在本文中，我们在研究工作中使用广义加性模型（GAMs）。mgcv软件包是一套优秀的软件，可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
图形窗口、线条、曲面和注释等都被看作是MATLAB中的图形对象，所有这些图形对象都可以通过一个被称为“句柄值”的东西加以控制，例如可以通过一个线条的句柄值来修改线条的颜色、宽度和线型等属性。这里所谓的“句柄值”其实就是一个数值，每个图形对象都对应一个唯一的句柄值，它就像一个指针，与图形对象一一对应。例如可以通过命令h = figure返回一个图形窗口的句柄值。
Gaussian Naive Bayes (GNB) 是一种基于概率方法和高斯分布的机器学习的分类技术。朴素贝叶斯假设每个参数（也称为特征或预测变量）具有预测输出变量的独立能力。所有参数的预测组合是最终预测，它返回因变量被分类到每个组中的概率，最后的分类被分配给概率较高的分组（类）。
from sklearn.model_selection import train_test_split
首先对VaR的定义做一回顾，上一篇提到，如果我们假设资产标准化的收益率符合正态分布，那么VaR的理论表达式为
方差分析主要通过F检验来进行效果评测，若治疗方案的F检验显著，则说明检验样本组间均值不同。
来源：DeepHub IMBA本文约3500字，建议阅读10+分钟本文与你介绍高斯分布的基本概念及代码实现。 Gaussian Naive Bayes (GNB) 是一种基于概率方法和高斯分布的机器学习的分类技术。朴素贝叶斯假设每个参数（也称为特征或预测变量）具有预测输出变量的独立能力。所有参数的预测组合是最终预测，它返回因变量被分类到每个组中的概率，最后的分类被分配给概率较高的分组（类）。 什么是高斯分布？ 高斯分布也称为正态分布，是描述自然界中连续随机变量的统计分布的统计模型。正态分布由其钟形曲线定
口正态性当预测变量值固定时，因变量成正态分布，则残差值也应该是一个均值为0的正态分布。正态Q-Q图(Normal Q-Q，右上)是在正态分布对应的值下，标准化残差的概率图。若满足正态假设，那么图上的点应该落在呈45度角的直线上;若不是如此，那么就违反了正态性的假设。
本文将介绍使用Python来完成时间序列分析ARIMA模型的完整步骤与流程,绘制时序图，平稳性检验，单位根检验，白噪声检验，模型定阶，模型有啊，参数估计，模型检验等完整步骤。Python建立时间序列分析–ARIMA模型实战案例
与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。 1、聚类 常用的包： fpc，cluster，pvclust，mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats 2、分类 常用的包： rpart，party，randomFo
均值mean 方差var和标准差std 最值max/min 极差range 中位数median 分位数quantile/prctile 众数mode 变异系数std/mean k阶原点矩 mean(score.^2) k阶中心距moment(score,k) 偏度skewness 峰度kurtosis
rpart，party，randomForest，rpartOrdinal，tree，marginTree，
与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。 1、聚类 常用的包： fpc，cluster，pvclust，mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats
前面一节我们初步了解了BufferGeometry，它可以自定义任何几何形状，它的数据存储在BufferAttribute中。我们也使用BufferGeometry创建了一个自定义的mesh物体，但是，如果你跟着步骤创建了这个物体，用鼠标反转你会发现，这个物体只有一个面可以看到，反转后是看不到任何物体的，这是因为在Threejs中，空间中一个三角形是有正反两面的，在Three.js中规则你的眼睛(相机)对着三角形的一个面，如果三个顶点的顺序是逆时针方向，该面视为正面，如果三个顶点的顺序是顺时针方向，该面视为反面。 我们可以在创建材质的时候配置side属性来设置物体的正反面是否可见。 1. 三角面的正反面 Three.js的材质默认正面可见，反面不可见。
随着深度学习的发展，GAN模型在图像风格转换的应用越来越多，其中不少都实现了很好的效果。
r的取值范围是[-1,1]，r=1表示完全正相关！r=-1表示完全负相关！r=0表示完全不相关。
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。
