标准化率（standardized rate）R 实现1. 基本介绍2. 直接法：计算年龄调整的标准化率2.1 HIV粗感染率（Crude Rates）2.2 HIV年龄标化率（Adjusting the Rates）2.3 标化率置信区间2.4 示例23. 间接法计算 1. 基本介绍标化率，全称是标准化率（standardized rate），是流行病学中常见的一个指标，当几个比较组之间的年龄
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2024-05-29 00:02:47
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《应用预测建模》Applied Predictive Modeling (2013) by Max Kuhn and Kjell Johnson，林荟等译第四章 过度拟合与模型调优4.3 偏最小二乘法（ 6. 3 节）可以对1. 4 节中化工生产过程的产量进行建模。相关数据包含在AppliedPredictiveModeling软件包中，载入入数据的代码如下： > library(Appli
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2024-10-29 10:28:27
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目录1 路径评估决策概览2 路径评估决策具体流程2.1 路径重复使用2.2 去掉无效路径2.3 分析并加入重要信息，提供给速度决策器2.4 排序选出最优的轨迹2.5 更新必要信息1 路径评估决策概览路径评估决策是规划模块的task，属于task中的decider类别。依据原先设计好的规则，对各种path进行assess，排序得到最优的路径，并在规划路径上的采样点添加标签作为路径筛选的依据，并为速度
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2024-05-07 12:49:33
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数据标准化，是指将数据按比例缩放，使之落到一个特定的区间，数据标准化目的是为消除单位的影响，方便进行比较分析，常用的数据标准化方法有【0-1标准化】和【Z标准化】。0-1标准化0-1标准化也称为离差标准化，它是对原始数据进行线性变换，使结果落到[0,1]区间。0-1标准化还有个好处，就是很方便做十分制、百分之的换算，只需要乘上10或者100即可。计算公式：我们还是以“用户明细”进行介绍，对用户的年
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2024-04-26 19:45:58
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标准化数值变量数据集中的数值变量通常在不同的尺度上，如高度，重量等。建议将这些变量标准化以使它们达到相同的规模。标准化的一个很好的例子是身体质量指数（BMI），它是用于通过将体重测量与身高标准化来确定人是体重不足或超重的一种措施，以使不同人的BMI相当。未标准化变量可能会导致算法对于更高规模的变量产生不适当的应用。对于许多机器学习算法（如SVM，神经网络，K-means等）来说，这一点尤为正确。标
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2024-09-03 16:37:05
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1.13.中介模式与解释器模式详解1.13.1.中介模式详解时长：49min13.1.1.中介模式的定义定义：调解者模式或调停者模式。用一个中介对象封装一系列的对象交互，中介者使用各对象不需要显式地相互作用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。 核心：解耦系统各层次对象的直接耦合，层次对象的对外依赖通信统统交由中介者转发。 属于行为型模式。13.1.1.1.中介
(忘记在哪里看到这篇了，当时只是做了记录，寻找原创)数据的标准化是一个比较常用的数据预处理方法，其目的是处理不同量纲的数据，使其缩放到相同的数据区间和范围，以减少规模，特征、分布差异对模型的影响。标准化后的数据还具有了直接计算并生成符合指标的意义。数据的标准化主要有以下四种方法：1、实现中心化和正态分布的Z-score2、实现归一化的Max-Min3、用于稀疏矩阵的MaxAbs4、针对离群点的Ro
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2024-09-27 18:31:43
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论文阅读记录《A Fourth Order P_Laplace Underwater Image Restoration Method Based on MSG 》摘要四阶P_Laplace方法可以有效地降低渐变效果，但是在恢复的图像中仍然存在亮点效果和色彩失真，尤其是当迭代次数增加时。 所以可以使用MSG模型来解决此问题。 通过四阶P_Laplace方法还原结构图像，以恢复嵌入在模糊结构图像中的
标准输入、标准输出和标准错误标准输入(键盘输入) 对应文件描述符0 标准输出（输出到屏幕） 对应文件描述符1 标准错误（也是输出到屏幕） 对应文件描述符2& 一般是表示产生一个子shell，即后台运行 但在这里的&是一个标志，是个规定，这个符号后面的数字代表一个文件描述符 &1 这表示标准输出 &2 标准错误输出 2>&1 将标准错误重定向到标准输出每
文章目录中介模式1.User2.Chatroom3. Main总结 设计模式是面向问题、场景而总结产生的设计思路。是解决问题的套路。23 种经典的设计模式。它们又可以分为三大类：创建型、结构型、行为型。 行为型 包含了 观察者模式、模板模式、策略模式、职责链模式、状态模式、迭代器模式、 访问者模式、备忘录模式、命令模式、解释器模式、中介模式 总共11种模式。中介模式中介者模式（Mediator
