原文链接：http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/41595535 一、引言 压缩感知（CompressiveSensing, or Compressed Sensing）或译为压缩传感，或者称为压缩采样（Compressive sampling），以下统称压缩感知，简称CS。 在压缩感知的有关文献中几乎都在说“压缩感知突破了传统的Nq

模型选择的方法有许多，例如 AIC, BIC, Crossvalidation, GCV等等。这 些准则的适用条件有哪些？该如何选择不同的准则？ AIC, BIC准则 ref：https://methodology.psu.edu/node/504 ref：https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_information_criterion r

原文链接：http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/41595535 一、引言 压缩感知（CompressiveSensing, or Compressed Sensing）或译为压缩传感，或者称为压缩采样（Compressive sampling），以下统称压缩感知，简称CS。 在压缩感知的有关文献中几乎都在说“压缩感知突破了传统的Nq

前言：所谓统计推断，就是利用样本所提供的信息对总体的某些统计特征进行估计或者判断，进而认识总体。统计推断分为两大类：参数估计，假设检验。 1 .参数估计 参数估计和假设检验是统计推断的基本内容，几乎所有统计建模的PROC步都会设计参数估计以及相对应的假设检验。假设总体 的分布函数的类型已知，但其中一个或者多个参数未知，那么就需要对这些未知的参数做出合理的估计，并且对估计做出评价，这

此处模型选择我们只考虑模型参数数量，不涉及模型结构的选择。 很多参数估计问题均采用似然函数作为目标函数，当训练数据足够多时，可以不断提高模型精度，但是以提高模型复杂度为代价的，同时带来一个机器学习中非常普遍的问题——过拟合。所以，模型选择问题在模型复杂度与模型对数据集描述能力（即似然函数）之间寻求最佳平衡。 人们提出许多信息准则，通过加入模型复杂度的惩罚项来避免过拟合问题，此处我们介绍一下常用

关注微信公共号：小程在线   关注CSDN博客：程志伟的博客 逐步回归分析是以AIC信息统计量为准则，通过选择最小的AIC信息统计量，来达到删除或增加变量的目的。 R语言中用于逐步回归分析的函数 step()    drop1()     add1() #1.载入数据 首先对数据进行多元线性回归分析 tdata<-data.frame(x1=c( 7, 1,11,11,

PCIe AIC 是最常见的PCIe接口形态，组装过电脑的同学可能比较清楚，电脑上的主板上都会有下面的几排插槽，这就是典型的PCIe AIC的插槽，比较常见的插槽位宽为x16和x1 链接自https://www.muycomputerpro.com/2019/06/01/pci-express-5-0 插在上面的卡就是PCIe AIC。PCIe AIC常见的有显卡，无线网卡，存储设备等等

本文主要记录几种常用的模型检验方法，重点在R语言的使用上，暂时不包括检验方法的原理。博主刚开始使用R语言不久，因此也借此机会整理记录自己的学习过程。如有不当，欢迎指正。 1. ROC与AUC，基尼系数 混淆矩阵Confusion Matirx 计算ROC之前先介绍如何计算混淆矩阵Confusion Matrix 1.可以用table（pre, test$label） 2.c

假设检验是推断统计中的一项重要内容。在假设检验中常见到P值( P-Value，Probability，Pr)，P值是进行检验决策的另一个依据。 P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。 统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，P < 0.05 为有统计学差异 P < 0.01 为有显著统计学差异P < 0.001为有极其显著的统计学差异其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.

用STATA做普通的回归时，计算AIC、BIC、MSE、MAE、MAPE并不难，甚至像MSE这样的都会直接给出，但是比如做logit、probit或者mlogit、mprobit甚至ologit、oprobit时，上述五个就不太容易了，在网上搜集了很久，也走了不少弯路。现将方法及代码整理如下： 1.计算AIC、BIC 在做完回归后，紧跟 estat ic 即可得到AIC、BIC 忘记在哪