标签：VBA，数据验证 想要遍历数据验证列表中的每一项，如何编写VBA代码呢？如果数据验证列表中的项值来源于单元格区域或者命名区域，则很简单，遍历该区域即可。...然而，有些数据验证列表是直接使用逗号分隔的项添加的，这就需要使用不同的方法。 数据验证设置基于下面的4种方法： 1.单元格引用，如下图1所示。 图1 2.命名区域，如下图2所示。...= Sheets("Sheet1").Range("C1") '如果数据验证列表不是单元格区域则忽略错误 On Error Resume Next '从数据验证公式创建数组,而不是从单元格区域创建多维数组...(i) '强制工作表重新计算 Application.Calculate '在此插入为操作每个项的代码 Next i End Sub 你可以根据实际情况，修改代码中数据验证所在的单元格...，还可以添加代码来处理数据验证中的每个项值。
概述算法：灰色预测模型用于对原始数据（≥4个）做中短期预测，其中，GM(1,1)模型适用于具有较强的指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，而GM(2,1)模型适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和的...GM(1,1)源代码 clear;clc; % 建立时间序列【输入】 x0 = [15.9 15.4 18.1 21.3 20.1 22.0 22.6 21.4]'; % 需要预测几期数据【输入】,预测数据见...通过学习相关算法并将算法转变为实际的编程语言是练习编程的一种重要途径，这不仅可以提升理论认知，还能提高实践动手能力。...鉴于此，matlab爱好者公众号计划推出【编程算法】系列，将逐一介绍各类算法在matlab中实现，与大家一起来在算法的海洋里畅游。...若您对算法感兴趣，并有一定的matlab编程基础，欢迎将所学算法整理成文推送给我们。
html文本中解析用户id和连接 32 def parseHtmlUserId(html): 33 idList=[] #返回的id列表 34 linkList=[] #返回的...算法原理：存在一个样本数据集合（训练集），并且样本集中每个数据都存在标签（即每一数据与所属分类的关系已知）。...输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较（计算欧氏距离），然后提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。...一般会取前k个最相似的数据，然后取k个最相似数据中出现次数最多的标签（分类）最后新数据的分类。 在此次试验中取样本的前10%作为测试样本，其余作为训练样本。 首先对所有数据归一化。...上述不同的测试集均来自同一样本集中，为随机选取所得。 Python代码 自己重新实现了一下kNN的代码，对上次的算法一小处（从k个近邻中选择频率最高的一项）做了简化。
在实际工作中，我们经常需要从某列返回数据，该数据对应于另一列满足一个或多个条件的数据中的最大值。 如下图1所示，需要返回指定序号（列A）的最新版本（列B）对应的日期（列C）。 ?...IF子句，不仅在生成参数lookup_value的值的构造中，也在生成参数lookup_array的值的构造中。...原因是与条件对应的最大值不是在B2:B10中，而是针对不同的序号。而且，如果该情况发生在希望返回的值之前行中，则MATCH函数显然不会返回我们想要的值。...（即我们关注的值）为求倒数之后数组中的最小值。...由于数组中的最小值为0.2，在数组中的第7个位置，因此上述公式构造的结果为： {0;0;0;0;0;0;1;0;0;0} 获得此数组后，我们只需要从列C中与该数组出现的非零条目（即1）相对应的位置返回数据即可
预测并校正可能存在的混杂因素 # 获取标准化后的表达矩阵并移除低表达基因 dat <- counts(dds, normalized = TRUE) idx 1...从untrt上调基因Venn图可以看出，校正已知批次信息后既有新增的untrt上调差异基因，又丢失了之前的一部分untrt上调差异基因；校正预测的混杂因素后，大部分新增差异基因都与已知批次信息校正后的结果一致...从untrt下调基因Venn图可以看出，校正预测的混杂因素后，新增39个差异基因；批次校正前鉴定为存在差异的40个基因在校正后被认为是非差异显著基因。...这可能是基于SVA预测的混杂因素与已知的批次因素校正后结果有差异的一个原因 (这两个个体的SV值很接近)。 ?...另外一个导致SVA预测的批次与已知的批次效应校正后结果不同的原因也可能是我们只让SVA预测了2个混杂因素。
leetcode 链接：https://leetcode-cn.com/problems/remove-duplicates-from-sorted-array...
