人工智能（AI）是近几年来最热的话题之一，不管是医疗界、互联网界、服务界，还是制造业、工业等等，不和AI挂个边都不好意思出来和人打招呼（比如咱们运维界也有AIOps）。机器学习（Machine Learning, ML），是人工智能的核心，是让计算机具有智能的途径。今天，我们就来看看四种常用的机器学习编程语言的优缺点，愉快的走在知识的前沿吧！本文转载自：机器之心；作者：MJ Bahmani编译：张
倾向评分匹配（Propensity Score Matching，简称PSM）是一种统计学方法，用于处理观察研究（Observational Study）的数据，在SCI文章中应用非常广泛。在观察研究中，由于种种原因，数据偏差（bias）和混杂变量（confounding variable）较多，倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响，以便对实验组和对照组进行更合理的比较。 为什么
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2023-08-13 11:06:04
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Univariate OptimizationGeneral OptimizationNelder-Mead methodBFGS methodCG methodL-BFGS-B methodSANN methodBrent methodHow to useoptimcontrol optionscomponents of returned valueconstrained optimizati
很久以前的做过的东西，想想还是扔过来复习记录一下。 任务：验证天气预报温度数据准确性，即将天气预报数据与当日观测站数据对比 数据处理目标：将气象站点的观测数据与爬取的预报数据匹配并拼接，便于后续的预报准确率处理。 图1 观测气象站点数据 图2 爬取的天气预报数据 下面开始：台站提取手头上的天气预报数据为38×3=114个，以地点拼音命名，如"akesu.csv",站点数据95个，以站号命名，如"5
PSM
「倾向性评分匹配」（propensity score matching，PSM）是一种用来评估处置效应的统计方法。广义说来，它将样本根据其特性分类，而不同类样本间的差异就可以看作处置效应的无偏估计。PSM主要是在随机对照试验（Randomized controlled trials，RCT）中用于衡量treat组和control组样本的其他各项特征（如年龄、体重、身高、人种
目前，本人写的第二个R包pm3包的1.4版本已经正式在CRAN上线，用于3组倾向评分匹配，只能3组不能多也不能少。 可以使用以下代码安装install.packages("pm3") 什么是倾向性评分匹配？倾向评分匹配（Propensity Score Matching，简称PSM）是一种统计学方法，用于处理观察研究（Observational Study）的数据，在SCI文章中应用非常广泛。在观
倾向评分匹配（Propensity Score Matching，简称PSM）是一种统计学方法，用于处理观察研究（Observational Study）的数据，在SCI文章中应用非常广泛。在观察研究中，由于种种原因，数据偏差（bias）和混杂变量（confounding variable）较多，倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响，以便对实验组和对照组进行更合理的比较。 为什么
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2023-09-11 12:31:43
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目录前言一、数据背景二、使用步骤1.加载所需的R包2.读入数据与处理表格3.enrichGO函数进行GO/KEGG/自定义通路的富集4.简单的可视化三、结论 前言clusterProfiler 是业界大神Y叔写的一个R包，可以用来做各种富集分析，如GO、KEGG、以及GSEA富集分析等，并且对富集分析结果进行可视化。这里将使用clusterProfiler包对一些数据进行GO、KEGG等富集分析，
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2023-08-08 09:18:17
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该文章主要介绍倾向得分匹配（PSM, Propensity Score Matching）方法的原理以及实现。这是一种理论稍微复杂、但实现较为容易的分析方法，适合非算法同学的使用。可用于（基于观察数据的）AB实验、增量模型搭建等领域。文章主要分为四部分：前置知识（因果推断）介绍、倾向得分计算与匹配与匹配质量检验、匹配示例与增量计算还有一些补充的小知识点。对因果推断有简单了解的同学可以跳过第一部分，
物联网技术发展趋势是LPWAN，其中尤其以NB-IoT和eMTC最为代表。NB-IoT和eMTC各有优劣，使用场景互有不同。低功耗可以说是物联网技术的核心，本着关注低功耗的方向，适当了解NB IoT在整个LTE中的位置，NB-IoT的协议，重点关注NB-IoT低功耗部分。1.NB-IoT背景NB-IoT属于LPWAN技术的一种，是一种为物联网而设计的窄带无线技术。NB-IoT是由3GP
