Julia中的VIF计算 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

12 Julia科学计算

科学计算科学计算必备DataFrames DataFrames基本操作跟Python中的pandas的用法很像，相信用过Pandas的朋友上手应该无压力 DataFrame定义新建一个DataFrame...中的一个数据集，里面包含了很多可以学习和验证的数据，其中就包括iris数据集。...=9 >>6 a = [1,2,3,4,5] b = [4,1,3,2,5] counteq(a,b) # 按顺序对比两个向量中相等元素的个数 >>2 L1dist(a,b) # abs(a[1]...(a1, a2) # 从a1中，按照a2的类型取出length(a2)次数据 >>3-element Array{Int64,1}: 20 10 30 a1 = [1, 10, 20, 30]...，但为机器学习提供很多的必要工具，比如Cross validation等先来看下MLBase中几个做简单数据处理的函数 repeach(1:3, 2) >>6-element Array{Int64,1

2.5K2 0

Julia in Jupyter——在Notebook中配置使用Julia语言

是Julia、Python、R三种语言缩写的合并，当时对Python比较熟悉，R略微了解，Julia则是一窍不通。...有时我习惯不严谨地混用以上几个词，其实都是指的目前最新版本的Jupyter Notebook，希望不会误导大家。 OK，下面来安装Julia并在Notebook中配置使用IJulia吧！...在Julia命令行中执行； ENV["JUPYTER"]="~/jupyter.exe" 比如我的就是 ?...注意Windows中应使用\\或/ 如果不清楚已安装的jupyter的路径，在cmd中使用where jupyter命令查询。...3、Julia中运行using IJlia，然后运行notebook() ? 结果如下： ? ? ? 熟练掌握多门语言的Hello World！

7.7K6 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

新兴的计算机语言——Julia

而Julia从2012年才开始使用，到2019年1月Tiobe官网发布了编程语言排行榜中，Julia已经排在第37位了。 ? Julia到底是何方神圣？...它简单易学，却能让严苛的黑客为之倾心。我们希望它是交互式的，具备可编译性。”Julia具有以下的特性： ●快速：Julia一开始就是为高性能而设计的。...●动态：Julia是动态类型的，与脚本语言类似，并且对交互式使用具有很好的支持。 ●数值计算：Julia擅长于数值计算，它的语法适用于数学计算，支持多种数值类型，并且支持并行计算。...Julia的多分派自然适合于定义数值和类数组的数据类型。 ●可选的类型标注：Julia拥有丰富的数据类型描述，类型声明可以使得程序更加可读和健壮。 ●可组合：Julia的包可以很自然的组合运行。...单位数量的矩阵或数据表一列中的货币和颜色可以一起组合使用并且拥有良好的性能 Julia除了编写UI，静态编译代码，将其部署在Web服务器等一般用途之外，在科学计算，机器学习，数据科学，并行计算领域也大有可为

1.4K3 0

Julia简易教程——1_julia中的整数和浮点数

整数和浮点值是算术和计算的基础。例如，1是一个整数，1.0而是一个浮点数。...以下是julia 中常见的数字类型：整数类型类型位数最小的价值最大的价值 Int8 8 -2 ^ 7 2 ^ 7 - 1 UInt8 8 0 2 ^ 8 - 1 Int16 16 -2 ^ 15...# 64位操作系统 julia > Int Int64 julia > UInt UInt64 julia 支持二进制和八进制、16进制的输入值 julia > 0x1 0x01 julia > typeof...ans指的是紧邻的上一条指令的输出结果同样，既然有最大值以及最小值，即存在溢出的问题，从而会导致环绕行为，如例： julia > typemax(Int64) 9223372036854775807...中浮点数常见的例子 julia > 1.0 1.0 julia > 1. 1.0 julia > 0.5 0.5 julia > .5 0.5 julia > -1.23 -1.23 julia

