本文主要是针对疾病基因预测方向，非负矩阵分解的应用1. 目标函数：1. 非负矩阵分解（NMF） Y是miRNA与disease的关系， U代表了所有miRNA的特征， V代表了所有disease的特征， 将Y分解为U和V最小化这个公式，将通过已知的Y得到两个非负矩阵U和V 2. 加Graph regularization的NMF（根据manifold learning 和 sp
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2024-03-29 22:14:27
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这个算法发表在SCI一区期刊《IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS》上，这个SCI期刊想必大家心里也都有数，IEEE系列信号处理领域的一区顶刊，想发一篇这个难度还是非常大的。 &nbs
评分预测算法实现算法实现开通机器学习PAI服务创建PAI Studio项目创建实验结果 算法实现基于机器学习PAI平台 使用ALS算法实现用户音乐打分预测 背景信息 ALS算法是基于模型的推荐算法，基本思想是对稀疏矩阵进行模型分解，评估出缺失项的值，以此来得到一个基本的训练模型。然后依照此模型可以针对新的用户和物品数据进行评估。ALS是采用交替的最小二乘法来算出缺失项的，交替的最小二乘法是在最小
多元线性模型的主要作用：（主要进行预测） 通过建模来拟合我们所提供的或是收集到的这些因变量和自变量的数据，收集到的数据拟合之后来进行参数估计。参数估计的目的主要是来估计出模型的偏回归系数的值。估计出来之后就可以再去收集新的自变量的数据去进行预测，也称为样本量import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm#实现了
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2023-12-27 14:00:59
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作者 | 一点人工一点智能01 多模态简介1. 知识图谱的多模态数据来源本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。一方面，凡是蕴含知识的原始数据都可以作为知识图谱
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2024-07-08 18:34:36
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BIM不是由某个独立参与者管理和使用的单一、独立模型，BIM应该是彼此不同又互相联系的子模型，一般的划分方法是将它们分为建筑模型、结构模型和机电模型。今天我们就聊聊BIM模型主要分为哪几类模型?包括哪些内容?1.BIM建筑模型BIM建筑模型主要为项目各参与方提供建筑空间参照。理想情况下，建筑设计直接以三维进行最好，但如果BIM模型的建立来源于二维建筑设计图纸，那么BIM建筑模型的更新就变得特别关键
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2024-09-22 10:10:52
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talib包是计算许多行情指标必备的第三方库，但在计算过程中发现，计算出来的数值和行情软件的计算方法存在很大的差异，可能会导致策略出现错误。为此，专门写了一个函数解决这个问题。欢迎大家一起交流讨论。MACD的计算MACD的计算很简单，主要包括DIF、DEA和BAR三个参数。计算方式如下： （图片来源百度百科）注: 在计算过程中，需要注意数据的初始化。上市首日，DIF、DEA、BAR默认为
LU分解概念：假定我们能把矩阵A写成下列两个矩阵相乘的形式：A=LU，其中L为下三角矩阵，U为上三角矩阵。这样我们可以把线性方程组Ax= b写成Ax= (LU)x = L(Ux) = b。令Ux = y，则原线性方程组Ax = b可首先求解向量y 使Ly = b，然后求解 Ux = y，从而达到求解线性方程组Ax= b的目的。LU分解的基本思想将系数矩阵A转变成等价的两个矩阵L和U的乘积，其中L和
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2024-05-25 17:17:59
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学习总结文章目录学习总结一、三角分解（LU分解）1.1 高斯消元1.2 LU分解原理1.3 LU分解python代码1.4 LU分解算法二
原创
2022-08-25 10:40:13
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VMD确定分解个数K1. VMD基础概念变模态分解（variational mode decomposition，VMD） 将一个时间序列f分解成k个具有固定中心频率ω_k的模态分量u_k (t)，并使每个模态量的频率估计带宽之和最小。对各模态分量进行Hilbert变换得到其单边频谱，通过混合一估计中心频率，将各分量的单边频谱调制到基频带，再经过对解调信号梯度的L2正则化进行高斯平滑估计，得到风功
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2024-08-04 15:21:19
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分解（一） 输入自然数n（n<100），输出所有和的形式。不能重复。如：4=1+1+2；4=1+2+1;4=2+1+1 属于一种分解形式。样例输入：7输出：1:7=1+62:7=1+1+53:7=1+1+1+44:7=1+1+1+1+35:7=1+1+1+1+1+26:7=1+1+1+1+1+1+1
原创
2021-05-29 18:40:35