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2024-07-30 12:10:40
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声明：文章参考数学建模清风的网课编写。 文章目录简介基本步骤SPSS典型相关分析操作输出结果分析 简介 典型相关分析由Hotelling提出，其基本思想和主成分分析非常相似。用于解决两组变量间的相关性分析问题。 其主要思想为：面对一组变量时我们可能无从下手，于是我们决定从一组变量中“选代表”。那么原问题的两组变量之间的相关性分析问题可以转化为两组变量代表之间的相关性分析。此处的代表就是原组中数据的
【案例二】采用住房状况问卷调查数据，分析人均住房面积是否存在不均衡现象。本案例分析人均住房面积是否存在不均衡现象，可以从分析住房面积是否有大量异常值入手。如果假设人均住房面积到总体分布为正态分布，那么根据统计学中经典的3σ准则，异常值通常为3个标准差之外的变量值。 数据标准化处理后更利于对异常值的判断。标准化的数学定义为 通过标准化可得到一系列的新变量只值，通常称为标准化值
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2024-05-08 15:22:23
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1）概率模型不需要归一化，因为这种模型不关心变量的取值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率；2）SVM、线性回归之类的最优化问题需要归一化，是否归一化主要在于是否关心变量取值；3）神经网络需要标准化处理，一般变量的取值在-1到1之间，这样做是为了弱化某些变量的值较大而对模型产生影响。一般神经网络中的隐藏层采用tanh激活函数比sigmod激活函数要好些，因为tanh双曲正切函数的取值[-1,1
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2024-08-12 19:55:49
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在用深度学习做回归问题时，对数据进行标准化处理是一个共识，将数据标准化，利用标准化后得数据进行数据分析。不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。那么对标签是否进行归一化就需要从实际问题出发，比如我在做药物分子溶
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2024-05-08 22:11:53
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虽然翻译水平有限，但是看原文虽然看得懂，但是在词汇的问题上，会导致看了后面忘了前面，所以先蹩脚的翻译成中文，然后在仔细思考论文的思想（当然不能翻译成中文就不看英文原本了，得两者一起看，这样不会丢失前面的思路，加快论文理解速度），我想随着不断的翻译，应该会提升效果吧。希望不会误导别人才好。sparse linear regression with beta process priors(2010)B
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2024-08-23 14:50:43
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目录学习目的软件版本原始文档一元线性回归分析一、实战案例二、统计策略三、SPSS操作四、结果解读第一个表格为模型摘要第二表格为方差分析表第三个表格为模型系数第四张散点图（主要检验方差齐性）第五张直方图和P-P图（检验残差正态性）五、规范表达1、规范表格2、规范文字六、划重点 学习目的SPSS第二十讲： 一元线性回归分析怎么做?软件版本IBM SPSS Statistics 26。一元线性回归分析
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2024-07-24 11:03:02
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通用术语和API元素词汇表 本词汇表希望明确地代表Scikit-learn及其API中应用的默认和明确的约定，同时为用户和贡献者提供参考。它旨在描述概念，并详细说明其相应的API或链接到文档的其他相关部分。通过链接API参考和用户指南中的词汇表条目，我们可以最大限度地减少冗余和不一致。我们首先列出一般概念（以及任何其他地方不适合的概念），但下面列出了更具体的相关术语集： 类API和估算器类型，目标
标准化系数（standardized coefficients）是一种用来比较不同变量对因变量的影响程度的统计指标。在回归分析中，标准化系数可以帮助我们理解不同自变量对因变量的相对重要性。但有时候，我们可能需要将标准化系数转化为非标准化系数，以便更好地解释模型结果。本文将介绍如何使用Python将标准化系数转化为非标准化系数，并通过一个实际问题来演示这个过程。
### 实际问题背景
假设我们有
原创
2024-04-22 04:08:54
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首先说下这个函数的主要功能：第一遍调用时，heap！=null，会创建NetNode节点和links计数。怎么创建NetNode节点呢？它依据什么呢？就是Lattice中的元素。我们知道，Lattice叫词格网络，它的节点是词，边表示词之间的连接关系。所以，一是为每个节点创建一个NetNode；对象存放在wnHashTab中，是n_word类型的。wnHashTab是hash表，它的指针指向Net
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2024-10-14 07:24:54
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