今天这篇推文小编给大家介绍一些QQ图(Quantile-Quantile Plots) 的绘制方法，主要内容如下：
来自斯坦福的研究人员提出了𝘚𝘬𝘦𝘵𝘤𝘩-𝘢-𝘚𝘬𝘦𝘵𝘤𝘩，一个能够将草图变成画作的模型。
《精品购物指南》是中国本土经营规模最大、最具影响力的时尚媒体品牌，1999年《精品购物指南》即进入全国报业广告十强，2005～2007连续三年获得国家新闻出版总署颁布的“全国生活服务类报纸竞争力10强”，并蝉联第一。2013年，《精品购物指南》被国家新闻出版广电总局评为“全国百强报纸”。
混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对响应变量的影响。混合模型的输出将给出一个解释值列表，其效应值的估计值和置信区间，每个效应的p值以及模型拟合程度的至少一个度量。如果您有一个变量将您的数据样本描述为您可能收集的数据的子集，则应该使用混合模型而不是简单的线性模型。
不同国家的市场也是影响个股超额收益的因素之一，需要在收益模型中加入国家因子。为了让收益模型解唯一，约束市值加权的行业因子收益率之和为零。
方差分析（analysis of variance，ANOVA）是分析类别变量对数值因变量影响的一种统计方，其中类别变量称为因子，类别变量的值称为处理或水平。接受处理的对象或实体称为实验单元，方差分析的原理：通过对数据误差的分析来判断类别自变量对数值因变量的影响效果是否显著。
草图大师2018是谷歌公司推出的一款环保型3D建模软件，英文全称又叫做sketchup pro 2018，用户可以从描绘线条和形状开始，推拉平面即可将其转换为3D形式。通过拉伸、复制、旋转和着色制作您喜欢的3d模型。新版本的草图大师2018功能更强大，比如新加入已填充的剖面切割，用户可以通过样式对话框选择填充颜色，并将其添加至模板中。支持将DWG导入LayOut，找出已调整至纸张大小的图画。2018版本还推出了高级属性栏，包含组件价格、尺寸、URL、类别、状态和所有者。另外生成报告时已可汇总组件数据，让您轻松实现系列操作，欢迎免费体验。
EasyX 是针对 C++ 的图形库，可以帮助 C/C++ 初学者快速上手图形和游戏编程。
最近我们被客户要求撰写关于回归、anova方差分析、相关性分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。
回归应该算得上统计分析中最常用的建模手段，要判断最终得到的模型是否准确，还需要进行关键的一步——回归诊断。用过 R 语言进行回归分析的小伙伴应该知道，base 包里的 plot()函数可以直接绘制诊断结果，今天小编介绍一个更方便的工具：Lindia包[1]，使用这个包可以获得更详细的回归诊断结果，语法也非常简单，下面跟着小编一起学习吧～
上面的图片来自Trajes Fatais：Feats of Fate游戏，我作为首席开发者从事该游戏的制作。长话短说，每个精灵要绘制大约一小时，每个角色平均要绘制五百个精灵。在“游戏的机器学习辅助资料生成：像素绘画Sprite表格研究”中，我们探索了Pix2Pix架构来自动生产Sprite的流程，将每个Sprite花费的平均时间减少了15分钟（〜25％）。这是我们首次发表的有关精灵生成的工作，我们希望在将来进一步改进它。
R里面已经包含了众多的回归 为了解释OLS模型的参数，数据必须满足以下统计假设： 评估模型的方法 #lm拟合回归模型 #简单线性回归 fit = lm(weight~height,data
观看 60 到 90 分钟的截屏视频是很困难的。如果你观看完所有的这些视频，它将花费你不到一小时的时间，而你将对 Web 开发和 Visual Studio 2012工具中的新增功能有一个很好的实际想
本贴在手机端因为mermaid插件的问题显示会超出屏幕，以后在想办法解决，目前建议使用电脑浏览
SketchUp是一款基于三维建模的软件，它是由美国的Trimble公司开发的。SketchUp是一款易于使用的软件，它可以让用户在短时间内创建出精美的三维模型。它是广泛应用于建筑设计、室内设计、景观设计、工程设计等领域的设计师和建筑师的首选软件。
根据行业数据显示Rhinoceros是一款专业的高级建模3D造型软件，Rhino(犀牛软件)中文版拥有强悍的三维工具，适用于机械设计科学工业三维动画等广泛领域。也就是说同时，软件提供的曲面工具可以精确地制作所有用来作为渲染表现、动画、工程图、分析评估以及生产用的模型图纸，支持在系统中建立、编辑、分析和转换NURBS曲线、曲面和实体等等功能，可以为用户建立任何可以想象的模型。习惯上来说只要掌握了Rhinoceros 常用工具的操作方法、技巧和原理，学习这个软件还是比较容易的。相信每个用户都同意Rhinoceros也叫犀牛软件，这是一款强大且专业的3D建模软件，广泛用于工业制作、科学研究以及机械设计等领域的3D设计。众多使用者向我们证明了Rhino2023是一款名气非常大的三维建模软件，全新一代3D建模造型工具。Rhino为用户提供精准的曲面工具用于渲染表现、动画、工程图、分析评估以及生产用的模型并兼容3dmax、Softimage模型。
