02 youtube官網買粉絲是什么知道么什么意思回歸分析(怎樣通過youtube學習？了解更大的世界)

為什么失敗？中東問題是咋回事？香港住人的鴿子籠長啥樣？為什么在古巴開出租比醫生掙得多？這些問題在這里都能找到一個解釋。

B站有一些搬運

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Wendover Proctions

“explaining how our world works”，其實和上面緊挨著那兩個頻道很相似。但是風格又有不同。我在這個頻道看到了很多關于地理和交通的視頻，比如美國的火車為什么差勁，空軍一號每分鐘燒錢兩千多美元的原因，為什么飛機不飛得更快，各國的地理問題等等。

B站有一些搬運：

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The School of Life

前面推薦的多是學習知識、增長見識，這個則是關于學習我們自己的，關于我們的心理健康，與別人的交往，戀愛中與戀人的關系。戀人關系如何能持續？什么是有意義的工作？如何冷靜下來？甚至誰發起性行為，在這里都是被關注的話題。

B站有大量搬運

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daily dictation

雖然YouTube的視頻墻內很多有搬運，但有的搬運不完整不及時，很多人也更喜歡原汁原味，那聽不懂怎么辦？在這個頻道練練聽力吧。制作者Shane 是一個現居韓國的美國人，做這個“每日聽寫”已經六七年了。

使用方法很簡單：每期會有一段來自電影、電視劇或電視節目等的聽寫素材，下一期會有答案、講解，以及新一期的聽寫。（這是最開始兩百多個視頻的模式，后來也有變化）如此循環往復。親測對提升聽力水平效果很顯著。

當然，這么優秀的學習材料有搬運：

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買粉絲s://買粉絲.買粉絲.買粉絲/買粉絲/av5104448

先介紹這么多吧，其實還有不少，我目前訂閱的一百多個頻道至少有兩成我都覺得非常值得推薦（其他大多數一般值得推薦），有時間再補充。

2018.11.12補充：MinuteEarth、minutephysics

2018.11.15補充：CGP Grey（來自評論推薦）、Vox、RealLifeLore、Wendover Proctions 、The School of Life

2018.11.18補充：可汗學院（來自評論推薦）

你有什么覺得不錯的 YouTube 頻道可以在評論里推薦一下。

回歸分析 | R語言 -- 多元線性回歸

多元線性回歸 是 簡單線性回歸 的擴展，用于基于多個不同的預測變量（x）預測結果變量（y）。

例如，對于三個預測變量（x），y​​的預測由以下等式表示： y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3

回歸貝塔系數測量每個預測變量與結果之間的關聯。“ b_j”可以解釋為“ x_j”每增加一個單位對y的平均影響，同時保持所有其他預測變量不變。

在本節中，依然使用 datarium 包中的 marketing 數據集，我們將建立一個多元回歸模型，根據在三種廣告媒體（youtube，facebook和報紙）上投入的預算來預測銷售。計算公式如下： sales = b0 + b1*youtube + b2*facebook + b3*newspaper

您可以如下計算R中的多個回歸模型系數：

請注意，如果您的數據中包含許多預測變量，則可以使用 ~. 以下命令將模型中的所有可用變量簡單地包括在內：

從上面的輸出中，系數表顯示β系數估計值及其顯著性水平。列為：

如前所述，您可以使用R函數輕松進行預測 predict() ：

在使用模型進行預測之前，您需要評估模型的統計顯著性。通過顯示模型的統計摘要，可以輕松地進行檢查。

顯示模型的統計摘要，如下所示：

摘要輸出顯示6個​​組件，包括：

解釋多元回歸分析的第一步是在模型摘要的底部檢查F統計量和關聯的p值。

在我們的示例中，可以看出F統計量的p值<2.2e-16，這是非常重要的。這意味著 至少一個預測變量與結果變量顯著相關 。

要查看哪些預測變量很重要，您可以檢查系數表，該表顯示了回歸beta系數和相關的t統計p值的估計。

對于給定的預測變量，t統計量評估預測變量和結果變量之間是否存在顯著關聯，即，預測變量的beta系數是否顯著不同于零。

可以看出，youtube和facebook廣告預算的變化與銷售的變化顯著相關，而報紙預算的變化與銷售卻沒有顯著相關。

對于給定的預測變量，系數（b）可以解釋為預測變量增加一個單位，同時保持所有其他預測變量固定的對y的平均影響。

例如，對于固定數量的youtube和報紙廣告預算，在Facebook廣告上花費額外的1000美元，平均可以使銷售額增加大約0.1885 * 1000 = 189個銷售單位。

youtube系數表明，在所有其他預測變量保持不變的情況下，youtube廣告預算每增加1000美元，我們平均可以預期增加0.045 * 1000 = 45個銷售單位。

