最近有一个需求，主要内容如下：APP一般刷新一次，会返回6个Item（6可能会变），每个Item都要展示一个广告，其中每个Item会发送一个请求，返回的结果是一个广告数组，比如[ad1, ad2, ad3....]，不同ad含有自己的eCPM值（数值），在同一个广告数组里面，不同ad的eCPM值可以认为不会相同，但是在不同广告数组之间，可能会有相同的Ad。现在的需求是需要在6个广告数组中每一个取出
KM算法详解阅读目录二分图博客推荐匈牙利算法步骤匈牙利算法博客推荐KM算法步骤KM算法标杆(又名顶标)的引入KM流程详解KM算法博客推荐 0.二分图二分图的概念 二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。 设G=(V, E)是一个无向图。如果顶点集V可分割为两个互不相交的子集X和Y，并且图中每条边连接的两个顶点一个在X中，另一个在Y中，则称图G为二分图。 可以
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2023-12-21 17:28:05
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先说KM算法求二分图的最佳匹配思想，再详讲KM的实现。
【KM算法求二分图的最佳匹配思想】对于具有二部划分( V1, V2 )的加权完全二分图，其中 V1= { x1, x2, x3, ... , xn }， V2= { y1, y2, y3, ... , yn }，边< xi, yj >具有权值 Wi,j
。该带权二分图中一个总权值最大的完美匹配，称之为最佳匹配。 记 L
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2024-05-19 08:52:41
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# Python实现KM生存分析
生存分析（Survival Analysis）是一种用于分析事件发生时间的数据分析方法。本文将教会你如何在Python中实现Kaplan-Meier（KM）生存分析。下面是实现的总体流程：
## 步骤流程表
| 步骤 | 描述 |
|------------|----------
在这篇博文中，我们将探讨如何使用Python进行生存分析及计算KM（Kaplan-Meier）曲线。生存分析在医疗、工程和经济领域有广泛的应用，尤其是在分析事件发生的时间方面。我们将从初始技术痛点开始，并逐步演进到最终的架构设计和性能攻坚，详细记录整个过程。
### 背景定位
在开展生存分析的过程中，我们碰到了不少技术痛点。首先，如何处理缺失数据和截尾数据是一个挑战。其次，生存分析结果的可视化
生存分析概念及示例代码1. 以图为例介绍概念1.1 基础概念1.2 实际案例1.3 KM曲线与临床试验关系2. 学习代码3. 绘制生存曲线示例 1. 以图为例介绍概念1.1 基础概念 ① 纵坐标(PFS) 含义：即试验的患者发生死亡/疾病进展时，认为发生了终点事件(event)。 数字：假设100个人在用药组，过了一段时间后总共有30人死亡/疾病进展，则PFS为70% 其他指标：另一个最常用的是
文章目录1 数据类型1.1 删失数据1.1.1 右删失1.1.2 左删失1.1.3 区间删失1.2 完全数据（Complete data）2 生存分析几个核心概念2.1 生存概率2.2 风险概率2.3 生存/风险函数 两者之间关系2.3 Ht / St / CDF / CF之间的关系2.4 其他生存时间相关概念3 Kaplan-Meier 生存概率估计3.1 寿命表（ life table）3.