2.1K1 0

Julia中的数据分析入门

Julia的入门非常简单，尤其是当您熟悉Python时。...第四个也是最后一个步骤是将CSV文件读入一个名为“df”的DataFrame中。...在我们的最后一个图中，我们将绘制美国每天的新病例。要做到这一点，我们必须计算连续天数之间的差值。因此，对于时间序列的第一天，这个值将不可用。...savefig(joinpath(pwd(), "daily_cases_US.svg")) 总结在本文中，我们介绍了使用Julia进行数据分析的基础知识。根据我的经验，Julia很像python。...两者都是开源的。我喜欢Julia的原因是它的高性能以及它与其他编程语言(如Python)的互操作性。我喜欢Python的地方在于它庞大的包集合和庞大的在线社区。

3.6K2 0

多重共线性：python计算VIF以及使用vif做因子独立性检验的方法「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...7, 8, 9] d = [4, 3, 4, 5, 4] ck = np.column_stack([a, b, c, d]) cc = sp.corrcoef(ck, rowvar=False) VIF...进行检验的方法主要为，对某一因子和其余因子进行回归，得到R^2，计算VIF，剔除因子中VIF高的因子，保留VIF较低的因子，以此类推，直到得到一个相关性较低的因子组合来增强模型的解释能力。　　...在实际测试过程中，并非要指定一个VIF阈值，比如某因子的VIF值超过阈值才剔除，而是通过观察所有因子值的VIF值，如果发现该值较大（显著离群），剔除该因子即可。...本次我们的几个因子表现都非常出色，VIF值稳定且没有离群较大值，因此，没能找到任何一个需要剔除的因子。

2.9K3 0

多重共线性：python中利用statsmodels计算VIF和相关系数消除共线性

多重共线性在python中的解决方法本文将讨论多重共线性的相关概念及利用python自动化消除多重共线性的方法，以供参考，欢迎拍砖线性模型与非线性模型关于线性模型与非线性模型的定义，似乎并没有确切的定论...在评分卡建模中，可能将很多相关性很高的变量加入到建模自变量中，最终得到的模型如果用变量系数去解释自变量与目标变量的关系是不合适的。...设置相关系数的阈值，当大于threshold时，删除IV值较小的变量（IV值的定义及计算后文解释）。...VIF（variance inflation factors）VIF =1/（1-R^2）式中，R^2是以xj为因变量时对其它自变量回归的复测定系数。...variance_inflation_factor ## 每轮循环中计算各个变量的VIF，并删除VIF>threshold 的变量 def vif(X, thres=10.0): col = list

3.8K2 0

用 VIF 方法消除多维数据中的多重共线性

今天我们就讲解一下如何用VIF方法消除多维数据中多重共线性的问题。首先介绍一下多重共线性。...) for i in range(data.shape[1])][1:]这行代码就是计算vif的过程，variance_inflation_factor函数需要输入两个参数，分别是数据和每列数据的标号，...而最终我们取得的vif结果是去掉第一项的，因为第一项对应数据集中const那一列，这一列因为都是1，所以在vif结果中要去掉，但在计算时要保留。...而得到vif之后，我们要找出vif中数据最大的一项，判断其是否大于等于10。...，这列数据在VIF方法中只参与计算，但其值不用于比较大小。

2.1K3 0

为科学计算而生的Julia——基于Manjaro Linux的安装与入门

技术背景 Julia是一门为科学计算而生的编程语言，其着重强调了开源、生态与性能。...Julia 语言在这其中扮演了这样一个角色：它是一门灵活的动态语言，适合用于科学计算和数值计算，并且性能可与传统的静态类型语言媲美。...而在 Julia 中，类型本身是运行时的对象，并可用于向编译器传达信息。...关于张量网络计算的背景知识，可以参考一下我们之前写过的这篇介绍python张量网络计算的博客，这里用julia来计算张量网络的话会依赖于Einsum这个第三方包，需要我们来手动安装。...这里可以看到我们调用python中的math函数计算了一个正弦函数值。

