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    【总结】奇异值分解在缺失值填补中的应用都有哪些?

    作者 Frank 本文为 CDA 数据分析师志愿者 Frank原创作品,转载需授权 奇异值分解算法在协同过滤中有着广泛的应用。...协同过滤有这样一个假设,即过去某些用户的喜好相似,那么将来这些用户的喜好仍然相似。一个常见的协同过滤示例即为电影评分问题,用户对电影的评分构成的矩阵中通常会存在缺失值。...如果某个用户对某部电影没有评分,那么评分矩阵中该元素即为缺失值。预测该用户对某电影的评分等价于填补缺失值。...奇异值分解算法假设矩阵可以分解成三个矩阵的乘积。其中第一个矩阵是一个方阵,并且是正交的,中间的矩阵通常不是方阵,它对角线上的元素都是由原矩阵的特征值构成的,第三个矩阵也是一个方阵,并且也是正交矩阵。...奇异值分解算法并不能直接用于填补缺失值,但是可以利用某种技巧,比如加权法,将奇异值分解法用于填补缺失值。这种加权法主要基于将原矩阵中的缺失值和非缺失值分离开来。

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    odd ratio值在关联分析中的含义

    在GWAS分析中,利用卡方检验,费舍尔精确检等方法,通过判断p值是否显著,我们可以分析snp位点与疾病之间是否存在关联,然而这得到的仅仅是一个定性的结论,如果存在关联,其关联性究竟有多强呢?...在关联分析中的”相关系数”则对应两个常用的统计量, risk ratio和odd ratio。...值得一提的是,在计算过程中使用了抽样数据的频率来代表发病的概率,这个只有当抽样数目非常大才适用, 所以RR值适用于大规模的队列样本。...对于罕见疾病,患病的个体数量远小于正常组的数量,出于这样的考虑,将上述模型做一个简化处理,a + b 的值用b里表示,c + d的值有d 来表示,因为a远小于b, c远小于d, 几乎可以忽略不计,此时上述公式就变成了...从上述转换可以看出来,OR其实是RR的一个估计值,其含义和RR值相同。 通过OR值来定量描述关联性的大小, 使得我们可以直观比较不同因素和疾病之间关联性的强弱,有助于筛选强关联的因素。 ·end·

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    在Excel中,如何根据值求出其在表中的坐标

    在使用excel的过程中,我们知道,根据一个坐标我们很容易直接找到当前坐标的值,但是如果知道一个坐标里的值,反过来求该点的坐标的话,据我所知,excel没有提供现成的函数供使用,所以需要自己用VBA编写函数使用...(代码来自互联网) 在Excel中,ALT+F11打开VBA编辑环境,在左边的“工程”处添加一个模块 把下列代码复制进去,然后关闭编辑器 Public Function iSeek(iRng As Range...False, False): Exit For Next If iAdd = "" Then iSeek = "#无" Else iSeek = iAdd End Function 然后即可在excel的表格编辑器中使用函数...iSeek了,从以上的代码可以看出,iSeek函数带三个参数,其中第一个和第二个参数制定搜索的范围,第三个参数指定搜索的内容,例如 iSeek(A1:P200,20),即可在A1与P200围成的二维数据表中搜索值

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    问与答81: 如何求一组数据中满足多个条件的最大值?

    Q:在工作表中有一些数据,如下图1所示,我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值,能够使用公式解决吗? ? 图1 A:这种情况用公式很容易解决。...在单元格F13中输入数组公式: =MAX(IF((参数3=D13)*(参数4=E13),参数5,0)) 记得按Ctrl+Shift+Enter组合键完成输入。...我们看看公式中的: (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较: {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到: {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较: {"C1";"C2";"C1"...D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组,取其最大值就是想要的结果: 0.545 本例可以扩展到更多的条件。

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    有什么方法可以快速筛选出 pitch 中的值 在0.2 > x > -0.2 的值?

    一、前言 前几天在Python钻石交流群有个叫【进击的python】的粉丝问了一个Python基础的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习下。...他的数据如下图所示: 有什么方法可以快速筛选出 pitch 中的值 在0.2 > x > -0.2 的值呢?...二、解决过程 这个问题肯定是要涉及到Pandas中取数的问题了,从一列数据中取出满足某一条件的数据,使用筛选功能。 他自己写了一个代码,如下所示: 虽然写的很长,起码功能是实现了的。...后来【LeeGene】大佬给了一个代码,如下所示: df = df[df.pitch>0.2] 看上去确实很简单,不过还没有太满足需求,后来【月神】补充了下,取绝对值再比较。...这篇文章主要分享了一个Pandas筛选的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    线性插值在BMS开发中的应用

    有好几种插值方法,本文仅仅介绍一维线性插值和双线性插值在BMS开发中的应用。...首先在 x 方向进行线性插值,得到: 然后在 y 方向进行线性插值,得到: 这样就得到所要的结果 f(x, y): Part22、线性插值在BMS中的应用 32.1 一维线性插值在BMS中的应用 电芯SOC...来看一组电池数据,一般电芯厂家提供的都是5%步进的SOC对应的电压值,在两个电压点之间的SOC可以近似直线,当然这样也是有误差的。 那么如何利用一维线性差值计算不同电压下对应的SOC值呢?...42.2 双线性插值在BMS中的应用 要计算在负载情况下的SOC,需要对电压和电流做建模,获得比较准确的SOC,当然这个SOC也只是尽可能准确一些,相比较OCV,电池工作过程中是不能直接使用OCV计算SOC...包括电池的充放电MAP,都是需要进行二维插值计算的,例如: 看一组数据,横轴是电流,纵轴是电压,中间数据为SOC值,接下来看看如何利用双线性插值计算SOC,这里取得都是1%精度,没有用浮点类型数据。

