回归，最初是遗传学中的一个名词，是由英国生物学家兼统计学家Galton首先提出。他在研究人类身高时发现高个子回归于人口的平均身高，矮个子从另一个方向回归于人类平均身高。回归分析是研究自变量与因变量之间数量变化关系的一种方法。主要是通过建立因变量Y与自变量X之间的回归模型，衡量X对Y的影响能力，进而来预测Y的发展趋势。相关分析与回归分析的联系：均是研究两个或两个以上变量之间关系的方法。实际工作中，回
转载
2024-04-28 14:16:30
144阅读
一、实验过程及结果1.调试并理解回归示例的源代码实现regression.py。掌握其中的datasets.make_regression函数和np.random.normal函数。并生成500个1维的回归数据，以及100个噪声点，作为数据集。def data(n_samples, n_outliers): # 样本数,噪声点
# X：输入样本 y：输出值 coef：基础
转载
2024-02-13 19:14:43
66阅读
作者：一元，四品炼丹师Self-Attention Attribution: Interpreting Information Interactions Inside Transformer（AAAI21）论文：https://arxiv.org/abs/2004.11207问题背景在之前大家对于Transformer的理解都是，Transformer的成功得益于强大Multi-head自注意机制
# 教学：如何使用Python查找array的数值差异
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 输入两个array
输入两个array --> 执行查找差异的操作
执行查找差异的操作 --> 输出差异结果
输出差异结果 --> End
```
## 饼状图
```mermaid
pie
title Python查找array
原创
2024-03-12 05:58:18
61阅读
# 如何实现“java 数值大”
## 一、流程概述
为了实现“java 数值大”，我们需要进行以下步骤，具体流程如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个Java类 |
| 2 | 声明一个变量来存储大数值 |
| 3 | 打印输出大数值 |
## 二、详细步骤
### 1. 创建一个Java类
首先，我们需要创建一个Java类，可以命名为
原创
2024-05-21 04:44:52
14阅读
差异分析完整解决方案写在前面最初这份脚本是这样的：R语言一键批量完成差异统计和可视化，当时我们发布的，但是我封装的比较严重，每个步骤不能分开跑，只能按照流程从一而终，后来我做升级版：查看升级版本，将多重比较方法和可视化进行了丰富，再后来我发现正态分布函数错误，所以又进行了更正：查看更正版本，最后就是咱们这篇教程了.前一段时间推出了包存在一些细节问题：譬如：非参数检验无字母标注混乱。其次，由于我在做
线性回归在介绍深度神经网络之前，我们需要了解神经网络训练的基础知识。神经网络的整个训练过程，包括：定义简单的神经网络架构，数据处理，指定损失函数和如何训练模型。经典统计学西技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经网络。3.1 线性回归回归(regression)是指一类为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的方法。在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。根据已有
转载
2023-12-17 18:36:48
111阅读
CPTAC蛋白质差异分析文章目录CPTAC蛋白质差异分析@[toc]1. CPTAC数据下载2. 数据补缺校正3. 数据分组4. 蛋白质组差异分析1. CPTAC数据下载根据自己的需求选择对应的癌症，然后下载，这里就不展开讲了。以下为下载的数据目录2. 数据补缺校正从CPTAC下载的蛋白质数据很多都是有缺失值的，这样不利于我们后期分析，所以需要对这些缺失值进行补缺，然后校正（归一化）。首先新建空文
转载
2024-05-14 19:30:58
225阅读
可以用的方法有----1。 比较两个回归系数之间差别的公式为:(b1-b2)/se12，其中b1和b2是被比较的回归系，se12是两者的JoinStandardError(联合标准误差)，其结果是一个以自由度为n-k-2的t分布(其中n是样本量、k是原来的自变量数，本案中为x和c两个)。可是，在SPSS(其实是任何OLS回归)中，你如果将男女分成两个样本分布做回归可以得到b1和b2，却得不到联合标
转载
2023-12-23 20:56:23
280阅读
