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syntax for nested random effects using gamm or lme in R

由 梦想的初衷 提交于 2020-05-29 09:58:05
问题 I would like to fit three random effects to a gamm in R, including one that is nested in another. For independent random effects, the gamm function in the mgcv package allows specification of the random effects using the list syntax from lme , i.e: model<- gamm(y~s(x), random = list(ran1=~1,ran2=~1), data=data) This works fine. However, I would like to have 'ran2' nested inside a third variable, 'ran3'. I can't seem to find any examples, for either gamm or lme that show how to nest random

Why is bam from mgcv slow for some data?

由 删除回忆录丶 提交于 2020-05-25 18:39:18
问题 I am fitting the same Generalized Additive Model on multiple data sets using the bam function from mgcv . While for most of my data sets the fit completes within a reasonable time between 10 and 20 minutes. For a few data sets the run take more than 10 hours to complete. I cannot find any similarities between the slow cases, the final fit is neither exceptionally good nor bad, nor do they contain any noticeable outliers. How can I figure out why the fit is so slow for these instances? And how

Why is bam from mgcv slow for some data?

由 ぐ巨炮叔叔 提交于 2020-05-25 18:38:35
问题 I am fitting the same Generalized Additive Model on multiple data sets using the bam function from mgcv . While for most of my data sets the fit completes within a reasonable time between 10 and 20 minutes. For a few data sets the run take more than 10 hours to complete. I cannot find any similarities between the slow cases, the final fit is neither exceptionally good nor bad, nor do they contain any noticeable outliers. How can I figure out why the fit is so slow for these instances? And how

流淌令人动容的是这种情

由 醉酒当歌 提交于 2020-05-03 18:29:15
sdfsdf 服务网格作为一个改善服务到服务通信的专用基础设施层，是云原生范畴中最热门的话题。随着容器愈加流行，服务拓扑也频繁变动，这就需要更好的网络性能。服务网格能够通过服务发现、路由、负载均衡、心跳检测和支持可观测性，帮助我们管理网络流量。服务网格试图为无规则的复杂的容器问题提供规范化的解决方案 将供应链搬出中国，似乎成了过去两三个月新冠肺炎疫情衍生出的热门话题。 年初新冠肺炎疫情爆发，让中国供应链的生产活动几乎完全停顿，影响席卷全球：苹果的新 5G 有可能因疫情而延期推出，特斯拉新款芯片无法及时交付、陷入“芯片门”纠纷。其余像三星、小米、索尼等著名跨国企业，均受到供应链停摆的影响。 因此，eirstin.answers.yahoo.com/question/index?qid=20200427221943AAaDHDO?WQ9=35gki=35z malaysia.answers.yahoo.com/question/index?qid=20200427221943AAaDHDO?UM9=80orc=21z sg.answers.yahoo.com/question/index?qid=20200427221943AAaDHDO?RU8=80hcr=90a hk.answers.yahoo.com/question/index?qid

【等待优化】sql server pageIoLatch（Latch等待）概念及解决思路

由 不羁岁月 提交于 2020-04-26 14:02:26
一、 PAGELATCH_x和PAGEIOLATCH_x介绍 PAGELATCH_x和PAGEIOLATCH_x介绍 二，Latch和性能 1，数据的IO操作 SQL Server访问的任何一个Page必须存在于内存中，如果不存在于内存中，那么SQL Server发出 Disk IO请求，将数据页从Disk读取到内存中，然后SQL Server从内存中读取该Page的内容。在访问任何一个内存page之前，必须申请和获取该Page上的Latch。 在数据读取的过程中，SQL Server先在内存中预留一个Page的空间，并设置该Page的位BUF_IO=1，并发出Disk IO请求，此时，在该Page上加的Latch是PageIOLatch_EX，表示正在将数据页从Disk读取到内存。 在数据页加载的过程中，任何一个读取该Page的Thread，在该Page上加的Latch是PAGEIOLATCH_SH，表示在SQL Server Engine从Disk读取数据页，写入内存时，Thread试图读取该Page，由于PAGEIOLATCH_SH和PageIOLatch_EX不兼容，读取该Page的Thread会被Block，直到Page被读取到内存中。 一旦数据页被写入到内存中，PageIOLatch_EX会立即释放，并设置该Page的位BUF_IO=0。由于数据页存在于内存中

