python中的总平方和(TSS)

在Python中，总平方和（Total Sum of Squares，TSS）是一种用于衡量数据集离散程度的统计量。它表示所有数据点与数据集均值之间的差异的总和。

TSS的计算公式如下： TSS = Σ(xi - x̄)²

其中，xi表示数据集中的每个数据点，x̄表示数据集的均值。

TSS的分类：TSS是统计学中方差分析的一个重要概念，用于衡量数据的总体离散程度。

TSS的优势：TSS可以帮助我们了解数据集的离散程度，从而评估数据的变化范围和分布情况。

TSS的应用场景：TSS常用于数据分析、机器学习和统计建模等领域，用于评估数据的离散程度和变化范围。

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拟合优度问题目前还没有找到统一的标准说大于多少就代表模型准确，一般默认大于0.8即可拟合优度的公式：R^2 = 1 – RSS/TSS 注： RSS 离差平方和 ； TSS 总体平方和 理解拟合优度的公式前...一、总体平方和、离差平方和、回归平方和 回归平方和 ESS，残差平方和 RSS，总体平方和 TSS TSS(Total Sum of Squares)表示实际值与期望值的离差平方和，代表变量的总变动程度...建立模型后，整体变量的总变动程度（TSS）可以划分为两部分：模型模拟的变动程度（ESS）和未知的变动程度（RSS）通常来说，预测模型拥有的变量变动程度在总变动程度中的占比越高，代表模型越准确，当RSS...回到文章开头的拟合优度公式：R^2 = 1 – RSS/TSS 。是不是很好理解了！假设R^2 = 0.8，意味着咱们建立的模型拥有的变动程度能模拟80%的总变动程度，剩下20%为未知变动。...以上这篇python 线性回归分析模型检验标准–拟合优度详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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图解机器学习术语-a系列

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计量笔记｜简单线性回归

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python如何获取word文档的总页数

遇到了一个问题，就是要进行doc文档的解析。并且需要展示每个文档的总页数。利用AI....使用python-docx的方式，是没有办法获取文档总页数的。如果想获取，也只能是获取一个近似值，大体就是根据每个页面平均有多少个段落，或者平均有多少行的方式，近似的得到一个结果。完全是不准确的。...langchain中提供了很多开箱即用的功能，比如文档解析、文档拆分，向量比较、摘要提取等。在文档解析中，就有对于word文档解析的方法，这在个方法中，我们可以间接获取文档页数。...那么怎么获取页数呢，在返回的元素中，就可以找到page_number这样一个字段。...所以无论我们使用paged还是使用elements，都可以从返回结果（集合）中通过获取page_number的最大值，来得到该文档的总页数。

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Python安装其他包、工具、库的方法总

描述：安装完Python之后，在写Python程序时经常需要调用一些Python库，例如下面的代码中调用了多种库，这些python的库都需要自己安装。 ?...本文总结了几种常用的给python安装运行库的方法（1）是用pip install 方法在线安装（通常安装了Python时会自动安装pip 工具） 1.打开cmd窗口 2.进入Python安装目录下的...使用的是python3.6，另外也可以直接在python安装目录下的Scripts文件夹下看使用什么； ?...；注意：要确保上面的Scripts文件夹路径在系统变量 path中，如果没有需要手动添加（一般安装完python后会自动添加这个环境变量） 3.注意下载whl文件时要选择适合自己电脑版本的whl文件...这个python的IDE，可以在他的菜单界面中在线安装或者卸载一些Python的运行库。

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python 删除文件、清空目录的方法总

Python os.remove() 方法 os.remove() 方法用于删除指定路径的文件。如果指定的路径是一个目录，将抛出OSError。...'a1.txt','aa.txt','resume.doc'] 删除后的目录为 : [ 'a1.txt','resume.doc' ] 其他的总结 1、remove() 同 unlink() 的功能是一样的...在Windows系统中，删除一个正在使用的文件，将抛出异常。...在Unix中，目录表中的记录被删除，但文件的存储还在。 #使用os.unlink()和os.remove()来删除文件 #!.../python/os-removedirs.html 2018.5.25 6、http://www.runoob.com/python/os-remove.html 2018.5.25

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FRM 数量分析笔记之线性回归

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IT文档中总出现的hooks 是什么? 钩子 ? 回调 ?

引用知乎上著名的示意图 ? 简单理解就像一些外来的钩子，在源代码之间钩取一些信息，当捕捉到感兴趣的事时，就拦截下来，让自己的代码执行一下，处理一下这个信息，然后再放出去继续之前的进程。...这样就可以在不用改变源代码的情况下，做一些别的事情，比方说监控、分析和一些恶意的事专业理解在计算机编程中，术语“钩子”涵盖了一系列技术，这些技术通过截获在软件组件之间传递的函数调用或消息或事件来更改或增强操作系统...回调这个东西在各个语言/框架中的具体形式也不同，就比如 Java 中 Listener 基本就指回调（但也可能是 Listener 的本意，容易混淆），只是因为 Java 里用于构造回调的接口叫 xxxListener...在已经可以正常运作的程序中额外添加流程控制可以实现，但不限于获取所hook流程中特定时刻的各种数据，修改数据，修改程序流程比如，在一家公司，所有采购事宜只需财务和专员协调沟通即可完成。...至于总经理怎么hook操作：是随便签字，还是搞潜规则，或者有自己的想法和安排来进行新的采购事项，这就属于hook的具体实现回调这个东西在各个语言/框架中的具体形式也不同，就比如 Java 中 Listener

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在机器学习回归问题中，你应该使用哪种评估指标?