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    Excel公式:提取行中的第一个非空值

    标签:Excel公式,INDEX函数,MATCH函数 有时候,工作表行中的数据可能并不在第1个单元格,而我们可能会要获得行中第一个非空单元格中的数据,如下图1所示。...图1 可以使用INDEX函数/MATCH函数的组合来解决这个问题,如果找不到的话,再加上IFERROR函数来进行错误处理。...在单元格H4中输入公式: =IFERROR(INDEX(C4:G4,0,MATCH("*",C4:G4,0)),"空") 然后向下拖拉复制公式至数据单元格末尾。...公式中,使用通配符“*”来匹配第一个找到的文本,第二个参数C4:G4指定查找的单元格区域,第三个参数零(0)表示精确匹配。 最后,IFERROR函数在找不到单元格时,指定返回的值。...这里没有使用很复杂的公式,也没有使用数组公式,只是使用了常用的INDEX函数和MATCH函数组合来解决。公式很简单,只是要想到使用通配符(“*”)来匹配文本。

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    在Power Pivot中如何查找对应的值求得费用?

    在Excel中我们可以直接使用Vlookup或者Index和Match组合匹配到,然后下拉即可 VlookUp(A2,E1:F4,2,0)*RoundUp(B2,0) Index(F:F,Match(A2...但是这个条件会显得不一样,因为报价时间和发货时间是不等的,因为一般报价都是在发货前,所以在筛选的时候条件是报价时间在筛选的时候会出现多个内容的表。 ?...'[重量(kg)],0) 因为LastnonBlank此时返回的是[单位价格kg]中最大的一个值,而不是最后的一个值。...这里我们需要查找的是2个值,一个是首重,一个是续重(单位价格),然后再去求运费。我们通过var变量来写,相对能够更清楚些。最终我们可以在添加列里面写上如下公式。...因为这里涉及到一个首续重的问题,所以在最后求续重计费单位的时候要去掉一个首重。

    4.3K30

    矩阵特征值分解(EDV)与奇异值分解(SVD)在机器学习中的应用

    文章目录 说明 特征分解定义 奇异值分解 在机器学习中的应用 参考资料 百度百科词条:特征分解,矩阵特征值,奇异值分解,PCA技术 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29846048...towardsdatascience.com/all-you-need-to-know-about-pca-technique-in-machine-learning-443b0c2be9a1 说明 在机器学习的各种算法与应用中...,常能看到矩阵特征值分解(EDV)与奇异值分解(SVD)的身影,因此想反过来总结一下EDV与SVD在机器学习中的应用,主要是表格化数据建模以及nlp和cv领域。...假设我们的矩阵A是一个m×n的矩阵,那么我们定义矩阵A的SVD为: 在机器学习中的应用 在表格化数据中的应用 (1)PCA降维 PCA(principal components analysis...在cv中的应用 SVD应用于图像压缩 https://blog.csdn.net/qq_40527086/article/details/88925161 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https

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    在高PR值的网站中怎么获得导入连接

    这几天忙着在给公司的年会做策划,真累呀,每年的沈阳·K友汇都是公司一个大项目,所以投入的精力还是比较大的,前几天谈论了一个站长要做到是持之以恒,坚持不懈得到了需要朋友的认可,很高兴,今天谈谈关于在高PR...从高PR网站获得导入连接,主要是为了获得PR值的传递,同样也会获得网站权重的传递.前几次我们谈论到了广泛的链接来源和站长seo常用的隐藏连接等其他增加权重的方法,虽然不建议使用隐藏连接,但是这个的确不失为一个办法啊...Google每3个月更新一次PR,一年更新4次,但是有段时间出现了延迟,11月份新更新了一次,有欢喜有忧愁的.网站的PR始终是站长们关注的焦点.提高PR值有很多的方法今天介绍下利用导航网站获得高PR的导入连接方法...第一种情况自从hao123在国内兴起后,导航类的网站如雨后春笋般的出现.这样的导航站PR值都很高,这是一个获得高质量链接的途径,放在导航站的首页相当于一个免费的高质量链接,以后再有这样的信息,都要申请加入...,只要通过审核,网站都能显示在首页中,由此可以获得一个高质量的外部连接。

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    (数据科学学习手札58)在R中处理有缺失值数据的高级方法

    一、简介   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...中的matshow,VIM包中的matrixplot将数据框或矩阵中数据的缺失及数值分布以色彩的形式展现出来,下面是利用matrixplot对R中自带的airquality数据集进行可视化的效果: rm...如上图所示,通过marginplot传入二维数据框,这里选择airquality中包含缺失值的前两列变量,其中左侧对应变量Solar.R的红色箱线图代表与Ozone缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况...,蓝色箱线图代表与Ozone未缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况,下侧箱线图同理,当同一侧红蓝箱线图较为接近时可认为其对应考察的另一侧变量缺失情况比较贴近完全随机缺失,这种情况下可以放心大胆地进行之后的插补

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