众所周知，csv文件默认以逗号“,”分割数据，那么在scala命令行里查询的数据： ?...可以看见，字段里就包含了逗号“,”，那接下来切割的时候，这本应该作为一个整体的字段会以逗号“,”为界限进行切割为多个字段。 现在来看看这里的_c0字段一共有多少行记录。 ?...接着还是查询这个字段的有多少行 ? 很显然，60364>60351 这就是把一个字段里本来就有的逗号当成了分隔符，导致一个字段切割为两个甚至多个字段，增加了行数。...所以如果csv文件的第一行本来有n个字段，但某个字段里自带有逗号，那就会切割为n+1个字段。...自然就会报数组下标越界的异常了 那就把切割规则改一下,只对引号外面的逗号进行分割，对引号内的不分割 就是修改split()方法里的参数为： split(",(?
link prediction of gene regulations from single-cell RNA-sequencing data 论文摘要 动机： 单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据为以精细分辨率重建基因调控网络...目前已经提出了许多无监督或自监督模型来从大量RNA序列数据推断GRN，但在低信噪比和丢失的情况下，很少有模型适用于scRNA序列数据。...幸运的是，TF-DNA绑定数据的激增（例如ChIP seq）使得有监督的GRN推断成为可能。作者将监督GRN推理视为一个基于图的链接预测问题，它期望学习基因低维矢量化表示，以预测潜在的调控相互作用。...与现有的八种GRN重建方法相比，GENELink在七个scRNA序列数据集和四种类型的地面真值网络上取得了相当或更好的性能。...此外，独特肺转移GRN的本体丰富结果表明，线粒体氧化磷酸化（OXPHOS）在癌转移级联的种子阶段具有重要的功能，这一点已通过药理学分析得到验证。
一、引言 堆是一种特殊的树形数据结构，其每个节点的值都大于或等于（大顶堆）或小于或等于（小顶堆）其子节点的值。在计算机科学中，堆常用于实现优先级队列、堆排序等算法。...注意：我们只是把数组在逻辑上想象成了抽象的堆，其实它本质上就是数组 数组与堆的映射关系（重要） 若某节点在数组中的下标为i（i从0开始），则其左子节点(若存在)的下标为2i+1，右子节点（若存在）的下标为...（重要） 接收三个参数，数组或指针，以及parent对应要调整的位置，比向上调整算法额外多一个参数n（数组有效数据个数），用来判断是否调整到叶子结点 思想:以小堆为例，child等于parent两个孩子中较小的孩子...参考文章： 【数据结构与算法】堆排序算法原理与实现：基于堆实现的高效排序算法-CSDN博客 数据流中的TopK问题： 在处理数据流时，可以使用堆来快速找到前K大或前K小的元素。...参考文章： 【数据结构与算法】利用堆结构高效解决TopK问题-CSDN博客 九、总结 本文详细介绍了数组在堆数据结构中的妙用，并通过具体的代码示例和性能分析展示了其高效性和灵活性。
因此，条件概率 P(X∣y) 可以被分解为每个特征的条件概率的乘积： 结合贝叶斯定理，朴素贝叶斯分类器的预测公式为： 4.2 朴素贝叶斯的分类过程 朴素贝叶斯分类器通过最大化后验概率 P(y∣X) 来选择最可能的类别...对小样本和高维数据非常有效，特别适用于文本分类任务。 对缺失数据不敏感。 缺点： 条件独立性假设在许多实际问题中并不成立，可能导致性能下降。 对于类别不平衡的情况，可能需要额外的技术来处理。...==比较不同事件模型== 论文对比了几种常见的事件模型，并分别评估了它们在朴素贝叶斯分类器中的表现： 基于单词的事件模型：即假设每个词（词汇项）在每个类别下是独立的。...实际应用 朴素贝叶斯分类器在实际中广泛应用，特别是在： 垃圾邮件分类：该算法能够根据电子邮件中的特征（如关键词）判断其是否为垃圾邮件。...通过对概率模型的深入理解，能够帮助我们更好地理解机器学习算法的内部机制，进而在实际应用中做出更好的选择。 挑战与创造都是很痛苦的，但是很充实。
基于用户（User-Based）的协同过滤算法首先要根据用户历史行为信息，寻找与新用户相似的其他用户；同时，根据这些相似用户对其他项的评价信息预测当前新用户可能喜欢的项。...首先根据上一步中的相似度计算，寻找用户u的邻居集N∈U，其中N表示邻居集，U表示用户集。然后，结合用户评分数据集，预测用户u对项i的评分，计算公式如下所示： ?...预测用户u对项i的评分 其中，s（u，u'）表示用户u和用户u'的相似度。 1.4通过例子理解 假设有如下电子商务评分数据集，预测用户C对商品4的评分。 ? 电子商务评分数据集 表中？表示评分未知。...根据基于用户的协同过滤算法步骤，计算用户C对商品4的评分，其步骤如下所示。 （1）寻找用户C的邻居 从数据集中可以发现，只有用户A和用户D对商品4评过分，因此候选邻居只有2个，分别为用户A和用户D。...（对于隐反馈数据集，如果用户u对物品i有过行为，即可令rui=1。）该公式的含义是，和用户历史上感兴趣的物品越相似的物品，越有可能在用户的推荐列表中获得比较高的排名。