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2023-12-30 20:53:49
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# KM曲线（Kaplan-Meier曲线）及其在Python中的应用
在医学统计和生存分析中，KM曲线（Kaplan-Meier曲线）是一种重要的工具，用于估计生存函数并展示不同组别（如治疗组和对照组）在生存时间上的差异。该方法关注的是“时间到事件”的数据，常用于生存分析，比如癌症患者的生存期分析。
## KM曲线的基础知识
KM曲线通过观察每个个体的生存状况（是否经历了事件，如死亡或疾病
原创
2024-08-02 05:10:46
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如何用spss做生存分析？下面用一个例子来说明SPSS操作方法。操作步骤： 1点击进入Cox主对话框，如下，将time选入“时间”框，将代表删失的censor变量选入“状态”框，其余分析变量选入“协变量”框。“方法”下拉菜单是指变量筛选的方法，可以选择“前向”、“后项”、“进入”等，这里选择“进入”为例，即所有变量同时进入。2点击“状态”框下方的“定义事件”，将事件发生的标志设为值0，即0代表事件
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2023-11-07 23:18:21
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在临床研究中，生存曲线（又称Kaplan-Meier曲线）是最常用图片之一，旨在描述各组患者的生存状况。一张漂亮的、专业的生存曲线图不仅可以令编辑、读者和审稿专家眼前一亮，同时也能为论文增色不少。然而，对于一些新手而言，生存曲线却显得十分陌生，不知道为何要绘制生存曲线，也不知道该如何解读生存曲线的结果。在此，笔者结合自己长期做统计分析和绘制生存曲线的经验，浅谈如何解读生存曲线。1，为什么要绘制生存
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2023-12-08 18:24:29
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在本篇博文中，我们将详细探讨如何使用Python进行生存分析，特别是如何绘制Kaplan-Meier（KM）曲线并显示P值。生存分析是一项重要的统计方法，广泛应用于医学、工程和社会科学等多个领域。随着数据科学的发展，它的应用愈发广泛，今天我们就来深入理解这项技术。
### 背景描述
生存分析的历史追溯到20世纪，最初的应用主要集中在医疗领域，统计学家们通过分析患者的生存时间来改善治疗方案。到了
# KM生存曲线：Python中的实现与分析
生存分析是统计学的一部分，主要用于研究个体从某个特定事件发生到另一个事件发生的时间。生存曲线（Kaplan-Meier曲线）是一种常用的可视化工具，能够展示某个变量组在特定时间内的生存概率。本文将详细介绍如何使用Python绘制KM生存曲线，并通过代码示例帮助读者理解其中的逻辑。
## 什么是KM生存曲线？
KM生存曲线是由Edward Kapl
KM算法是通过给每个顶点一个标号（叫做顶标）来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。设顶点Xi的顶标为A[i]，顶点Yi的顶标为B [i]，顶点Xi与Yj之间的边权为w[i,j]。在算法执行过程中的任一时刻，对于任一条边(i,j)，A[i]+B[j]>=w[i,j]始终 成立。KM算法的正确性基于以下定理：
若由二分
欢迎关注”生信修炼手册”!R是数据分析常用的软件之一，通过各种功能强大的R包，可以简单方便的实现各种分析。在
原创
2022-06-21 09:22:26
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# R语言生存分析km法截距实现方法
## 1. 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 导入生存分析相关包 |
| 步骤二 | 读取数据 |
| 步骤三 | 进行生存分析 |
| 步骤四 | 计算km法截距 |
## 2. 具体步骤及代码示例
### 步骤一：导入生存分析相关包
```markdown
# 安装并加载生存分析包
install.
原创
2024-05-09 03:38:40
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啦啦啦！KM算法是通过给每个顶点一个标号（叫做顶标）来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。设顶点Xi的顶标为A[i]，顶点Yi的顶标为B[i]，顶点Xi与Yj之间的边权为w[i,j]。在算法执行过程中的任一时刻，对于任一条边(i,j)， A[i]+B[j]>=w[i,j]始终成立。KM算法的正确性基于以下定理：* 若由二分图中所有满足A[i]+B[j]=w[i,
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2023-10-28 12:22:28
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# KM生存时间分析及其Python实现
生存分析是一种统计学方法，用于分析时间到事件的数据（如设备故障、疾病复发等）。K-M（Kaplan-Meier）生存曲线是一种用来估算生存函数的非参数统计方法，它特别适用于生存时间数据。
## 生存分析的背景
在医学研究和生物统计学中，生存时间分析的目标通常是了解患者在治疗后的生存时间分布。K-M生存曲线通过对观察到的事件（如死亡或疾病复发）进行建模
可参考《图论算法理论、实现及应用》 【书本上的算法往往讲得非常复杂，我和我的朋友计划用一些简单通俗的例子来描述算法的流程】 匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出，因而得名。匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想，它是部图匹配最常见的算法，该算法的核心就是寻找增广路径，它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。 -------等等，看得头大？那么请看下面的版本： 通过
# 使用 Python 实现匈牙利算法和 KM 算法
在处理最优匹配问题，例如分配问题时，匈牙利算法（Hungarian algorithm）是一种优秀的解决方案。KM 算法（Kuhn-Munkres algorithm）是匈牙利算法的现代实现，用于解决加权匹配问题。本文将带领你一步步实现这两个算法，主要步骤包括：定义图、实现算法和测试案例。
## 流程概述
下面是实现匈牙利算法和 KM 算
# 实现最佳匹配算法 KM (Kuhn-Munkres Algorithm) 的指南
在本文中，我们将介绍如何在 Python 中实现并使用最佳匹配算法，也称为库汉-蒙克雷斯算法（Kuhn-Munkres Algorithm）。该算法通常用于解决二分图的最大匹配问题，广泛应用于任务分配、图像分割等领域。
## 整体流程
下面是实现最佳匹配算法的总体步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
