在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍，以展现处理缺失值时的主要路径；
由于某些不可抗拒的原因，LaTeX公式无法正常显示. 点击这里查看PDF版本 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 1. 前言 本文将介绍机器学习算法中的Logistic回归分类算法并使用Python进行实现。会接触到最优化算法的相关学习。 2. 算法原理 什么是回归？ 简单来说，回归就是用一条线对N多个数据点进行拟合或者按照一定的规则来划分数据集，这个拟合的过程和划分的过程就叫做回归。 Logistic 回归
本文将介绍机器学习算法中的Logistic回归分类算法并使用Python进行实现。会接触到**最优化算法**的相关学习。
检索批量代码,用于初步探索，批量操作，逻辑回归是一个非常经典的算法，但是R给出的回归并不是一个需要的模式，通常情况下，我们只是需要它的OR值和95%可信区间，因此有必要将这部分纳入到函数中，进行批量操作，凑够字数。
逻辑回归(Logistic)虽带有回归二字，但它却是一个经典的二分类算法，它适合处理一些二分类任务，例如疾病检测、垃圾邮件检测、用户点击率以及上文所涉及的正负情感分析等等。
HDR技术近年来发展迅猛，在未来将会成为图像与视频领域的主流。当前HDR内容非常短缺，限制了HDR视听节目的广泛应用。逆色调映射(Inverse Tone Mapping)应运而生，它是一种用来将SDR源信号转换为HDR源信号的技术，可以应用于生产端或终端设备，在一定程度上实现对现有SDR节目的HDR“还原”及向上兼容。本系列中，我们将会详细分类介绍逆色调映射算法。分为两个部分：（一）逆色调映射概述及一些经典算法，包括全局算法，分类算法以及拓展映射算法；（二）介绍最近的研究趋势，特别是基于机器学习的逆色调映射算法。接前文，Let's go to the second part!
df$A可以索引数据框df中列名为A的列的所有值。那么假如列名是一个R对象怎么做？
Sub 手动导入表() selectfiles = Application.GetOpenFilename("," & ".", , "打开", , True) '选择文件 If TypeName(selectfiles) = "Boolean" Then '若未选择则结束程序运行 Exit Sub End If 关闭功能 For fi = 1 To UBound(selectfiles) Call 导入表(selectfiles(fi), 路径文件名(selectfiles(fi))) N
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
小勤：通过DAX查询，从Power Pivot数据模型里取数据返回Excel的功能这么强大，可是，写查询公式时啥提示都木有，要记函数就算了，还得记住每个表名和字段名？得多累啊！
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵
在混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型，其中，当数据被分组或同时存在固定和随机效应时，结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。 最近我们被客户要求撰写关于混合效应逻辑回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文为你介绍线性回归分析。 通常在现实应用中，我们需要去理解一个变量是如何被一些其他变量所决定的。 回答这样的问题，需要我们去建立一个模型。一个模型就是一个公式之中，一个因变量（dependent variable）(需要预测的值)会随着一个或多个数值型的自变量（independent variable）（预测变量）而改变的。我们能够构建的最简单的模型之一就是线性模型，我们可以假设因变量和自变量间是线性的关系。回归分方法可用于预测数值型数据以及量化预测结果与其预测变量之间关系的大小及强度。本文将介绍如何将回
岭回归分析是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，它是通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法。
前言： 前馈神经网络的输入和输出的维数都是固定的，不能任意改变。当处理序列数据时，前馈神经网络就无能力为了。因为序列数据是变长的。为了使得前馈神经网络能处理变长的序列数据，一种方法是使用延时神经网络（Time-Delay Neural Networks，TDNN）[Waibel et al., 1989]。 循环神经网络(recurrent neural network， RNN)，也叫递归神经网络。这里为了区别另外一种递归神经网络(Recursiva neural network),我们称之为循环神经网络
本文长度为8619字，建议阅读15分钟 本文为你介绍线性回归分析。 通常在现实应用中，我们需要去理解一个变量是如何被一些其他变量所决定的。 回答这样的问题，需要我们去建立一个模型。一个模型就是一个公式之中，一个因变量（dependent variable）(需要预测的值)会随着一个或多个数值型的自变量（independent variable）（预测变量）而改变的。我们能够构建的最简单的模型之一就是线性模型，我们可以假设因变量和自变量间是线性的关系。回归分方法可用于预测数值型数据以及量化预测结果与其预测