机器能学会抽象推理吗？这是谷歌子公司DeepMind发表的一篇新论文的主题，题为“Measuring abstract reasoning in neural networks”，将在瑞典斯德哥尔摩举行的国际机器学习会议上发表。
我们需要2SLS回归的一些基本结果来开发诊断方法，因此我们在此简单回顾一下该方法。2SLS回归是由Basmann(1957)和Theil(引自Theil 1971)在20世纪50年代独立发明的，他们采取了略微不同但又相当的方法，都在下面描述，以得出2SLS估计器。
论文链接：https://doi.org/10.1109/TPAMI.2022.3147570 代码链接：https://github.com/yiranran/QMUPD
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】近日，清华大学提出的非成对人脸照片肖像线条画生成方法，被IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（PAMI）录取为regular paper。代码已经全部在Github上开源。 近三年，刘永进教授课题组在该方向上已经发表了四篇PAMI和CVPR论文。 而这4篇论文有着相同的一作：易冉。 易冉现在是上海交通大学计算机系助理教授。她于2016年获得清华大学工学学士学位，
r与python差异比较大的一个地方就是，python的机器学习算法集中程度比较高，比如sklearn，就集成了很多的算法，而R语言更多时候需要一个包一个包去了解，比较费时费力，对于python转过来的朋友非常不友好，抽空整理了工作中常用的R包如下：
对比现有的很多自动生骨架建模方法，这一方法并不是在整个网格模型构建完成后，采用算法处理并提取骨架。
（3）自动进行离群值和缺失值等处理，并输出一系列图表来展示回归模型的效果及相关信息；
【新智元导读】人类自从开始在洞穴的岩壁上画出简单的草图，认知能力就产生了飞跃——归纳抽象的能力大大提高。现在，谷歌的 Magenta 项目也在致力于这一研究。名为 SketchRNN 的 AI 系统，能够“以和人类相似的方式归纳抽象的概念”，画出事物的草图。这一方面反映了谷歌尝试理解人类本质特征并用 AI 进行模拟的通用 AI 研究方向，一方面又很可能确实成为 AI 智能飞跃的奠基工作，是“迄今为止最令人兴奋的项目”。 AI 画草图—— “以和人类相似的方式归纳抽象的概念" 人类自从开始在岩石上作画，认知能
从许多方面来看，回归分析都是统计学的核心。它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量)来预测响应变量(也称因变量) 的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的预测变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过预测变量来预测响应变量。
程序小哥 Vijish Madhavan 刚刚开源了他搞的去纹身模型 SkinDeep，下面是这个 AI 应用到那个 AI 身上的效果，看起来效果杠杠的。
肖像画作为人物画的一种，其简约的风格以及以形写神、迁想妙得的创作方法获得了大家的喜爱。
另外还有重复力效应（个体永久环境效应）、母体效应、窝别效应等等，都是使用表型数据剖分的形式进行计算和评估。
如视频所示，在这个示例中，我们用到了画布 canvas 相关的知识，比如创建画布、画圆形、画直线的基础知识，有了这些基础后，我们就能轻松完成本示例，示例效果如下视频所示。
手绘动画已经存在了超过100多年，即使在电子产品时代也是十分流行，可以使用绘图平板电脑或者数字软件进行手绘。
在上一篇案例中实现了几何体-球体旋转效果，今天继续丰富这个案例效果，在球体的周围添加光圈及旋转模块（图片+文字组成），均匀的分布在球体周围，围绕着球体逆时针旋转，最终效果如图：
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 只用几笔，如何勾勒一只动物的简笔画，很多人从小都没整明白的问题—— 如今AI也能实现了。 下面图中，左边是三张不同的动物照片，右边是AI仅用线条来描出它们的外形和神态。 从32笔到4笔，即使大量信息都抽象略去了，但我们还是能辨识出对应动物，尤其是最下面的猫猫，只需4笔曲线也能展示出猫的神韵： 再看这匹马，抽象到最后只保留了马头、马鬃和扬蹄飞奔的动作，真有点毕加索那幅公牛那味儿了。 更神奇的是，其背后的模型CLIPasso并没有在速写
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