本片blog主要是为了整理脑内一些混杂的知识。 颜色： 大自然中的物体都有着自己独一无二的颜色，我们需要用电脑去模拟这种颜色（尽管是用有限的电脑颜色去模拟无限的自然界存在的颜色，但是你基本看不出来区别）。 严格地说，平时生活中我们看到的某一个物体的颜色并不是它本身的颜色，而是
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6295 并非所有结果/因变量都可以使用线性回归进行合理建模。也许第二种最常见的回归模型是逻辑回归，它适用于二元结果数据。如何计算逻辑回归模型的R平方？ 麦克法登R平方 在R中，glm（广义线性模型）命令是用于拟合逻辑回归的标准命令。据我所知，拟
在OpenGL的编程中，我们一般使用标准化设备坐标(Normalized Device Coordinate, NDC)。也就是说，每个顶点的x，y，z坐标都应该在-1.0到1.0之间，超出这个坐标范围的顶点都将不可见。 一般而言，对使用者比较重要的有5个不同的坐标系统： 局部空间(Local Space，或者称为物体空间(Object Spac
/*** * glm中矩阵是行优先存储的，这不同于opengl默认的以列优先存储的方式？？，以下面矩阵mat为例 * 它是用四个行向量来模拟存储四个行：vec4 value[4]，其中 * value[0] = (1,0,0,0) = (m[0][0],m[0][1],m[0][2],m[0][3]) * value[1] = (0,1,0,0) = (m[1][0],m[1][1],m[1][2]
我正试图在R中执行回归分析.下面是我在R中生成的一些随机虚拟数据,在R中运行逻辑glm.我已将数据保存到测试文件中,将其读入python中ipython(ipython笔记本很棒,只是刚开始使用它！),然后尝试用python运行相同的分析. 结果非常相似,但它们是不同的.我有点希望它们是一样的.我做错了什
我试图获得GLM中每个协变量的F统计量和p值.在Python中,我使用stats mode.formula.api来执行GLM. formula = 'PropNo_Pred ~ Geography + log10BMI + Cat_OpCavity + CatLes_neles + CatRural_urban + \ CatPred_Control + CatNative_Intro + Midpoint_of_study' mod1 = s
转载自 https://learnopengl-cn.github.io/06%20In%20Practice/2D-Game/03%20Rendering%20Sprites/ 本节暂未进行完全的重写，错误可能会很多。如果可能的话，请对照原文进行阅读。如果有报告本节的错误，将会延迟至重写之后进行处理。 为了给我们当前这个黑漆漆的游戏世界带来一
在前文中，我们已经介绍过了逻辑回归算法的原理以及其python实现，具体请见逻辑回归算法及其python实现。 本文将主要介绍逻辑回归算法的R语言实现。 数据简介 本文数据选择了红酒质量分类数据集，这是一个很经典的数据集，原数据集中“质量”这一变量取值有{3，4，5，6，7，8}。为了实现二分类