2.5K3 0

Julia中常用的库

1.统计学库 Statistics 统计学相关的库，因为Julia中是没有mean和var这种常用的函数的，需要从Statistics中导入 StatsBase StatsBase，也是统计学的库，同样包含了很多常用的统计学函数...2.绘图 Plots，官方推荐的绘图库，功能非常强大，配合portfoliocomposition能够画出代码量少而且有内容丰富的图片快速绘图工具 GR，绘图速度快，在画一些简单图形时很有优势科学计算绘图工具...Gadfly，可以方便地绘出DataFrame中的数据 PyPlot，基于Python中matplotlib的绘图工具，对于熟悉matplotlib的同学来说，上手毫无压力 3.IO操作 DelimitedFiles...，可以直接把矩阵写入到文件中，不需要再用for遍历的方式读写文件 CSV，读写csv文件，不用多说 JLD2，JLD2是JLD格式的改进，也是一种HDF5格式，Julia官方推荐的文件读写格式 4.科学计算...DataFrames，科学计算必用的库，同Python中的DataFrame RDatasets，科学计算数据集，包括很多现成的可供我们做算法研究的数据集，比如iris Distributions，跟概率分布相关的库

2K3 0

教程 | 如何在Julia编程中实现GPU加速

性能用一个简单的交互式代码示例来快速说明：为了计算 julia 集合（曼德勃罗集合），我们必须要将计算转移到 GPU 上。...无论做什么，运行前都要先将 Julia 对象转移到 GPU。并非 Julia 中的所有类型都可以在 GPU 上运行。...很多关于 CUDA 和 OpenCL 的 GPU 教程都非常详细地解释了这一点，在 Julia 中编程 GPU 时这些原理是相通的。结论 Julia 为高性能的世界带来了可组合的高级编程。...现在是时候为 GPU 做同样的事了。希望 Julia 能降低人们在 GPU 编程的门槛，我们可以为开源 GPU 计算开发可扩展的平台。...第一个成功案例是通过 Julia 软件包实现自动微分解决方案，这些软件包甚至都不是为 GPU 编写的，因此可以相信 Julia 在 GPU 计算领域的扩展性和通用设计中一定会大放异彩。

2.9K2 0

Julia 的威胁，向 Python 宣战！

近两年，凭借动态特性和易于扩展性，Python 在企业级应用程序、机器学习/人工智能模型、数据科学等工作中，备受开发者青睐，其火热程度早已超越了编程语言界的老牌兵 Java。...当Guido Van Rossum开发Python时，他几乎不知道Python会成为世界上最流行的语言之一。今天，Python是人类历史上使用最广泛的编程语言之一，并且已经应用于很多应用程序中。...4、Julia立足之地 Julia和Python之间的一个关键区别是处理特定问题的方式。Julia的构建是为了减轻高性能计算的挑战。...尽管Python现在已经发展为一种快速的计算语言，但是我们必须承认它不是为这项工作而设计的。然而，Julia是专门为高速处理和计算工作设计的。...尽管现在很难说它能否完全接管Python，但它设计用于处理复杂的计算特性肯定会对世界产生影响。此外，随着问题的处理需要更多的资源和更高性能的计算，Julia可能会成为每个人的最爱。

8541 0

Julia 又是新语言的诞生

官方网站 https://julialang.org/ 介绍： Julia 是一种高级通用动态编程语言，它最初是为了满足高性能数值分析和计算科学的需要而设计的，不需要分别编译速度快...Julia 设计的独特之处包括，参数多态的类型系统，完全动态语言中的类型，以及它多分派的核心编程范型。它允许并发、并行和分布式计算，并直接调用 C 和 Fortran 库而不使用粘合代码。...Julia 拥有垃圾回收机制，使用及早求值，包含了用于浮点计算、线性代数、随机数生成和正则表达式匹配的高效库。有许多库可以使用，其中一些（如用于快速傅里叶变换的库）已经预先捆绑在 Julia 里。...（还在增加中……）丰富的用于建立或描述对象的类型语法高性能，接近于静态编译型语言。...包括用户自定义类型等为并行计算和分布式计算而设计轻量级“绿色”协程优雅的可扩展的类型转换/提升支持Unicode, 包括但不限于UTF-8 可直接调用 C 函数（不需要包装或是借助特殊的API）