我們發現報紙在多元回歸模型中并不重要。這意味著，對于固定數量的youtube和報紙廣告預算，報紙廣告預算的變化不會顯著影響銷售單位。

由于報紙變量不重要，因此可以 將其從模型中刪除 ，以提高模型精度：

最后，我們的模型公式可以寫成如下：。 sales = 3.43+ 0.045*youtube + 0.187*facebook

一旦確定至少一個預測變量與結果顯著相關，就應該通過檢查模型對數據的擬合程度來繼續診斷。此過程也稱為擬合優度

可以使用以下三個數量來評估線性回歸擬合的整體質量，這些數量顯示在模型摘要中：

與預測誤差相對應的RSE（或模型 sigma ）大致代表模型觀察到的結果值和預測值之間的平均差。RSE越低，模型就越適合我們的數據。

將RSE除以結果變量的平均值將為您提供預測誤差率，該誤差率應盡可能小。

在我們的示例中，僅使用youtube和facebook預測變量，RSE = 2.11，這意味著觀察到的銷售值與預測值的平均偏差約為2.11個單位。

這對應于2.11 / mean（train.data $ sales）= 2.11 / 16.77 = 13％的錯誤率，這很低。

R平方（R2）的范圍是0到1，代表結果變量中的變化比例，可以用模型預測變量來解釋。

對于簡單的線性回歸，R2是結果與預測變量之間的皮爾森相關系數的平方。在多元線性回歸中，R2表示觀察到的結果值與預測值之間的相關系數。

摘要輸出中“已調整的R平方”值中的調整是對預測模型中包含的x變量數量的校正。

在我們的示例中，調整后的R2為0.88，這很好。

回想一下，F統計量給出了模型的整體重要性。它評估至少一個預測變量是否具有非零系數。

在簡單的線性回歸中，此檢驗并不是真正有趣的事情，因為它只是復制了系數表中可用的t檢驗給出的信息。

一旦我們開始在多元線性回歸中使用多個預測變量，F統計量就變得更加重要。

大的F統計量將對應于統計上顯著的p值（p <0.05）。在我們的示例中，F統計量644產生的p值為1.46e-42，這是非常重要的。

我們將使用測試數據進行預測，以評估回歸模型的性能。

步驟如下：

從上面的輸出中，R2為 0.9281111 ，這意味著觀察到的結果值與預測的結果值高度相關，這非常好。

預測誤差RMSE為 1.612069 ，表示誤差率為 1.612069 / mean(testData $ sales) = 1.612069/ 15.567 = 10.35 ％ ，這很好。

本章介紹了線性回歸的基礎，并提供了R中用于計算簡單和多個線性回歸模型的實例。我們還描述了如何評估模型的性能以進行預測。

有什么網站能免費觀看在線視頻？

網站例舉如下：

UC瀏覽器，點進去主頁面就有一個“視頻大全”，不需要播放器。

UC瀏覽器是首款基于大數據分析用戶興趣，融入信息流式交互體驗，為用戶提供個性化閱讀體驗的手機瀏覽器，具有資訊閱讀、小說閱讀、視頻播放、網站導航、搜索、下載、個人數據管理等功能。

銀河寬頻

銀河寬頻網（買粉絲.inhe.買粉絲.買粉絲）是一個綜合性多媒體寬帶網站，可為網民提供VOD點播、網絡電視、遠程教育等各種多媒體信息服務。它隸屬于河北省通信公司，由河北通信銀河網事業部主辦。

優酷網

優酷由古永鏘在2006年6月21日創立。2006年06月21日正式上線。優酷現為阿里巴巴文化娛樂集團大優酷事業群下的視頻平臺。目前，優酷、土豆兩大視頻平臺覆蓋5.8億多屏終端、日播放量11.8億，支持PC、電視、移動三大終端，兼具版權、合制、自制、自頻道、直播、VR等多種內容形態。業務覆蓋會員、游戲、支付、智能硬件和藝人經紀，從內容生產、宣發、營銷、衍生商業到粉絲經濟，貫通文化娛樂全鏈路

電影網

電影網是國家廣播電影電視總局電影衛星頻道節目制作中心（CCTV-6，簡稱：電影頻道）投資建立的電影行業門戶網站，創立于2004年。電影網自創立以來，憑借專業的內容和優質的服務，深受廣大網民歡迎。

土豆網

土豆是阿里巴巴文化娛樂集團旗下短視頻平臺，以“只要時刻有趣著”為口號，號召全球有趣短視頻。由阿里巴巴文化娛樂集團移動事業群總裁何小鵬兼任總裁，以成為“全球第一短視頻平臺”為目標，全力進擊PUGC領域。

六間房

六間房(6Rooms)是一家新銳的web2.0視頻網站，與YouTube定位一樣，本身不提供視頻內容，只提供一個視頻發布平臺，上傳的內容以用戶原創為主，比如家庭錄像、個人的DV短片等等。自5月15日正式上線以來，半年時間，Alexa排名已由第34萬名提升至700余名左右。

如何做短視頻運營

比如抖音推薦機制、視頻大小比例、各平臺視頻長短等等，都是需要大家詳細去了解的，在了解了平臺規則的前提下，大家就可以開始選擇平臺了。像抖音、快手、B站、還是其它的小平臺都是大家可以考慮的對象。

短視頻運營實時更新

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