Tensorflow 2.0 （一）tf.keras实现线性回归构建和训练模型的核心高级API。数据内容： 数据为x、y的图：单输入单输出Sequential顺序模型 函数式APIx = data.Education
y = data.Income
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.laye
本文主要介绍从logistic回归到双层神经网络，再到多层神经网络的主要步骤的代码实现，篇幅有限，暂不涉及原理与公式推导：一、logistic回归logistic回归的过程如下所示（本文不再赘述）：logistic回归的主要代码实现如下所示：正向传播：正向传播的公式如下：，其中，其中代码实现如下：A = sigmoid(np.dot(w.T,X)+b)计算损失：交叉熵损失函数公式如下：代码实现如下
人类总是痴迷于“算命”。无论是中国文化中的“算命”，还是西方文化中的“占星术”，都显示出人们对此的热情。在这一部分，我们将讨论另一种科学的“算命”。该模型将用于评估患者的预后。作为一名肿瘤科医生，在临床实践中你将面临癌症患者提出的诸如“我能活多久”之类的问题。这是一个令人头痛的问题。大多数情况下，我们可以根据相应疾病的临床分期来判断患者的中位生存时间。实际上
数据分析及曲线拟合在生产管理和科学研究中，我们经常遇到各种不同的变量，有些变量间存在着一定的关系。举例1：人的血压Y与年龄x的关系。举例2： 人的身高Y和体重x的关系变量之间这种既有关，但又不能由一个或几个变量之值完全确定出另一个变量之值的关系称为相关关系。处理这种变量关系就需要用到回归分析。回归分析：是研究和处理变量与变量之间相关关系的数学方法。通过观察以及经验分析，根据部分变量的值，来预测未知
2023年7月，复旦大学的学者在《BMC Psychiatry》（三区，IF=4.4 ）发表题为：Prevalence of depression and association with all-cause and cardiovascular mortality among individuals with type 2 diabetes: a coho
这篇文章把Cordic介绍的很清楚。在硬件资源受限的情况下，Cordic确实是计算三角函数的非常优秀的方法，在此也深深佩服发明了Cordic算法的前辈。在现在的DSP/CPU中，由于都已经自带了乘法器，更高效更合适的方法应该是用多项式近似，这时Cordic多级迭代的处理延时又成为了劣势。又验证了那句话，没有最好的，只有最合适的。三角函数计算，Cordic 算法入门三角函数的计
# R语言如何进行Lasso回归
Lasso回归是一种在统计学和机器学习中常用的回归方法，它通过引入正则化项来减少模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。本文将介绍如何在R语言中进行Lasso回归，并解决一个实际问题。
## 1. Lasso回归简介
Lasso回归是一种线性回归模型，其目标函数为：
\[ \min_{\beta} \left( \frac{1}{2n} \| y - X\b
生存分析 三大块内容：1，描述性的生存率、中位生存期、生存曲线等，常用Kaplan-meier法2，比较分析两组的生存曲线是否有差别，log-rank检验（单个因素）3，cox比例风险回归类似logistic回归，多个变量对Y的影响，得到一个概率值，只不过加了时间多花点时间聊聊cox的感受 首先理解一个概念风险函数（hazard function）h(t)=f(t)/S(t)
#简单线性回归：
##常用绘图：
fit<-lm(weight~height,data=women)
summary(fit)
plot(women$height,women$weight,xlab="Height (in inches)",ylab="Weight (in pounds)")
abline(fit)
fit2<-lm(mpg~wt+I(wt^2),data
我们既往已经在文章《手把手教你使用R语言制作临床决策曲线》介绍了怎么使用rmda包制作了临床决策曲线，但是rmda包只能制作logistic回归模型的临床决策曲线，原来制作COX回归模型的stdca包R上下载不到。有粉丝留言向我推荐了ggDCA包，今天来演示一下怎么使用ggDCA包制作COX回归模型临床决策曲线。 ggDCA包由我们R语言大神，南方医科大学的博导Y叔制作，使用ggDCA包可以制作l
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2023-07-31 10:49:03