1.3K1 0

有了Julia语言，深度学习框架从此不需要计算图

为什么 Julia 式的机器学习不需要计算图呢？因为 Julia 的机器学习语法就是计算图。鉴于机器学习（ML）对编程语言、编译器和生态系统的众多需求，现在已经有很多有趣的发展。...Julia 专为数学和数值计算而设计，非常适合表达机器学习算法。同时，它在编译器中融合了现代设计和新思想，可以更轻松地满足尖端 ML 的高性能需求。...从控制流、数据结构到宏，Flux 支持语言的所有特征。用户可以在 Jupyter 笔记本中交互式地写代码，并将高性能数值计算与方便的绘图、可视化相结合。...相比之下，Julia 中的 GPU 编程一直是一流的 CUDA 内核（可以很好地编写并从脚本或 notebook 中运行）。...通过从这项工作中汲取灵感，我们在 Julia 中实现了相同的变换，为标量 SIMD 单元和模型级批处理提供 SPMD 编程。

1.7K2 0

有了Julia语言，深度学习框架从此不需要计算图

1.5K2 0

数据科学中的 R、Python 和 Julia —— 机器学习的学习随想 02

当然，老先生现在也已经转到了 R 语言的阵营当中。这里的关键在于，R 是数据科学的母语，R 中包含了最丰富、最深刻、最专业的数据科学思想，是整个数据科学一个重要的原创思想宝库。...比如 Kaggle 的竞赛，优胜者往往要提交几百次才能取得满意的结果。在这样的工作模式中，编译型语言就显得太过麻烦了。 ?...吴恩达在他 2011 年录制的经典的机器学习视频课程中说，一般来说人们会用 Matlab 、Python 等高层次语言来找到最佳的模型，然后用 C++ 和 Java 等语言把模型产品化，以追求更高的执行效率...很显然这种方式适合于保质期长的模型，也就是说，一个模型一旦调好，其性能在相当长的一段时间内都能够保持稳定，比如计算机视觉里很多的模型就有这个特点。...Julia 来自 MIT 的 CSAIL （计算机科学与人工智能实验室）。CSAIL 是2003年由 MIT 计算机科学实验室和 AI 实验室合并而来。

2K8 0

13 如何写出高性能的Julia

隐藏的类型转换在C++中，对每个定义的变量都有其固定的类型，但Julia中由于变量定义时可以缺省参数，经常会注意不到参数类型的转换。...，第一个函数中r是个Int64类型的，程序运行时需要把Int64转成Float64再进行加法计算。...中，多维矩阵是以列优先原则排列，这跟MATLAB中是一样的 x = [1 2; 3 4] # 把x转换为1维矩阵 x[:] 也就是说，Julia中矩阵的每一列的数据在内存上的地址是连续的，每一行的地址不是连续的...向量化并不会提高Julia的运行速度很多用过MATLAB和Python的同学都会觉得向量操作肯定要比循环操作要快很多，但在Julia中并没有这个规则，这一点要由为注意。...中向量运算并不会优化速度，这一点在Julia官网也多次说明。

