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我是 IT 商店(一家中型零售商)中唯一编写单元测试的开发人员。管理层委托(delegate)我向我们的开发人员介绍这样做的好处。
“啊哈!”之一导致我对单元测试上瘾的时刻是意识到单元测试套件可以防止代码中的回归，如果你手动测试你永远不会想重新测试(因为它似乎与你所做的更改无关)。
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我想使用神经网络逼近 sinc 函数。这是我的代码: import tensorflow as tf from keras.layers import Dense from keras.models
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我之前曾被告知——出于完全合理的原因——当结果变量为二元变量时(即是/否、真/假、赢/输等)，不应运行 OLS 回归。但是，我经常阅读经济学/其他社会科学方面的论文，其中研究人员对二元变量运行 OLS
您好，我正在使用生命线包进行 Cox 回归。我想检查非二元分类变量的影响。有内置的方法吗？或者我应该将每个类别因子转换为一个数字？或者，在生命线中使用 kmf fitter，是否可以对每个因素执行此操
作为后续 this question ，我拟合了具有定量和定性解释变量之间相互作用的多元 Logistic 回归。 MWE如下: Type |z|) (Intercept) -0.65518
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包含各种特征和回归目标(称为 qval)的数据集用于训练 XGBoost 回归器。该值 qval 介于 0 和 1 之间，应具有以下分布: 到目前为止，还不错。但是，当我使用 xgb.save_mod
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关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。 关闭 7 年前。
我刚刚开始使用 R 进行统计分析，而且我还在学习。我在 R 中创建循环时遇到问题。我有以下案例，我想知道是否有人可以帮助我。对我来说，这似乎是不可能的，但对你们中的一些人来说，这只是小菜一碟。我有不同
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我目前已经为二进制类实现了概率(至少我这么认为)。现在我想扩展这种回归方法，并尝试将其用于波士顿数据集。不幸的是，我的算法似乎被卡住了，我当前运行的代码如下所示: from sklearn impor
我是一名优秀的程序员,十分优秀！