先概括一下：本文主要阐述了A/Btest中组间差异的比率检验（单比率检验，双比率检验），统计功效，以及何通过显著性水平还有统计功效反实验所需选样本量。使用python对着三个功能进行实现，并封装成类，方便直接调用。如果A/B test中包含多组人群，可以两两进行比较，也可以直接利用方差分析判断不同组间是否存在差异（方差分析建立在样本独立，正态分布和方差齐性假设上，但实际上随机抽样时，样本独立，方差
转载
2024-04-18 21:31:00
354阅读
本文首先介绍线性回归（具体概念解释可以参考CS229,吴恩达讲义的译文：传送门），包括其名称的由来和python实现。在这之后引入了局部平滑技术，分析如何更好地你和数据。接下来，本文将探讨回归在"欠拟合"情况下的shrinkage技术，探讨偏差和方差的概念。
原创
2023-03-07 12:59:52
379阅读
delivery_analyze.csv文件中提供了4个输入数据，一个标签数据；1 49.986721,50,48.862217,49,34
2 23.480339,63,22.087894,23,45
3 47.97068,121,38.859943,44,74
4 61.894985,117,48.692921,56,90
5 52.253571,61,49.11853,55,
转载
2024-07-26 13:50:02
51阅读
回归分析技术是一种非常重要的数据分析方法，有着广泛的应用，能够解决目标变量为连续的预测分析问题。什么是回归分析?回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来
转载
2023-11-18 15:48:47
101阅读
目录类别不平衡(class-imbalance)Softmax回归模型引入权重衰减(weight decay)项Softmax回归 VS. k个二元分类器类别不平衡(class-imbalance)当不同类别的训练样本数目差别很大，则会对学习过程造成困扰。如有998个反例，但正例只有2个。从线性分类器的角度讨论，用\(y=w^Tx+b\)对新样本\(x\)进行分类时，事实上是在用预测出的\(y\)
目录生存分析基本概念生存率估计1. 乘积极限法2. 寿命表法3. 生存曲线生存曲线比较COX比例风险回归模型1. 建立COX回归模型2. 比例风险假定的检验3. 生存预测生存分析基本概念logistic回归中因变量是终点事件发生与否，而生存分析则关注的是终点事件所经历的时间。生存资料的特点：1.随访资料，包括两个方面时间和结局；2.时间—事件变量；3.有不完全数据； 生存分析：就是用来研究“生存”
目录1.引言与背景2.LASSO定理3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点：缺点：6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，LASSO）是一种广受欢迎的线性模型正则化方法，由Robert Tibshirani于1996年提出。在传统的线性回归模型基础上，Lasso引入
Smokeping 支持 Standalone（单机）模式和 Master/Slave（主从）模式。之前老苏折腾过单机模式，这次应网友 Roxmie 的要求，研究了一下主从模式的部署因为有了前文铺垫，本文的设置文件仅提到需要修改的部分。老苏不是网络专家，如果文中任何错误，请不吝指出安装在群晖上以 Docker 方式安装。不过这次用到的镜像 ivyavanmahajan/smokeping有点老了，
非原创参考资料：一文掌握GO和pathway分析 - 生物信息学讨论版 -丁香园论坛http://www.dxy.cn/bbs/thread/34904124#34904124 GO富集GO是Gene ontology的缩写，GO数据库分别从功能、参与的生物途径及细胞中的定位对基因产物进行了标准化描述，即对基因产物进行简单注释，通过GO富集分析可以粗略了解差异基因富集在哪些生物学功能、途
转载
2024-04-28 10:19:39
70阅读
经典的实验性研究是随机对照试验，通过随机化实现组别之间的均衡可比，在这种情况下，基本统计学方法比如t、卡方检验便能够帮助我们证明干预措施的效果。然而，观察性研究是非干预性研究，比较的组别之间一般不会均衡可比，为此，往往需要借助复杂的统计学来达到研究目的。 从实验性研究的统计策略转换到观察性研究的统计策略前，我们需要了解医学研究统计分析的两个研究目的及其内在统一性，即差异性与相关性。我们在实验性
转载
2024-04-04 11:40:19
99阅读
1.KNN分类和KNN回归的区别。首先，KNN分类解决的是分类问题，而KNN回归解决的是回归问题； 当响应变量是连续的，根据输入和回归函数，预测输出； 当响应变量是带有一定水平的因子型变量，就可以用来将输入变量进行分类。其次，从它们的作用可以看出，它们的作用不同，原理当然也不一样。 KNN分类把单个变量作为输入，根据相邻k个元素的最大类别进行分类；而KNN回归输入一个预测点x0，确定k个最接
转载
2024-05-23 13:19:45
92阅读