基于IP的语音和视频通话业务为了实时性，一般都是采用UDP进行传输，基站无线一般配置UM模式的RLC承载，因此丢包是不可避免的，在小区信号的边沿则丢包率会更高；为了通话的实时性，一般不会采用接收端发现丢包了然后通知发送端重传的机制，因为这个在应用层的丢包检测和通知发送端重传是非常耗时的。引入前向纠错（FEC）机制是解决实时通话业务丢包的一个很好的机制，FEC的原理就是在发送端发送数据包时插入冗余包，这样即使接收端收到的数据有所丢包（丢包数不大于冗余包时）也是能还原出所有的数据包的。本文介绍FEC算法的原理，只涉及三阶冗余，因为只有前三阶的矩阵运算比较简单，而且实际中也足以够用了，而且阶数越高则传输冗余包占用带宽太大，那就没有意义了，本人曾负责的一个音视频实时通话软件就是只用到三阶冗余，效果已经很好了。
回归分析只涉及到两个变量的，称一元回归分析。一元回归的主要任务是从两个相关变量中的一个变量去估计另一个变量，被估计的变量，称因变量，可设为Y；估计出的变量，称自变量，设为X。回归分析就是要找出一个数学模型Y=f(X)，使得从X估计Y可以用一个函数式去计算。当Y=f(X)的形式是一个直线方程时，称为一元线性回归。这个方程一般可表示为Y=A+BX。根据最小平方法或其他方法，可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值。A、B确定后，有一个X的观测值，就可得到一个Y的估计值。回归方程是否可靠，估计的误差有多大，都还应经过显著性检验和误差计算。有无显著的相关关系以及样本的大小等等，是影响回归方程可靠性的因素。R语言中的一元线性回归是用lm()函数实现的。
file:///C:/Users/issuser/Downloads/NonLocalDenoising.pdf
常见的目标检测算法都针对特定的数据集进行训练，学习固定数量的类别，用于特定的场景。而论文则讨论一个更现实的场景，开放世界目标检测(Open World Object Detection)。在这个场景中，算法需要解决非目标误识别问题以及具备增量学习的能力。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
目标跟踪是机器视觉中一类被广为研究的重要问题，分为单目标跟踪与多目标跟踪。前者跟踪视频画面中的单个目标，后者则同时跟踪视频画面中的多个目标，得到这些目标的运动轨迹。
R语言在作图时难免会用到公式，往途中添加标签公式的方法有很多，R基础包自带的expression函数就是一个，除此之外还有latex2exp可以在R语言中使用latex的命令来给图片添加公式。本文基于expression函数常用的命令从常用的运算符、大型运算、集合运算、希腊字母等方面给出常用的公式命令。
本文主要尝试将大模型LLM用于多领域推荐模型，常见的多任务模型包含共享层和特定任务的层来训练模型。本文提出采用LLM来提取域不变特征，并使用门控融合各个特征，包括域不变特征，特定任务的特征以及其他ID特征等，从而得到查询和item的表征。并且，使用域自适应模块训练多个场景的样本，得到多领域基础模型，然后可以通过预训练微调的方式将多领域基础模型用于冷启动场景。
在生态学研究领域，广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Models，简称GLMMs）是一种强大的统计工具，能够同时处理固定效应和随机效应，从而更准确地揭示生态系统中复杂关系的本质（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
基于 Transformer 的大型语言模型（LLM）已经展现出执行上下文学习（ICL）的强大能力，并且几乎已经成为许多自然语言处理（NLP）任务的不二选择。Transformer 的自注意力机制可让训练高度并行化，从而能以分布式的方式处理长序列。LLM 训练所用的序列的长度被称为其上下文窗口。
随着ChatGPT的快速发展，基于Transformer的大型语言模型(LLM)为人工通用智能(AGI)铺平了一条革命性的道路，并已应用于知识库、人机界面和动态代理等不同领域。然而，存在一个普遍的限制:当前许多LLM受资源限制，主要是在较短的文本上进行预训练，使它们对现实世界中常见的较长的上下文提示不太有效。本文对基于Transformer的LLM模型架构的进展进行了全面的介绍。
首先，以向量的形式输入数据➊。然后，将diabetes和status分别指定为一个普通因子和一个有序型因子。最后，将数据合并为一个数据框。函数str(object)可提供R中某个对象（本例中为数据框）的信息➋。它清楚地显示diabetes是一个因子，而status是一个有序型因子，以及此数据框在内部是如何进行编码的。注意，函数summary()会区别对待各个变量➌。它显示了连续型变量age的最小值、最大值、均值和各四分位数，并显示了类别型变量diabetes和status（各水平）的频数值。
在数据挖掘的实战过程中，经常会遇到变量非常多的情况，即数据的维数很高，也称为“维数灾难”问题。在我们生物医学统计领域，一个数据集中可能存在成百上千个变量，对于回归处模而言，并不是越多变量越好，利用少而精的变量建模显得极为重要，如何选择变量子集就是解决问题的关键。
尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南，但对于初学者来说，这可能是很难理解的。
在研究基于电感的智能车方向控制时，首先使用了较为普遍的电感差比和加权引导方案。调试过程中，发现小车对于弯道的敏感度不理想，故多次尝试修改横纵电感权重，或将代码推翻重写，寻求理想的结果。
以map开头的一系列函数接受向量为输入，对向量的每个元素进行函数运算，再返回一个新的向量，这个新的向量的长度和原来的一样长，向量元素的名称也是一样的；输出向量的类型由map函数的后缀来表明：
当我们分析有一些弯曲的波动数据时，拟合这种类型的回归是很关键的。 在这篇文章中，我们将学习如何在R中拟合和绘制多项式回归数据。我们在这个回归模型中使用了lm()函数。虽然它是一个线性回归模型函数，但通过改变目标公式类型，lm()对多项式模型也适用。本教程包括