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( Incomplete ) Cholesky decompositionCholesky分解是一种分解矩阵的方法, 在线形代数中有重要的应用。Cholesky分解把矩阵分解为一个下三角矩阵以及它的共轭转置矩阵的乘积（那实数界来类比的话，此分解就好像求平方根）。与一般的矩阵分解求解方程的方法比较，Cholesky分解效率很高。 Cholesky是生于19世纪末的法国数学家，曾就读于巴黎综合理工学
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2024-02-10 00:35:56
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分解 是指将字节或字符序列分割为像单词这样的逻辑块的过程。Java 提供StreamTokenizer 类, 像下面这样操作: import java.io.*; public class token1 { public static void main(String args[]) { if (a
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2018-08-06 23:42:00
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1、DMDSC集群DMDSC 集群由若干数据库实例组成，这些实例间通过网络（MAL 链路）连接，通过一个特殊的软件（DMCSS，集群同步服务）的协助，共同操作一个数据库。从外部用户视角来看，他们看到的只是一个数据库。所有节点平等地使用数据文件。这份数据一般放在共享存储上，每个服务器通过光纤连接到共享存储上。2、DMASM（DM Auto Storage Manager）DM Auto Storag
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2024-09-11 07:19:56
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最近在解EMMC的一个bug，发现Linux EMMC有点小复杂，先整理个文档出来吧 用的是TI 平台，仅分析MMC，不分析SD和SDIO mmc_init
[html]
view plain
copy
1. 2769 static int __init mmc_init(void)
2. 2770 {
3. 2
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2024-05-26 19:53:12
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#coding:utf8
import numpy as np
def gram_schmidt(A):
"""Gram-schmidt正交化"""
Q=np.zeros_like(A)
cnt = 0
for a in A.T:
u = np.copy(a)
for i in range(0, cnt):
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2023-05-26 20:36:20
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文章目录1 题目2 解析2.1 题意2.2 思路3 参考代码1 题目分解因数时间限制 1000 ms 内存限制 32768 KB 代码长度限制 100 KB 判断程序 S
原创
2022-05-26 01:53:08
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在今天的博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 进行小波分解的实现。小波分解广泛用于信号处理和数据分析，能够有效地处理非平稳信号。在这一过程中，我们将涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化等多个方面。
## 版本对比
随着小波分解库的演进，文档不断更新，特性也逐渐增强。我们来看几个主要版本的特性差异。
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时间轴：
- 2020年：首次发布，提供基础的小
因素分析的基本原理
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因素分析就是将错综复杂的实测变量归结为少数几个因子的多元统计分析方法。其目的是揭示变量之间的内在关联性，简化数据维数，便于发现规律或本质。
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因素（因子）分析（Factor Analysis)的基本原理是根据相关性大小把变量分组，使得同组变量之间的相关性较高，不同组变量之间相关性较低。每组变量代表一个基本结构，这个结构用公共因子来进行解释。
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因素分析的目的
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2023-12-18 14:14:00
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呆瓜在论文里使用了EMD方法，对于EMD方法，呆瓜刚开始接触时是懵逼的，完全不知道用来干什么。在请教了导师和夫哥后呆瓜也进行了自学，现在呆瓜对EMD有了初步的了解，也算是在论文之路上又前进了一步。在本文最后，呆瓜对上证闭盘数据进行了EMD分解，但只是做了分解图，并未作出解读和分析。本文结构大致如下图：首先，信号处理是现代科学的一个重要研究领域，遍及通信、数据分析、模式识别、金融等几乎所有的应用领域
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2024-03-29 20:03:09
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