你可以用它来大致了解一个模型的性能。我们看看R轴是怎么计算的。向前!➡️ 这是一种表示R的方法。 1 - (SSE/SST) SSE是误差的平方和;实际值与预测值之差的平方和。...SST为总平方和(有时用TSS表示);实际值与实际均值之差的平方之和实际值与实际均值之差的平方之和。...调整后的R²在统计推断中比在机器学习中更常见。scikitlearn是用于机器学习的主要Python库，甚至没有调整过的R²度量。Statsmodels是Python的主要统计库。...更多数学公式：（1/n*（∑（y-ŷ）²）的平方根Python代码： np.sqrt(np.mean((y_true - y_pred) ** 2)) 从实际y值中减去预测值，将结果平方求和，取平均值...从这篇文章中对MAE有了新的想法。它很容易理解并按比例处理所有预测误差。我会在大多数回归问题评估中强调它。

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pythonrandom函数用法_python标准库总的random函数用法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。...random中的一些重要函数的用法： 1 )、random() 返回0<=n<1之间的随机实数n； 2 )、choice(seq) 从序列seq中返回随机的元素； 3 )、getrandbits(n)...random.randint()随机生一个整数int类型，可以指定这个整数的范围，同样有上限和下限值，python random.randint。...random.choice()可以从任何序列，比如list列表中，选取一个随机的元素返回，可以用于字符串、列表、元组等。...random.shuffle()如果你想将一个序列中的元素，随机打乱的话可以用这个函数方法。 random.sample()可以从指定的序列中，随机的截取指定长度的片断，不作原地修改。

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多元线性回归的模型解释、假设检验、特征选择

这是通过最小化残差平方和( Residual Sum of Squares)来实现的，残差平方和是通过将实际结果和预测结果之间的差异平方得到的。 ?...普通最小二乘法因为这种方法求最小平方和，所以也称为普通最小二乘法(OLS)。在Python中，有两种主要的方法来实现OLS算法。...Statsmodels是一个Python包，允许对数据执行各种统计测试。我们将在这里使用它，以便您可以了解这个很棒的Python库，因为它将在后面的部分中对我们有帮助。...这个统计数据的公式包含残差平方和(RSS)和总平方和(TSS)，我们不需要担心这一点，因为Statsmodels包会处理这个问题。...例如，通过在我们的案例研究中再增加一个预测因子，总组合数将变为15。想象一下有一打预测器。因此，我们需要更有效的方法来执行特性选择。

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MyBatis-plus中的Page出现返回total总为0的问题

在使用MyBatis-plus进行分页的过程中，发现返回的Page中的属性total总为0的问题，但是是有数据的！...PaginationInterceptor(); page.setDialectType("mysql"); return page; } } 2.去掉pom.xml中的

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【手把手教你】使用pyfinance进行证券收益分析

在查找如何使用Python实现滚动回归时，发现一个很有用的量化金融包——pyfinance。...计算投资组合每承受一单位总风险，会产生多少的超额报酬。...收益率序列中，超出这个最小收益率的收益距离按照0计算，低于这个收益率的平方距离累积，这样标准差就变成了半个下行标准差。...pyfinance主要为证券投资管理和绩效评价指标而设计的python包，对于考CFA和FRM的读者相当实用。...本文主要介绍了pyfinance中returns模块的应用，其他模块的应用将在后续推文中进行介绍。

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Java学习笔记——总所周知的微服务架构SpringCloud中Ribbon

简单的说，就是在配置文件中列出Load Balancer（简称LB）后面所有的机器，Ribbon会自动的帮助你基于某种规则（如简单轮询，随即连接等）去连接这些机器。...Ribbon在工作时首选会通过ServerList来获取所有可用的服务列表，然后通过ServerListFilter过虑掉一部分地址，最后在剩下的地址中通过IRule选择出一台服务器作为最终结果。...() API；动态修正配置中的服务器池；等待服务器列表刷新(配置文件中定义的刷新间隔是为 3 秒钟)；打印出负载均衡器记录的服务器统计信息。...spring-boot-starter-test test org.springframework.cloud spring-cloud-dependencies Brixton.RELEASE pom import 在应用主类中，...restTemplate.getForEntity("http://biz-service-0/getuser", String.class).getBody(); } } application.properties中配置

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基于总变差模型的纹理图像中图像主结构的提取方法。

二：算法描述在《Structure Extraction from Texture via Relative Total Variation》一文中提出了一种基于总变差形式新模型，该模型可以有效的分解图像中的结构信息和纹理...换言之，该方法具有一般性和随意性，它适用于非统一的或各向异性的纹理。下面介绍一下该方法。上式为总变差模型, I代表输入图像，p代表2D图像像素的索引，S代表输出结构图像。...(b)则反映了纹理和结构像素点都会产生比较大的D(D值大反应在图像中也就是对应像素点的亮度高)；(c)可以看出结构部分中的L(L值大反应在图像中也就是对应像素点的亮度高)值大于纹理部分的L值，造成这种现象的一种直觉上的解释为...空间尺度参数σ控制了公式(4)中窗口的大小，它的选取取决于纹理的尺度大小并且在结构纹理分离过程中至关重要，经验的选取σ为0到8之间，图2说明了增强σ可以很好地抑制纹理。...目前我的C版本程序还在研究中。

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