线性反馈移位寄存器（Linear Feedback Shift Register，LFSR）LFSR是一种移位寄存器电路，其中间步骤的两个或多个输出的线性组合会反馈到输入值。这就是为什么LFSR被称为线性反馈移位寄存器，如下图1所示 [1]。从图1中可以看出，LFSR主要由作为寄存器的D触发器和作为反馈运算的异或门组成。 图1. LFSR示例 [1] 更一般地，一个阶的LFSR由个D
一、向量化：低秩矩阵分解 之前我们介绍了协同过滤算法，本节介绍该算法的向量化实现，以及说说有关该算法可以做的其他事情。 举例：1.当给出一件产品时，你能否找到与之相关的其它产品。2.一位用户最近看上一件产品，有没有其它相关的产品，你可以推荐给他。我们将要做的是：实现一种选择的方法，写出协同过滤算法的预测情况。 我们有关于五部电影的数据集，我将要做的是，将这些用户的电影评分，进行分组并存到
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2024-06-06 23:21:19
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众所周知，“相关并不意味着因果关系”。 我要告诉你，相关可以表示因果关系，但需要一定条件。 这些条件已在计量经济学文献中被广泛讨论。 在本文中，我将以一种易于理解的方式对其进行总结。 我将解释如果不满足这些条件为什么标准的普通最小二乘（OLS）无法确定因果关系。 然后，我将介绍可以提供有效解决方案的固定效应（FE）模型。 之后，我将使用两套数据分析示例向您展示如何在python中进行操作。 我希
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2024-03-19 08:41:41
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门限回归模型(Threshold Regressive Model，简称TR模型或TRM)的基本思想是通过门限变量的控制作用，当给出预报因子资料后，首先根据门限变量的门限阈值的判别控制作用，以决定不同情况下使用不同的预报方程，从而试图解释各种类似于跳跃和突变的现象。其实质上是把预报问题按状态空间的取值进行分类，用分段的线性回归模式来描述总体非线性预报问题。多元门限回归的建模步骤就是确实门限变量、率
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2024-04-01 08:59:12
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支持向量机，BP神经网络，随机森林回归树，三种模型对比matlab 代码 三种预测模型同时预测。 数据换上自己的数据集，直接从excel导入即可，简单粗暴。 输入可以是多维和单维，输出是单维。 matlab出图有三种模型的预测结果对比和均方根误差。 预测结果数据和误差可以下载下来，绘制出自己想要的对比结果图。在机器学习中，预测模型是非常重要的一环，能够通过数据得出准确的预测结果，对各行
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2024-06-19 08:48:50
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序号逻辑回归线性回归模型归类离散选择法模型回归分析数值类型二元一元或多元公式P(Y=1│X=x)=exp(x'β)/(1+exp(x'β)) 逻辑回归Logit模型（Logit model，也译作“评定模型”，“分类评定模型”，又作Logistic regression，“逻辑回归”）是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。是社会学、生物统计学、
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2024-03-25 15:37:59
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metafor：rma参数介绍 rma和rrma.uni命令的功能 在meta分析中，基于固定效应模型或随机效应模型合并各种类型的效应值和结果，如log odds ratio, log relative risk, risk differences, mean differences等。还可以用于引入解释变量后的混合效应模型，解释变量可以是分类变量也可以是连续变量。rma(yi, vi,
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2024-06-28 08:07:56
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1.引言一篇实证论文中，最基本也是最重要的部分就是展示 Stata 中得出的统计分析、回归结果等表格。但自己动手做表格往往非常繁琐，Word 排版也常常令人抓狂。而 outreg2 命令可以让 Stata 自动输出我们想要的表格，为你解决所有结果输出的烦恼。因此，熟练掌握 outreg2 命令对我们快速导出 Stata 结果，一步到位的完成实证结果展示有莫大
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2023-11-19 18:04:40
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长波紫外光(UVA)辐射成纤维细胞的方法建立衰老细胞模型。这篇文献也是用长波紫外线辐射成纤维细胞，在不同的时间点取样，检查成纤维细胞的①细胞外基质合成、②降解基因和跟细胞周期相关、跟衰老相关的基因的动态变化。H2O2是诱导成纤维细胞氧化应激反应从而诱导细胞衰老的常用试剂，也考虑做为该实验的结果参考。主要是结果和分析细胞外基质相关基因的动态变化：①COL1A2基因（I型胶原蛋白α链基因）表达和对照组
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2024-07-16 08:01:50
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“回归分析”是解析“注目变量”和“因于变量”并明确两者关系的统计方法。此时，我们把因子变量称为“说明变量”，把注目变量称为“目标变量址(被说明变量)”。清楚了回归分析的目的后，下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法：1．根据预测目标，确定自变量和因变量明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标
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2023-08-20 15:16:49
