在脑科学领域的研究中，我们往往需要对计算得到的结果数据（如fMRI中计算得到功能连接等指标）进行归一化（Normalization）处理。其实不止在脑科学领域，在其他领域也常常需要对结果数据进行归一化。对数据归一化的目的，要么是把数据线性变换到一个很小的区间内（如[0,1]）,便于数据结果之间的比较，要么是使得数据符合正态分布，便于进行统计分析。本文，笔者简单介绍3种在脑科学领域常用的数据归一化方法，即离差标准化、z-score标准化和Fisher r-z变换，并给出简单的Matlab程序。
一些相关知识： 1、什么是中心极限定理（Central Limit Theorem） 中心极限定理指的是给定一个任意分布的总体。我每次从这些总体中随机抽取 n 个抽样，一共抽 m 次。 然后把这 m 组抽样分别求出平均值。 这些平均值的分布接近正态分布。 2、matlab求均值 Matlab函数：mean X=[1,2,3] mean(X)=2 3、matlab求方差 Matlab 函数：var X=[1,2,3,4] var(X)=1.6667 4、生成[-1,1]的均匀分布随机数 unifrnd (-1,1,1,n) 注：第三个1表示行，n表示列 5、随机抽样 x（1000）为一数组 b=x(randperm(100));%抽样100组 6、正态分布 [muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(b,0.05); 7、条件检验 [h,s] = kstest(b, [b,F], alpha); 注意 ：b,F必须为两列，故b需要转置 即b=b‘ 返回h=0表示接受假设，h=1表示拒绝假设 更多检验函数可以参考 假设检验
NumPy 是一个 Python 包。它代表 “Numeric Python”。它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
期望也就是平均值，是一个数值，反应的是随机变量平均取值的情况，期望也叫做加权平均。在信号中代表直流分量。
1、MATLAB中图象数据的读取 A、 imread imread函数用于读入各种图象文件，其一般的用法为 [X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’) 其中，X，MAP分别为读出的图象数据和颜色表数据，fmt为图象的格式，filename为读取的图象文件（可
今天刚好来看机器学习，结果就踩到了这个坑。本来目标是看PyTorch的，结果由于一份教程的开头有一句“本教程默认已有NumPy基础”而跑去看NumPy了。喜闻乐见，其实并没有看NumPy的必要，但是毕竟也简单看完记了不少笔记，就发出来算了。
前言：最近研究汽车碰撞的加速度信号，在信号的采集过程中难免遇到噪音，导致信号偏差，为了更好的反映系统情况，故常需要信号去噪，本文分享一些 常用信号平滑去噪的方法。
- 每一天的方向与之前的变化不同，对该策略来说都是亏损的一天，所以这样的日子不应该有大的价格波动。
proc iml是SAS中的一个矩阵语言，它可以简化矩阵运算和自定义统计算法。proc iml的语法和DATA步骤有很多相似之处，但是proc iml的基本单位是矩阵，而不是观测值。proc iml可以在内存中高效地执行向量化的计算。
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏：化学狗码砖的日常 blog：http://pytlab.org github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近由于开始要把精力集中在课题的应用上面了，这篇总结之后算法
我们就拿论文配图里的误差柱形图来说，真的是PS痕迹满满啊！简单给大家列举一下，可能存在的问题也在图中给大家标注了(仅限个人理解，可能有的误差线就是这么做的呢
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量
NumPy是Python中用于科学计算的一个强大的库，其中包含了丰富的数学和统计函数。这些统计函数允许用户对数组进行各种统计计算，例如平均值、标准差、方差、最大值、最小值等。在本文中，我们将详细介绍NumPy中一些常用的统计函数及其用法。
IoU测量两个区域之间的重叠程度，在目标检测中衡量预测结果和标签(真实的目标边界)之间的重叠程度。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍讲解图像的缩放、图像均匀操作和直方图均衡化，这一次为大家详细讲解主成分分析（PCA）、以及其在图像上的应用。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理（Matplotlib基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理（Numpy基本操作和图像灰度变换） 【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理（图像的缩放、均匀操作
numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape)
函数对于matlab的重要性这里就不在赘述了(你了解matlab局部函数吗？)。matlab自带的函数虽包罗万象、但并不可能揽括一切，在实际编程过程中往往还需要编程者根据实际问题编写适合解决当下问题的函数，这也就是所谓的自定义函数。
K-means算法首先从数据样本中选取K个点作为初始聚类中心;其次计算各个样本到聚类的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类:然后计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心;最后重复以上步骤，直到相邻两次的聚类中心没有任何变化，说明样本调整结束，聚类准则函数达到最优。
在地统计基本概念：克里格插值、平稳假设、变异函数、基台、线性无偏最优等中，我们详细介绍了地学计算的几个基本概念，并对其数学推导公式加以了梳理。接下来，我将通过几篇新的专题博客，对地学计算相关的代码、操作加以实践与详细讲解。本篇博客便是第一篇——基于MATLAB的空间数据变异函数计算与经验半方差图绘制。
用R画带ErrorBar的分组条形图 本文介绍了如何用R画出带error bar的分组条形图。 笔者近期画了一张带error bar的分组条形图，将相关的代码分享一下。 感谢知乎网友青山屋主的建议，提示笔者要严谨区分技术重复和生物学重复，所以笔者对文章做修改后重发。如果各位有任何建议，欢迎指正。 本文旨在给出一种利用R对生物学重复数据画带error bar的分组条形图的方法。 所用数据是模拟生成的：分成三个组，每个组进行了若干次生物学重复；测量的是3种基因的表达量。数据的部分内容如下： ## g
