是欠拟合引起的；方差很大可以认为是过拟合引起） ---- 欢迎留言，一起学习交流~~~ 感谢阅读 END

1.7K1 0

读书_爱上统计学

首先，需要从样本中获得数据的分布，然后依据样本的特征与检验的分布特征的比较，可以推断样本特征是否不同于预期的随机分布特征。零假设的等式陈述反映偶然性。...举例：研究200个澳大利亚学生和200个印度学生的肥胖程度，使用独立均值的t检验，结果是差异在0.0001的显著水平上式显著地，这意味着这种差异由于群体本身之外的因素引起的几率非常地小，群体本身的因素值的是民族文化种族等...因此，使用非参数估计（自有分布估计），不需要预先知道群体的参数。单样本卡方检验单样本卡方，可以看到你在频数分布中观察到的结果是否是随机预期的结果。...单样本卡方检验有一个常用的名称——拟合优度。这个词的含义是：用实际的频数表，能否去很好地拟合随机分布的频数表。...如果拟合的概率很小（超过了显著水平），那么就说实际的层次间是有差异的，是统计显著地，并且根据统计的犯错的概率小于p。其他非参数检验使用非参数检验很重要的原因是：所研究的变量在测量方面的性能。

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