“写诗的过程中可以随意想象，天马行空，思想不受束缚。就工作而言，既然都与数据相关，不如选择一个我喜欢的氛围。”颜鹏笑着告诉记者。 从拒绝FBI到决定进入3M，颜鹏只用了1天时间。...丁圣超那时担任3M高级研究科学家，在预测型数据分析和深度学习算法方面具有极其丰富的经验。之后，二人便在工作之余研究精准预测的模型和算法。...为了让更多的人看到零售行业预测性分析的价值，我们一定要把全球最顶级的智能预测算法带到国内。”...所问数据的预测算法具有以下两大特点： 1、 自适应，指的是可以自动选择最优算法进行预测，无需任何人工干预； 2、 自学习，指的是算法会基于上一次的预测不断的自我学习和自我优化，用户使用产品的时间越久...如今，所问数据的业务已经从零售行业的产品预测延伸到了金融行业。“像金融行业信用卡逾期还款和借贷风险等都有着相似的应用逻辑，可以通过数据来预测。”颜鹏表示。
亚马逊会根据用户的历史行为为用户做推荐，如果用户曾经对一本编程语言的书给出了高评价，那么亚马逊很可能会在推荐列表中推荐类似的学习书籍。...推荐系统的健壮性的评测主要通过模拟攻击进行，在给定一个数据集和算法的情况下，利用算法给数据集中的用户生成推荐列表。之后用常用攻击方法向数据集中注入噪声后再使用相同的算法生成推荐列表。...之后对数据集进行第二次扫描，从原始数据中剔除1项非频繁项集，并按照项集的支持度降序排序。 以一个含有10条数据的数据集为例，数据集中的数据如表所示。...最后，基于对未评分商品的预测分值排序，得到推荐商品列表。 2. 基于用户的个性化的电影推荐 通过个性化的电影推荐的实例演示基于用户的协同过滤算法在Python中的实现。...将原始的事务性数据导入Python中，因为原始数据无字段名，所以首先需要对相应的字段进行重命名，再运行基于用户的协同过滤算法。得到用户预测评分数据和用户推荐列表数据，如下所示。
使用AI预测位置数据中的位置和朋友可能听起来有点令人担忧，但从好的方面来说，它不是那种通过眼球运动来预测人格特质的技术。...“在兴趣点（POI）任务中，目标是使用用户行为数据来模拟用户在不同位置和时间的活动，然后根据他们当前的背景进行预测（或针对相关场所的建议），”研究人员写道，“在这项工作中，我们首先分析了时空教育登记数据集...结果还可以更好地了解校园设施的使用方式以及学生之间的联系方式。” 该团队指出，在大多数之前的POI研究中，数据集主要包括来自Foursquare或Yelp等社交网络应用程序的自愿签到。...接下来，当两个学生同时在同一个地方的时候，论文的作者就会放松对联谊活动的限制。他们从理论上推测它可以表示人际关系。...之后的工作时将合作数据纳入AI模型，他们希望这将显示社交互动是否会影响学生的登记行为，“这些初步结果表明，将学生轨迹信息用于教育应用中的个性化推荐，以及学生满意度的预测模型是很有希望的。”
关于RMSE和MAE这两个指标的优缺点，Netflix认为RMSE加大了对预测不准的用户物品评分的惩罚(平方项的惩罚)，因而对系统的评测更加苛刻。...以图书推荐为例，出版社可能会很关心他们的书有没有被推荐给用户。覆盖率为100%的推荐系统可以将每个物品都推荐给至少一个用户[从定义得到]。...5.新颖性 新颖的推荐是指给用户推荐那些他们以前没有听说过的物品。 在一个网站中实现新颖性的最简单办法是，把那些用户之前在网站中对其有所行为的物品从推荐列表中过滤掉。...算法健壮性评测主要利用模拟攻击。首先,给定一个数据集和一个算法,可以用这个算法给这个数据集中的用户生成推荐列表。...然后,用常用的攻击方法向数据集中注入噪声数据,然后利用算法在注入噪声后的数据集上再次给用户生成推荐列表。最后,通过比较攻击前后推荐列表的相似度评测算法的健壮性。
用户行为表征建模和现在大家熟知的语言模型有很多相似之处，都是从海量的数据中，通过神经网络模型对序列数据进行表征，不同之处在于前者是对用户行为序列进行学习，后者是对语言序列进行学习。...我们的目标为设计自监督的任务构造预训练模型，从序列 中抽取行为序列表征向量 。...目标函数 当我们从均匀分布中随机采样 N 个不同的时间窗口时，总体的目标函数由多尺度随机分布预测项与对比正则化项构成，如下所示： 其中 λ 为非负的系数，用于控制对比正则项的强度。 2.3....2）天猫数据集：用户行为序列数据包含用户在天猫的点击、收藏、购买的商品，下游任务设定为预测用户未来若干天内最感兴趣的商品类别（使用点击次数最多的商品作为最感兴趣的），具体来说，分别预测用户在未来 5 天...但这两种预训练方法不适用于噪声和随机性较大的用户行为序列建模。基于用户行为具备一致性的假设，我们提出多尺度随机分布预测（MSDP）算法，用于学习更加鲁棒的用户行为序列表征。