有时候，我们想要知道一个数组中的统计信息，比如最大元素，最小元素，数组的平均值，方差等信息。这时候NumPy就给我提供了相关的函数 让我们方便观察数组的统计信息。就让我认识一下它们吧。
最近我们被客户要求撰写关于增强回归树（BRT）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第14章 DSP统计函数-最大值，最小值，平均值和功率
第十九届五一杯数学建模B题思路,今天上午已经发过了，大家可以简单的看一下。这篇文章就是详细的说下思路。
本文介绍了决策树算法在机器学习中用于回归预测的常见方法，包括ID3、C4.5和CART等。同时，文章还探讨了如何使用回归树进行模型选择和剪枝，并给出了相应的Python代码示例。最后，文章对回归树模型和简单的标准线性回归模型进行了对比，并通过示例展示了回归树在复杂数据集上的预测效果。
本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量
今天给大家介绍一些编程小技巧，之前给大家介绍过matlab编程小技巧，本期是在之前的基础之上做了修正和补充完善，下面一起来看看吧。
NumPy(Numerical Python)是Python语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型，多维数组上执行的数值运算。
1、平均数：所有数加在一起求平均 2、中位数：对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的 两个数值的平均数作为中位数。 3、众数：出现次数最多的那个数 4、加权平均数：加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。加权平均值的大小不仅取决于 总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡 轻重的作用，因此叫做权数。 因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算，所以又叫加权平均数。在日常生活中，人们常常 把“权数”理解为事物所占的“权重” x占a% y占b% z占c% n占m% 加权平均数=（ax+by+cz+mn）/(x+y+z+n)
一、数据降维 对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系，例如函数
当面对多个模型时，我们有多种选择。模型选择因其简单性而具有吸引力，但我们正在丢弃有关模型中不确定性的信息。
由于现代工业生产中大部分的工件是彩色物件，而对于计算机来说彩色图片包含的信息太多，以至于对于计算机来说任务过于繁重。处理图像的时候，要分别对RGB三种分量进行处理，实际上RGB并不能反映图像的形态特征，只是从光学的原理上进行颜色的调配。因此选择一种合适的并且使用的灰度化算法作为预处理的方式对于工业生产和信息处理具有非常重大的意义。
我一开始还苦思冥想，不知道怎么才能提取出来这个因素，所以很是烦恼不知道该如何是好，但是昨天看了下群里面的说法，我瞬间就理通了。只要转变下思维，把图像看成一个二维数组配上每个元素的大小不同代表着颜色深浅的想法就好了
正文之前 最近新开了一门课，我十分感兴趣，或者是说老早就想接触类似方面的学习，但是一直没有真正着手，所以说，其实上课还是很有必要的，很多时候你想做的事情但是你根本没法开始，所以需要一个推动力，当一点点
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Function translates and normalises a set of 2D homogeneous points so that their centroid is at the origin and their mean distance from the origin is sqrt(2). 将2d 齐次点的中心点坐标转移到原点，2d 齐次点和原点的平均距离为 2 \sqrt{2} 2 。
向量加权平均（INFO, WeIghted meaN oF vectOrs）是一种改进的加权平均方法，其实现的核心内容即操作算子主要包括：
2、numpy.power(one, two) 将第一个输入数组中的元素作为底数，计算它与第二个输入数组中相应元素的幂，即 one^two
博主最近转战语音增强研究，刚学习了最基础也是最成熟的方法——谱减法，最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction》。http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/47276353 链接中的这边博客给我帮助很大，比较详细，matlab源码也可以找到，对于刚入门音频处理的小白来讲，先从这边文献《Enhencement OF Speech Corru
这两天读完《利用Python进行数据分析》 这本书的第4章：NumPy 基础：数组和矢量计算 后，在进行下一步阅读高级应用前，先整理本章内容，做个笔记备查，也好加深印象。在往下看前请确保你已经安装了NumPy 库，并且已经使用 import numpy as np 加载numpy库。如果 还没有安装，那么可以在cmd（windows下）中使用 pip install numpy 命令安装，ubuntu下也可以使用 sudo apt-get install python-numpy 命令安装。
根据文章内容，撰写摘要总结如下：本文主要介绍了NumPy库中的一些常用函数，包括数组操作、数组索引、数组形状、数组广播、数组比较以及线性代数等方面的内容。其中，数组操作和数组索引是NumPy库中最基本和最重要的两个概念，通过这些函数，我们可以方便地对数组进行各种操作和运算。另外，数组形状、数组广播、数组比较以及线性代数等方面的内容也是NumPy库中比较重要的概念，这些函数可以帮助我们更好地理解和操作数组。
在针对非物理信号分析的时候，例如用户数、用户经常出入的地点、疾病感染人数等，这部分涉及到数据分析知识，本文分享一下Matlab常用的描述性统计量函数和线性回归的基本应用。
在MATLAB中,变量的调用优先级(calling priority)高于函数,因此变量名不应该覆盖内置函数.
对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系，例如函数
对于低版本的matlab（15a之前的）要取消勾选limit data points to last，不然导出来的数据最多只有100个
原文出自：http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html
Pandas教程 pandas是高效的数据读取、处理与分析的Python库，下面将学习pandas的基本用法 1. 创造对象 导入pandas , numpy, matplotlib库 import
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