对于序列推荐中的数据有偏问题，现有的基于逆向倾向分数（IPS）的无偏学习是在商品维度的，即将反馈数据视为与用户交互的商品序列。然而，也可以从用户的角度将反馈数据视为与商品交互的用户序列。此外，这两种视角可以共同增强倾向得分估计。本文从用户和商品的角度来估计倾向得分，称为双重增强倾向得分估计（DEPS）。具体而言，给定目标用户-商品对以及相应的商品和用户交互序列，DEPS首先构建一个时间感知因果图来表示用户-商品观察概率。根据该图，基于同一组用户反馈数据，分别从商品和用户的视图估计两个互补倾向得分。最后，设计了两个Transformer来进行最终的偏好预测。
Measurement Space ---> Feature Space ---> Decision Space
简介 Power BI Desktop -是一款由微软发布的自助式商业智能工具，功能强大、易于使用。其中还可以通过微软云连多个数据源并且使用数据源来创建可视化表盘。 但是几乎所有的BI都需要展示如何随时间改变KPI。因此我将会介绍一个帮助我们使用事件元素来分析数据的关键功能。在PowerBI Desktop 中叫做“time intelligence”。应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现形式。毕竟公司想要知道的无非就是今年的业绩相比去年如何以及取得了何种进步。 “Time intelligenc
本文演示了在时间序列分析中应用分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）。Gasparrini等人[2010]和Gasparrini[2011]阐述了DLMs和DLNMs的发展以及时间序列数据的实现。本文描述的示例涵盖了时间序列数据DLNM方法的大多数标准应用，并探讨了DLNM包用于指定、总结和绘制此类模型。尽管这些例子在空气污染和温度对健康的影响方面有具体的应用，但它们很容易被推广到不同的主题，并为分析这些数据集或其他时间序列数据源奠定了基础。
最近有用到多目标追踪 Multi Object Tracking 的东西，看过了经典的 DeepSort 源码之后觉得 tracking 挺有意思的也挺有挑战的，ByteTrack 是多目标追踪里面一个相对比较新的的追踪器 （ECCV2022），也比较简单，这里就对源码做一些注释，仅供日后复习参考。
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前些天，在群里有朋友提到问题：在Power Query里，怎么能按需要给某个表添加一些行？比如在每个科目后面加3个空行：
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库，基于 ECMA-376，ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLSX / XLSM / XLTM 等多种文档格式，高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组件的文档，并提供流式读写 API，用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。入选 2018 开源中国码云 Gitee 最有价值开源项目 GVP，目前已成为 Go 语言最受欢迎的 Excel 文档基础库。
酶联免疫吸附测定（enzyme linked immunosorbent assay，简写ELISA）指在固相表面是特定的抗原或抗体与某种酶连接成酶标抗原或抗体，再通过加入酶反应的底物后，底物被酶催化变为有色产物，因产物的量与标本中受检物质的量直接相关，故可根据颜色反应的深浅有无定性或定量分析的一个过程。那么，既然是通过颜色来定量就需要有标准的曲线去作为参考，然而并不是每次都有参考的曲线。此时就需要用到反曲线模型来进行评估数据的最快酶反应点（PMG），得到我们的量化数据。我们今天给大家介绍一个4 参数的反曲模型如何在R语言中实现，首先看下这个模型的公式：
大海：对的。那时因为没有讲过M语言及函数的相关内容，所以就告诉你一个通过单纯操作的方式来得到结果的方法。现在你通过《Power Query里的数值计算（聚合函数与操作）》不仅了解了PQ里的统计函数，还了解了分组操作形成的公式内容：
回归分析是一种非常广泛使用的统计工具，用于建立两个变量之间的关系模型。 这些变量之一称为预测变量，其值通过实验收集。 另一个变量称为响应变量，其值从预测变量派生。
一个是递归的IIR滤波器，一个Deriche滤波器，他们的速度都已经是顶级的了，而且都能够使用SIMD指令优化，其中有讲到《Recursive implementation of the Gaussian filter》这个方法在半径较大的时候会出现一定的瑕疵，核心原因是大半径会导致其中的某些系数特别小，因此造成浮点精度的丢失，因此，要保证效果就必须在计算过程中使用double数据类型，而使用了double，普通的sse指令集的增速效果就不是很明显了，因此，为了速度可能需要使用AVX或者更高的AVX512。
TLDR: 本文针对协同过滤技术固有的数据稀疏问题，提出了两种监督对比损失函数，将锚定节点的近邻信息视为最终目标损失函数内的正样本。通过对所提出的损失函数进行梯度分析，可以发现锚点节点表征的更新将同时受到多个正样本和增强负样本的共同影响。最后通过大量的实验验证了所提出方法的有效性。
Excel数组公式能够做很多令人惊讶的事情。除了在输入完后要按Ctrl+Shift+Enter组合键外，与普通公式一样。本文主要研究使用用户定义函数的数组公式。
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