作者 | Chandarana 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 推荐系统可帮助用户找到喜欢的项目。通过为给定用户生成预测的可能性分数或最佳推荐项目列表来实现此目的。...1 - 抛弃基于用户的协同过滤模型。 在业务环境中，将面临的协作过滤算法面临的主要挑战是解决数据稀疏性和可伸缩性问题。现代系统要求能够处理数以千万计的潜在数据点，并且对性能限制的容忍度较低。...这更可能是数据集的假象，而不是相似性度量，因此停止通过离线评估指标搜索黄金标准相似度计算技术并开始A / B测试。真相在于现实生活中的反应。 3 - 使用模型大小提升算法。...从逻辑上讲，与最高评价项目具有高度相似性的看不见的项目对最终推荐列表贡献最大是有意义的。对于活动用户评定的任何给定活动项，模型大小是最相似项的邻域。...4 - 什么驱动您的用户，推动您的成功。 分数功能应反映用户的效用。 从最终结果开始并向后工作，基于项目的协作过滤的目标是从给定用户尚未评级的所有项目集合中创建最高推荐列表。
计算用户之间的相似度（如使用皮尔逊相关系数、余弦相似度等）找到与目标用户最相似的K个用户根据这些相似用户的评分，推荐他们喜欢但目标用户尚未接触过的物品物品协同过滤基于物品的协同过滤算法(item-based...，J 是正则化项，用于约束模型的复杂度；λ 是正则化系数，用于调控损失函数和正则化项之间的权衡。...最后使用评估器对预测结果DataFrame进行评估，计算模型预测的均方根误差（RMSE）。最后计算出来的RMSE为1.7，表示输出值和测试数据中的真实值相差1.7。...然后生成两个推荐列表：为每部电影生成前10个可能喜欢它的用户的推荐列表图片为这3个用户生成前10部电影的推荐列表图片这样，使用Spark的ALS算法，完成了电影推荐系统的后台推荐数据准备。...结语从Spark使用ASL实现协同过滤推荐的整个过程看，代码量少步骤简单。从准备数据到训练模型、验证模型，以及最后生成推荐内容，都提供了标准接口，所以更多的工作是准备数据。
计算上就是将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度，找到N个邻居后根据邻居的相似度权重以及他们对物品的偏好，预测当前用户没有偏好的未涉及物品，计算得到一个排序的物品列表作为推荐。...从计算的角度看，就是将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量来计算物品之间的相似度，得到物品的相似物品，根据用户历史的偏好预测当前用户还没有表示偏好的物品，计算得到一个排序的物品列表作为推荐。...3.预测算法 实现协同过滤算法的第二个重要步骤就是预测用户未评价物品的偏好，基于物品的协同过滤预测是用对用户u已打分的物品的分数进行加权求和，权值为各个物品与物品i的相似度，然后对所有物品相似度的和求平均...而且计算量会相对较少 (2) 如果item数量远远大于user数量, 则采用User-CF效果会更好, 原因同上 (3) 在实际生产环境中, 有可能因为用户无登陆...(2) 由于Item-based算法可以预先计算好物品的相似度，所以在线的预测性能要比User-based算法的高。 (3) 用物品的一个小部分子集也可以得到高质量的预测结果。
缺点：不一定需要，且可能损失有用信息。 适用适用类型：数值型数据。 技术类型：降维技术。 简述：在PCA中，数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系，新坐标系的选择是由数据本身决定的。...一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。...类似分类和回归中的目标变量事先并不存在。与前面“对于数据变量X能预测变量Y”不同的是，非监督学习算法要回答的问题是：“从数据X中能发现什么？...“，这里需要回答的X方面可能的问题是：”构成X的最佳6个数据簇都是哪些“或者”X中哪三个特征最频繁共现？“。 K-Means的基本步骤： (1) 从数据对象中随机的初始化K个初始点作为质心。...Apriori算法的两个输入参数分别是最小支持度和数据集。该算法首先会生成所有单个item的项集列表。
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