1.Ali Borji, Laurent Itti, Exploiting Local and Global Patch Rarities for Saliency Detection, CVPR20121) 系统框架： 2) 算法思路：①
在做转录组分析中，如何从众多差异基因中筛选出目标基因呢?下面就以一篇文章为例，来看看用什么方法可以缩小差异基因范围，使目标基因挑选更有针对性。文章案例Identification of a novel biomarker, SEMA5A, for non-small cell lung carcinoma in nonsmoking women相关基因：SEMA5A相关疾病 ：Carcinoma,
# 用Python计算显著性矩阵
在数据科学和统计学领域，显著性通常是用来判断某个变量在特定条件下是否对结果产生了有意义的影响。计算显著性矩阵可以帮助我们发现不同变量之间的关系，并进一步分析它们对结果变量的重要性。在本文中，我们将探讨如何使用Python计算显著性矩阵，并给出相应的代码示例。
## 什么是显著性矩阵？
显著性矩阵是一个方阵，其中的每个元素表示对应变量之间的显著性水平。在实际应
习惯了matlab，但是matlab虽然编程简单，可是执行效率不敢恭维，还是费了好大功夫转到OpenCV上来，没学过C++ 的跨专业烟酒僧表示压力很大，折腾了好久终于搞出来了，因为最蛋疼的就是傅立叶的正反变换，，，且不说代码的可读性和执行效率，总之折腾出来了，给自己赞一个打打气，，，http://www.klab.caltech.edu/~xhou/papers/cvpr07.pdf 因为其开辟
文章目录显著性检验参数检验比较均值t检验拟合优度检验Kolmogorov-Smirnov test (KS检验）非参数检验Wilcoxon符号秩检验（t检验的非参数版本）Kruskal-Wallis H检验（它是ANOVA的非参数版本）Mann-Whitney秩检验P值的意义Scipy.stats中关于两样本差异假设检验的API汇总 显著性检验抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不
# Python 图片显著性计算
在计算机视觉领域中，图片显著性计算是一项重要的任务，它可以帮助我们确定一幅图像中哪些区域更加显著或引人注目。这个任务可以用于图像分割、目标检测、图像压缩等多个方面。本文将介绍如何使用Python进行图片显著性计算，并提供代码示例。
## 图片显著性计算的原理
图片显著性计算的原理可以归纳为以下几个步骤：
1. **图像预处理**：对图像进行预处理，如调整大
原创
2023-07-21 12:49:30
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# Python计算皮尔森系数和显著性
在统计学中，皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）是一种测量两个变量之间线性关系的有效工具。它的值范围从-1到1，具体含义如下：
- 1表示完全正相关
- -1表示完全负相关
- 0表示没有线性关系
本文将使用Python计算皮尔森系数及其显著性，并通过可视化方法加深理解。我们将使用`numpy`和`scipy.
数据集从kaggle里下载的约5000部较受欢迎的英文电影的基本信息，包含的属性有：文字描述：title, cast, crew, genres, keywords, original_language, original_title, overview, production_companies, tagline,production_countries,spoken_languages数值参数
我们在比较事物时，往往会用到“不同”，“一样”，“相似”等词语，这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比较。只有通过比较才能得出结论，究竟是相同还是不同。但是万物真的有这么极端的区分吗？在我看来不是的，生活中通过“相似度”这词来描述可能会更加准确。比如男人和女人，虽然生理器官和可能思想有些不同，但也有相同的地方，那就是都是人，就是说相似度不为0；比如石头与小草，它们对于虚拟类都是一种实体类，相似度
了解火山图在组学中，火山图(Volcano plot)常用于展示蛋白(或基因)的表达差异。差异表达的蛋白可以通过综合两个指标来获得：变化倍数(fold-change)与假设检验的p值。在火山图中，横坐标为Log2 fold-change，越偏离中心差异倍数越大；纵轴为-Log10(p-value)(通常采用调整后的p值, 即p-adjust)，沿纵轴的数值越大差异越显著。很多差
# 如何计算偏度（Skewness）- Python实现指南
## 引言
在统计学中，偏度是用来描述数据分布形态的指标。它可以帮助我们判断数据分布是否对称，以及分布的偏斜方向。对于刚入行的小白来说，计算偏度可能会有些困难。本篇文章将带你一步一步了解如何使用Python计算偏度，以及实现的方法和代码。
## 流程概述
下面的表格展示了计算偏度的整个流程：
```
| 步骤 | 描述