如何保证系统不被突发的流量压垮？

由 我只是一个虾纸丫 提交于 2020-04-12 15:08:28
作者 l 会点代码的大叔（CodeDaShu） 确保系统的高可用，要做的事情非常多，比如使用 Redis 缓存数据库的数据，降低数据库的压力，同时也要注意缓存穿透、雪崩、击穿等问题；但要是说到“不被突发的流量压垮”，通常就会到我们常说的分布式架构三板斧： 限流、熔断、降级。 01 限流 限流理解起来很简单，比如故宫每天只卖八万张票，超过八万的游客，无法买票进入，因为如果超过八万人，景点的工作人员可能就忙不过来，过于拥挤的景点也会影响游客的体验和心情，并且还会有安全隐患；只卖N张票，这就是一种限流的手段。 软件架构中的限流也一样，就是流量徒增的时候，只允许一部分流量进来，而多余的那部分，就拒绝掉。 通常我们可以通过限流算法达到这样的效果，比如 计数器法、滑动窗口法、漏桶算法、令牌桶算法 ，每个算法的详解之前的文章有介绍过，这里就不在占用篇幅了。上面的例子中，故宫每天只卖八万张票，有点儿类似于令牌桶算法，票就相当于令牌，只有拿到令牌的请求，才能访问到服务。 另外限流可以针对不同的系统或业务流程限流，比如核心系统 A 要做限流，B 系统调用 A 系统很重要，C 系统调用 A 系统相对来说不是那么重要，所以当 A 系统有些扛不住的时候，可以限制 C 系统的调用次数，保证 B 系统的稳定运行。 02 熔断 现实生活中，保险丝的作用就是熔断，可以在发生短路的时候自动跳闸，保护家电。

KDD 2019论文解读：多分类下的模型可解释性

由 风格不统一 提交于 2020-02-28 21:43:15
前言 模型可解释性是机器学习研究中的一个重要课题。这里我们研究的对象是广义加性模型（Generalized Additive Models，简称GAMs）。GAM在医疗等对解释性要求较高的场景下已经有了广泛的应用 [1]。 GAM作为一个完全白盒化的模型提供了比（广义）线性模型（GLMs）更好的模型表达能力：GAM能对单特征和双特征交叉（pairwise interaction）做非线性的变换。带pairwiseinteraction的GAM往往被称为GA2M。以下是GA2 M模型的数学表达： 其中g是linkfunction，fi和fij被称为shape function，分别为模型所需要学习的特征变换函数。由于fi和fij都是低纬度的函数，模型中每一个函数都可以被可视化出来，从而方便建模人员了解每个特征是如何影响最终预测的。例如在[1]中，年龄对肺炎致死率的影响就可以用一张图来表示。 由于GAM对特征做了非线性变换，这使得GAM往往能提供比线性模型更强大的建模能力。在一些研究中GAM的效果往往能逼近Boosted Trees或者Random Forests [1, 2, 3]。 可视化图像与模型的预测机制之间的矛盾 本文首先讨论了在多分类问题的下，传统可解释性算法（例如逻辑回归，SVM）的可视化图像与模型的预测机制之间存在的矛盾

GAM with “gp” smoother: predict at new locations

由 不羁的心 提交于 2020-01-30 08:04:40
问题 I am using the following geoadditive model library(gamair) library(mgcv) data(mack) mack$log.net.area <- log(mack$net.area) gm2 <- gam(egg.count ~ s(lon,lat,bs="gp",k=100,m=c(2,10,1)) + s(I(b.depth^.5)) + s(c.dist) + s(temp.20m) + offset(log.net.area), data = mack, family = tw, method = "REML") How can I use it to predict the value of egg.count at new locations (lon/lat) where I don't have covariate data, as in kriging ? For example say I want to predict egg.count at these new locations lon

How to change plot region colour in a vis.gam plot in R?

由 浪子不回头ぞ 提交于 2020-01-17 04:25:27
问题 I have this dataset: sample <- structure(list(A = c(1415.6, 1345.3, 1321.7, 1234.5, 1567.8, 1476.6, 1610.1, 1422.6, 1209.1, 1249.3, 1377.5, 1525.7, 1683.7, 1500.1, 1565.3, 1737.4, 1321, 1477.8, 1642, 1608.1, 1427.8, 1608.2, 1404.4, 1688.3, 1795.4), B = c(98, 457, 756, 971, 1148, 4260, 16307, 42614, 69787, 76301, 80491, 82267, 83975, 85310, 86322, 94492, 98798, 102514, 126045.986, 160848.998, 183607.7625, 212747.9255, 249117.2874, 306092.91, 339609.8663), C = c(1.2397, 1.5526, -0.1829, -0.3298

Using broom and tidyverse to summarise r squared gams

由 穿精又带淫゛_ 提交于 2020-01-02 11:16:12
问题 I posted a question here and was able to reproduce Claus' answer to calculate multiple r-squared values for each species in an additive model using tidyverse on iris data. However, an update occurred for packages and now R-sq values are not being calculated. Not sure why... Here are clause response and output library(tidyverse) library(broom) iris %>% nest(-Species) %>% mutate(fit = map(data, ~mgcv::gam(Sepal.Width ~ s(Sepal.Length, bs = "cs"), data = .)), results = map(fit, glance), R.square
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