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深度学习基础–线性回归（单层神经网络）最近在阅读一本书籍–Dive-into-DL-Pytorch（动手学深度学习），链接：https://github.com/newmonkey/Dive-into-DL-PyTorch，自身觉得受益匪浅，在此记录下自己的学习历程。本篇主要记录关于线性回归的知识（书中是二元线性回归，本文以一元线性回归进行小修改重写便于自身理解）。从零开始的线性回归利用PyTor
今天要给大家分享的文章是Cone EB, Marchese M, Paciotti M, Nguyen DD, Nabi J, Cole AP, Molina G, Molina RL, Minami CA, Mucci LA, Kibel AS, Trinh QD. Assessment of Time-to-Treatment Initiation and Survival in a Coho
0X01 前言变量之间关系可以分为两类：函数关系：反映了事务之间某种确定性关系相关关系：两个变量之间存在某种依存关系，但二者并不是一一对应的；反映了事务间不完全确定关系；相关系数(r)可以衡量这种相关关系。r的取值范围是[-1,1]，r=1表示完全正相关！r=-1表示完全负相关！r=0表示完全不相关。为什么要对相关系数进行显著性检验？1)实际上完全没有关系的变量，在利用样本数据进行计算时也可能得到
1. 相关参考内容CoxBox论文G.E.P. Box and D.R. Cox, “An Analysis of Transformations”, Journal of the Royal Statistical Society B, 26, 211-252 (1964).scipy的CoxBoxhttps://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/genera
一分钟读完全文介绍了Time-Dependent 生存模型应用于用户流失的主要建模步骤，主要包括生存曲线KM估计，PH假设检验，含有Time-Dependent系数与Time-Dependent协变量的Extended Cox PH Model建模。主要借助python中的lifeline和R中的survival&survminer包实现。用户流失建模与生存分析生存分析最初用
Cox比例风险模型(cox proportional-hazards model)，简称Cox模型是由英国统计学家D.R.Cox(1972)年提出的一种半参数回归模型。该模型以生存结局和生存时间为应变量，可同时分析众多因素对生存期的影响，能分析带有截尾生存时间的资料，且不要求估计资料的生存分布类型Cox模型的基本假设为：在任意一个时间点，两组人群发生时间的风险比例是恒定的；或者说其危险曲线应该是成
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2023-08-27 19:34:52
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欢迎关注”生信修炼手册”!在生存分析中，探究生存时间的影响因素是一个重要的研究内容，通过KM和log-ran
原创
2022-06-21 09:22:10
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各位芝士好友，今天我们来聊一聊lasso回归算法。与预后有关的文章，传统的做法一般会选择多变量cox回归，高级做法自然就是我们今天的lasso分析。 首先我们先来几篇文献，看一下lasso最近发的两篇文章，如下：
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分类问题逻辑回归 交叉熵损失函数是凸函数，不会出现局部最优解的问题，同时也满足在损失较大时下降比较快，损失较小时下降比较慢的情况。 相同准确率的模型也会有较大的差别，用准确率评价模型好坏存在误差，而使用交叉熵损失函数评价模型会得到较为准确的结果。实现一元逻辑回归线性分类器实现多元逻辑回归多分类问题人工神经网络神经元与感知机感知机是指用一条线性方程分割两个类别，通过使标签在线性方程的一边，不断调整权
在使用SPSS进行COX回归分析时，不仅需要逐个变量选入单因素回归，还需要从冗长的输出结果中找到我们要的HR值、95%CI、P值。实际生活中，我们遇到的数据，又通常都有十几个变量，工作量可以说比较大了！更别提分析完毕后，还要整合三线表，添加表头与脚注，整理格式......，令人心累！因此，在这里为大家介绍一个可以快速整合SPSS分析结果的统计小工具——风暴统计！这是由浙江中医药大学郑卫军教授开发的