2K4 0

回归分析中自变量取舍、检验及多重共线性处理（VIF）「建议收藏」

因此，不要加入无关自变量，原因是有可能错过理论上有意义发现违背了简约原则浪费了自由度导致估计精度下降如果忽略有关自变量可能有两种情况所忽略的变量与模型中其他变量无关所忽略变量与模型中其他变量有关...SSR自由度为p-1，因为估计值y是由相同回归直线计算得到，而这条回归直线只有p个自由度，其中一个自由度损失是因为所有回归离差之和必须为0 MSR:回归均方 MSE：残差均方 MSR=SSR/(p-...F检验：检验因变量Y和自变量x1,x2,x3…的线性关系是否显著，即判断所有的回归系数中是否至少有一个不等于0；我们不仅可以利用F检验来检验回归模型，还可以用它来检验模型中某个回归系数是否为0；F检验是比...，多重共线性问题越来越严重反映多重共线性程度指标VIF（方差膨胀因子） VIF=1/TOL=1/(1-R’^2) 判断是否存在严重近似共线性经验性原则：自变量中最大方差膨胀因子VIF大于10 平均方差膨胀因子...VIF明显大于1 如果满足上述一条，则我们可认为存在严重的近似多重共线性问题对于完全多重共线性处理，可以直接删除相关变量但是对于近似多重共线性问题，我们一方面可以通过增大样本量，另外也可以通过将一定相关性变量综合成较少的几个变量

3.8K3 0

Julia集的win32+GDI演示

事实上，那些模版的玩意写上去就好了，我们只要在他的消息循环的处理里添加绘图的函数即可。至于绘图，我用的是GDI库最简单的用法，不加缓冲直接逐像素点打印。效率很低，而且会出现刷屏的现象。...正确的做法应该是在内存中创建一张Image，向这个里面写再一次性输出。（这样弄效率高但是在网上找了半天没找到傻瓜式的代码模版。。。）...void OnPaint(HDC hdc){//每次屏幕重绘时都重新输出一张图 int B[256],G[256],R[256]; srand((unsigned)time(0));//随机生成Julia...wndClass.hbrBackground = (HBRUSH)(COLOR_WINDOW+1); wndClass.lpszMenuName = NULL; wndClass.lpszClassName = TEXT("Julia..."); RegisterClass(&wndClass); //创建窗口 hWnd = CreateWindow( TEXT("Julia"), TEXT("Julia"), WS_OVERLAPPED

5821 0

学习Julia矩阵操作与保持年轻的秘诀

自语：话说Julia是一个神奇的语言，语法简单，速度贼快，是吹牛装X的不二神器。记得一个物理学家说过，那些旧理论之所以消失，不是因为人们改变了看法，而是持那种看法的人死光了。...同样的道理（同样在哪里？？？），以后Fortran或者其它旧式的语言之所以消失，不是因为大家都学习了新语言，而是使用他们的人死光了。...为了证明自己还永远年轻，就用一些时髦的词汇，看bilibili，玩QQ空间，听《两只老虎爱跳舞》，学习Julia。。。...对于嘲笑我装嫩的年轻人，我引用王朔的话：“让我欣慰的是：你也不会年轻很久了” 加油吧，骚年，还在朋友圈打卡R和Python么，试试Julia吧！...1.1 矩阵的生成生成一个4行4列的矩阵, 这里使用1~16数字.

8981 0

点击加载更多

12 Julia科学计算

Julia in Jupyter——在Notebook中配置使用Julia语言

新兴的计算机语言——Julia

Julia简易教程——1_julia中的整数和浮点数

Julia中的数据分析入门

多重共线性：python计算VIF以及使用vif做因子独立性检验的方法「建议收藏」

多重共线性：python中利用statsmodels计算VIF和相关系数消除共线性

用 VIF 方法消除多维数据中的多重共线性

为科学计算而生的Julia——基于Manjaro Linux的安装与入门

Julia中常用的库

教程 | 如何在Julia编程中实现GPU加速

Julia 的威胁，向 Python 宣战！

Julia 又是新语言的诞生

有了Julia语言，深度学习框架从此不需要计算图

有了Julia语言，深度学习框架从此不需要计算图

数据科学中的 R、Python 和 Julia —— 机器学习的学习随想 02

13 如何写出高性能的Julia

回归分析中自变量取舍、检验及多重共线性处理（VIF）「建议收藏」

Julia集的win32+GDI演示

学习Julia矩阵操作与保持年轻的秘诀

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