# Python计算偏度
## 介绍
在统计学中，偏度是描述数据分布偏斜程度的一种度量方式。它能够帮助我们了解数据的分布形态和对称性。通过计算偏度，我们可以判断数据集的偏斜方向以及偏斜程度。
在本文中，我们将介绍如何使用Python计算数据集的偏度，并通过代码示例演示如何实现。
## 什么是偏度？
偏度是一个统计术语，用于描述数据分布的偏斜程度。当数据分布呈现左偏态时，偏度为负值；当数据
在我看来，python社区分为了三个流派，分别是python 2.x组织，3.x组织和PyPy组织。这个分类基本上可以归根于类库的兼容性和速度。这篇文章将聚焦于一些通用代码的优化技巧以及编译成C后性能的显著提升，当然我也会给出三大主要python流派运行时间。我的目的不是为了证明一个比另一个强，只是为了让你知道如何在不同的环境下使用这些具体例子作比较。使用生成器一个普遍被忽略的内存优化是生成器的使
1 显著性水平显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用α表示。α表示原假设为真时，拒绝原假设的概率。1-α 为置信度或置信水平，其表明了区间估计的可靠性 。2 P值Ｐ值代表，在假设原假设（HO)正确时，出现现状或更差的情况的概率.设置一个想要推翻的结论的对立面的null hypothesis，而Ｐ值就是假设null hypothesis成立的情况下，计算实际观察结果与零相吻合，
这是一系列自然语言处理的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 信息熵信息是我们一直在谈论的东西，但信息这个概念本身依然比较抽象。在百度百科中的定义：信息，泛指人类社会传播的一切内容，指音讯、消息、通信系统传输和处理的对象。但信息可不可以被量化，怎样量化？答案当然是有的，那就是“信息熵”。早在1948年，香农(Shannon)在他著名的《通信的数学原理》论文中指出：“信息是用来
关于支持度、置信度、提升度以及apriori算法的理解（简单版）理解支持度所谓支持度，就是比如说10个用户购买商品，有8个用户购买商品A，那么商品A的支持度就是80%。支持度越大，关联规则越重要，因为支持度大代表买的人多呀。 这里的商品A可以是一件商品，也可以是几个商品组成的集合。小于最小支持度的A会在算法过程中被淘汰掉。理解置信度这个概念学过概率论就比较好理解，简单地说是购买商品A的人，会有多大
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2023-10-05 14:31:56
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这里主要面向初学者介绍句子相似度目前主流的研究方向。从词到句子，这是目前中文相似度计算的主要思想。而由这个-思想引申出来的算法却非常多，这里面向初学者介绍比较容易实现的方法。这里要介绍的是二分法计算句子相似度。这个算法实现简单，思路清晰由此出现的技术分类变化万千，主要的变化是分组，也成为分集合。二分法的思想是：集合一和集合二是两个词的集合，集合一的每一个词与集合二的每一个词求相似度，找出最大的一个
统计学意义（p值） 结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联（变量之间的独立性成立），我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一
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2023-09-21 22:13:54
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角度计算器度分秒在线是一款数学公式计算器软件，对于想要找到正确的答案，计算器可以直接帮助你，你只需要按照要求输入对应的数字，计算器就会帮你准确快速的算出答案，现在手机app下载就能长期免费使用！角度计算器度分秒在线使用说明：输入一：此输入必为角度值，格式可以是“度/分/秒”格式(数据用半角英文字符“/”隔开)，例如：21°18′23″ 应输入，21/18/23。也可以是以度为单位的格式，例如：1.
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2023-11-03 11:34:00
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常用的下面一些距离计算方式欧式距离（Euclidean Distance）余弦相似度（Cosine）皮尔逊相关系数（Pearson）修正余弦相似度（Adjusted Cosine）汉明距离（Hamming Distance）曼哈顿距离（Manhattan Distance）1.欧式距离（Euclidean Distance）欧式距离全称是欧几里距离，是最易于理解的一种距离计算方式，源自欧式空间中两
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2023-10-27 14:09:15
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