PSM是什么？什么时候会用到PSM？PSM（Propensity Score Matching）倾向性评分匹配，是使用非实验数据或观测数据进行干预效应分析的一类统计方法。为了研究某项措施或是某个行为对人群的影响（例如吸烟对健康的影响，读北大对收入的影响），或者互联网中某项措施对于用户的影响，最直接有效的评估方法是我们从大量的样本中随机选择对照组（control group）和实验组（treated
1. PSM 简介在经济学中，我们通常希望评估某项公共政策实施后的效应，为此，我们构建 "处理组" 和 "控制组" 以评估「处理效应 (treatment effect)」。然而，我们的数据通常来自非随机的观察研究中，处理组和控制组的初始条件不完全相同，故存在「选择偏差 ( selection bias)」问题。「倾向得分匹配 (PSM)」法使用倾向得分函数将多维向量的信息压缩到一维，然后根据倾向
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2023-07-08 18:10:26
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倾向得分匹配(PSM)，是一种模仿RCT随机对照试验随机化分组，提高组间均衡性，进而达到降低混杂因素影响目的一种数据处理策略。PSM在计量研究，临床医学等领域有着广泛的应用。1.案例背景与分析策略1.1 案例背景介绍某企业想评价专项培训的效果，现收集到78位员工的个人及工作成绩信息，包括性别、年龄、教育年、初始工作成绩与当前工作成绩、工作经验、工作时间、职位类别、是否参加培训等数据。数据上传SPS
PSM模式PSM 状态是指用户终端进入功率节省状态，处于 PSM 状态终端关闭收发信号机，不监听无线侧寻呼，与网络没有任何消息交互，处于最省电状态。NBIOT 工作状态connected(连接状态)：模块注册入网后处于该状态，可以发送和接收数据，无数据交互超过一段时间后会进入Idle 模式，时间由基站侧的“不活动计时器”配置，是全国统一规划，默认为 20s。(客户不能配置)idle(空闲状态)：可
一：关于DIDDID即diff in diff,DID主要应用场景是：研究某项政策或策略实施后是否有效果；涉及时间前后某经济指标的比较，即存在时间维度的比较；DID应用的局限性: 首先是对数据的要求，可以获得政策执行前的数据以及政策执行后的数据；其次要求可以找到好的对照组（即除了是否实施该政策有有差异外，其余的个体差异应当控制住并保持不变）DID易错：关于核心的解释变量是“时间t”还是 “是否执行
1. 背景知识在医疗领域，研究一款新药是否有效，通常需要做的是大规模分组实验，treatment（实验组） 与 control（对照组）除了服用的药物有所不同外，其他因素，如：身高、体重、病情等，应该是类似的，这样的实验结果才能对新药的药效有客观的评价。在互联网、电商等公司，也有类似的场景：为了测试一个新优化的页面是否能够提高支付转化率，需要做ABtest。这时一个很重要的环节就是将流量随机的分为
注： 本文是R语言sf包的核心开发者和维护者——来自德国明斯特大学的地理信息学教授：
Edzer Pebesma 的一篇关于sf包的简介，发表于2018年7月的R语言期刊，主要讲述了sf的定位、功能、开发现状及现存问题和今后展望，sf包是一个非常了不起的工具，在R语言中引入了空间数量分析领域通用的标准规范（simple feature），结合tidyverse工具箱组合
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2023-06-30 18:38:28
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倾向得分匹配(PSM)，是一种模仿RCT随机对照试验随机化分组，提高组间均衡性，进而达到降低混杂因素影响目的一种数据处理策略。PSM在计量研究，临床医学等领域有着广泛的应用。1.案例背景与分析策略1.1 案例背景介绍某企业想评价专项培训的效果，现收集到78位员工的个人及工作成绩信息，包括性别、年龄、教育年、初始工作成绩与当前工作成绩、工作经验、工作时间、职位类别、是否参加培训等数据。数据上传SPS
如何使用Python进行PSM
PSM（Probabilistic Soft Logic，概率软逻辑）是一种用于建模不确定性和概率的逻辑推理框架。它结合了概率图模型和逻辑推理的优势，适用于推理和预测复杂的不确定性关系。下面是教你如何使用Python进行PSM的详细步骤：
1. 安装必要的Python库和工具
在开始之前，你需要安装一些必要的Python库和工具。以下是需要安装的库和工具：
# 使用Python进行图像匹配：基于PSM（Pixel Similarity Metric）算法的实例
图像匹配是计算机视觉中的一项关键技术，其广泛应用于图像检索、目标识别和场景重建等领域。在众多图像匹配算法中，PSM（Pixel Similarity Metric）是一种简单而有效的方法。本文将简要介绍PSM算法，并通过Python代码示例来展示其实现。
## PSM算法简介
PSM算法