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机器学习之回归模型-梯度下降法求解线性回归线性回归是一种线性模型，它假设输入变量x与单个输出变量y之间存在线性关系。具体的说，就是利用线性回归模型，从一组输入变量的线性组合中，计算出输出变量y。如果有两个或者两个以上的自变量，这样的线性回归分析，就是多元线性回归。其实，在实际生活中，一个现象往往受多个因素的影响，所以多元线性回归比一元线性回归的应用更广。假如说：我想买西瓜，此时，我应该挑选自己满意
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2024-04-08 12:40:51
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probit回归：即概率单位回归，主要用来测试分析刺激强度与反应比例之间的关系，例如对于指定数量的病人，分析他们的给药剂量与治愈比例之间的关系，此方法运用的典型例子是分析杀虫剂浓度和杀死害虫数量之间的关系，并据此判定什么样的杀虫剂浓度是最佳的。在药学研究中，此方法常用于半数效应分析（Median effect dose），寻求达到50%输出响应的输入刺激量。数学原理 同logistic回归分析中的
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2023-10-15 20:04:55
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由于PROTACs的构效关系比较模糊，当前暂时没有PROTAC理想的理性设计与药效评价计算方法。上海科技大学一研究团队引入了DeepPROTACs，以帮助设计有效的PROTACs分子。它可以根据给定的靶蛋白和E3连接酶的结构来预测PROTAC分子的降解能力。背景介绍传统疗法依靠小分子抑制剂作为作用模式（MOA）实现占位驱动药理学。该方法存在无法处理不可成药的靶点、脱靶毒性、不良副作用、耐药性等缺点
线性回归是机器学习中最常见的一种回归模型，也是入门机器学习的一种经典模型。线性回归假设因变量与自变量之间呈线性关系，当只有单一自变量的时候，称之为一元线性回归。当有多个自变量的时候，则为多元线性回归。线性回归模型的训练过程是通过训练数据集来确定每个自变量/特征的系数的过程。常用的训练算法有最小二乘法(Least Squares)以及基于最优化理论的梯度下降法(Gradient Descent)、牛
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2024-03-17 13:57:46
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什么是回归？就是一个连续方程，这就是回归，为啥起这么恶心的名字？回归最早是遗传学的术语，大概是19世纪后期，指的是不管父母的身高有多少，后代身高都会向平均身高靠近，叫做回归。比如平均身高160，A的父母平均身高170，B的父母平均身高150，A身高是165， B身高155这种现象。很多计量术语都是从生物学借鉴，比如，对照组和实验组，也是最早研究药效用的，计量经济学就是仿照生物计量学命名的。这么说来
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2024-02-17 08:14:56
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2000-2020全要素生产率OP法+LP法+OLS和固定效应法三种方法合集含原始数据和计算过程Stata代码1、时间：OP法：2008-2020年、LP法2000-2020年、OLS和固定效应法2000-2020年2、数据内容：包括原始数据、计算结果和stata do文档3、方法说明：Olley-Pakes法（简称OP法）鉴于固定效应方法存在以上自身难以克服的问题，Olley and Pakes
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2024-04-22 16:31:09
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1.查看数据查看数据类型import pandas as pd
data = pd.read_csv ('Fremont.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
data.head()
data.tail()绘图data.plot();数据重采样，按天进行计算data.resample('D').sum().head()数据重采样，按周进行计算，看看这两
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2024-06-17 21:45:05
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逻辑回归是一个分类算法，它可以处理二元分类以及多元分类。虽然它名字里面有“回归”两个字，却不是一个回归算法。那为什么有“回归”这个误导性的词呢？个人认为，虽然逻辑回归是分类模型，但是它的原理里面却残留着回归模型的影子，本文对逻辑回归原理做一个总结。从线性回归到逻辑回归 我们知道，线性回归的模型是求出输出特征向量Y和输入样本矩阵X之间的线性关系系数θ，满足Y=Xθ。此时我们的Y是连续的，所以
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2024-05-03 11:31:03
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知识点进程和线程:进程和线程都是一个时间段的描述，是CPU工作时间段的描述，不过是颗粒大小不同.进程就是包换上下文切换的程序执行时间总和 = CPU加载上下文+CPU执行+CPU保存上下文.线程是共享了进程的上下文环境的更为细小的CPU时间段。判别式模型和生成式模型:判别式模型直接学习决策函数f(X)或条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型.往往准确率更高,并且可以简化学习问题.如k近邻法/感知机
多重共线性的概念 在回归分析中，我们通常关注的是如何利用一个或多个自变量（解释变量）来预测一个因变量（响应变量）。当我们使用多元线性回归模型时，理想的情况是模型中的每一个自变量都能提供独特的、对因变量有用的信息。然而，如果两个或两个以上的自变量之间存在强烈的线性关系，就会出现多重共线性的问题。识别多重共线性 识别多重共线性通常可以通过以下几种方法：方差膨胀因子（VIF）: VIF测量了一个自变量与
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2024-06-18 09:38:36
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