如果硬要翻译的话，大概就是“当某条件成立时，找到这个观测后N行的观测”。 举个例子吧！ ? 在这个数据集中，我们希望每当condition=1时，就标记出它接下来的2行（这里N=2了）。...例如，在以上数据集第4行的condition是1， 那么我们能够标记出第5行以及第6行。又由于第6行的分组从a变成了b，所以只有第5行被标记了出来。...# a是分组变量； dt <- data.table(a = rep(c("a", "b", "c"), each = 5)) # condition是条件；desireOutcome是希望获得的结果...在使用shift函数后，我们实际上生成了三个向量，第一个向量只有条件成立时才为1， 第二个向量条件成立后的“滞后一期”才为1， 第三个向量只有条件成立后的“滞后两期”才为1。...它的参数“+”相当于把上图的V1-V3列进行加总并生成新的变量。
在最初探索性数据分析(EDA)和特征选择的过程中，为了更好地理解数据，我们仅用两个连续变量来拟合数据，以便通过三维散点图反映数据和模型。...通过列举38个连续数值变量的所有双变量排列组合并分别拟合线性回归模型，我们选出了两个对销售价格预测能力最强的变量。...层次聚类分组的PCA空间表示 ? 基于邻近地区着色和PCA降维的观测有助于发现影响降维及聚类的因素 由PCA 、聚类方法生成的群集非常好地区别了分组中的垂直“条纹”。...为了找到无监督聚类和其所对应的房屋特征之间的相似点，这些群集也基于每个分类变量着色。其中一些彩色的散点图类似于无监督聚类，表明这些特定的房子特征在确定每个数据点的最终PCA向量时起较大的作用。...在添加此类函数之后，可以将其应用到组的其他工作流程中。我们可以通过预期的最终迭代在拟合穿过节点的更复杂的模型，并将这些模型的结果集中在一起。
有序条形图（Ordered Bar Chart） 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是，在图表上方添加度量标准的值，用户可以从图表本身获取精确信息。 16....连续变量的直方图（Histogram for Continuous Variable） 直方图显示给定变量的频率分布。下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。...Joy Plot Joy Plot 允许不同组的密度曲线重叠，这是一种可视化大量分组数据的彼此关系分布的好方法。它看起来很悦目，并清楚地传达了正确的信息。...07 分组（Groups） 47. 树状图（Dendrogram） 树形图基于给定的距离度量将相似的点组合在一起，并基于点的相似性将它们组织在树状链接中。 48....安德鲁斯曲线（Andrews Curve） 安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。如果要素（数据集中的列）无法区分组（cyl），那么这些线将不会很好地隔离，如下所示。
有序条形图（Ordered Bar Chart） 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是，在图表上方添加度量标准的值，用户可以从图表本身获取精确信息。 ? 16....连续变量的直方图（Histogram for Continuous Variable） 直方图显示给定变量的频率分布。下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。 ?...分布式包点图（Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 ?...07 分组（Groups） 47. 树状图（Dendrogram） 树形图基于给定的距离度量将相似的点组合在一起，并基于点的相似性将它们组织在树状链接中。 ? 48....安德鲁斯曲线（Andrews Curve） 安德鲁斯曲线有助于可视化是否存在基于给定分组的数字特征的固有分组。如果要素（数据集中的列）无法区分组（cyl），那么这些线将不会很好地隔离，如下所示。 ?
03 排序 （Ranking） 15、有序条形图 （Ordered Bar Chart） 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是，在图表上方添加度量标准的值，用户可以从图表本身获取精确信息。...下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。 也可以看成堆叠图的形式，同样适用于空气质量的分级。...（需要安装 joypy 库） 25、分布式包点图 （Distributed Dot Plot） 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。...07 分组 （Groups） 47、树状图 （Dendrogram） 树形图基于给定的距离度量将相似的点组合在一起，并基于点的相似性将它们组织在树状链接中。...如果要素（数据集中的列）无法区分组（cyl），那么这些线将不会很好地隔离，如下所示。 50、平行坐标 （Parallel Coordinates） 平行坐标有助于可视化特征是否有助于有效地隔离组。
这是因为这两个传感器之间具有互补性：相机在快速运动、光照改变等情况下容易失效。...五、时间差在线标定方法 （1）基于像素点匀速运动的时间差标定方法 此时间差标定方法[4]同样出自港科大沈劭劼实验室并且应用于VINS中。...每一次优化结束后对时间差进行补偿，最终时间差的标定量逐渐趋于0。 （2）将时间差变量加入IMU预积分表达式中 （1）中的方法引入了像素点匀速运动的假设，不够精确。...中科院自动化所的Jinxu Liu等提出的时间差的在线标定方法[5]将时间差加入到IMU预积分表达式中，并且同样作为优化变量参与联合非线性优化。...相比于（1）中的方法在表达式上更加复杂，但是带来了更加快速和精确的标定结果。作者暂时没有开源代码。 六、总结 上文我们对相机与IMU之间的相对位姿和时间差的在线标定的最新研究成果进行了列举。
本次比赛的一些相关特征是：光曲线宽度、最小和最大光通量、亮度、光通量调整（取决于flux_err 和hostgal_photoz ）时间差 （得到两个时间之间的时间差，举个例子[观测到最大 mjd ==...伪标记 伪标记在这次比赛中是一个很流行的技术。明确地说，大多数测试集没有hostgal_-specz字段（这是比现有hostgal_-photoz更精确的红移测量）。...Float32类型变量。 detected:如果为1，则对象的亮度在相对于参考模板的3-sigma级别。数据集中包含至少两次的检测对象。布尔类型变量。...hostgal_specz：光源的光谱红移这是一个非常精确的红移测量，可用于训练集和测试集的一小部分。Float32类型变量。...targe：天文学源的类别培训数据中提供了这一点正确确定目标（正确分配对象的分类概率）是测试数据分类挑战的“目标”注意，测试集中有一个类在训练集中没有出现：类99用作不属于训练集中14个类中任何一个的对象的
Markov Property(马尔可夫性质) DAG中的马尔可夫性质表明每个节点Xi在给定父节点的情况下有条件地独立于其非后代，。...其使基于条件独立原则和因果马尔可夫假设，这使它能够有效地识别给定数据集中变量之间的因果关系。该算法首先从所有变量之间的完全连通无向图开始。...然后，如果两个变量之间存在无条件或有条件的独立关系，它就消除了它们之间的边。然后，只要存在V形结构，它就会定向定向边。最后，它迭代地检查其他边的方向，直到整个因果图与所有统计相关性一致。...程序生成D-分离集 基于一组唯一的DAG，通过图论条件以编程方式生成D-分离集，如数据生成过程图的步骤3所示。对于每对节点，给定D-分离集中的变量，它们是条件独立的。...如果D-分离集是空的，那么这两个节点是无条件独立的。如果不能为这两个节点找到D-分离集，那么它们是直接相关的。 组成假设和标签 在基于D-分离集生成相关性集合之后生成因果假设。
计算机时钟 既然本书中的大多数的例子都需要测量一个时间间隔，我们需要更仔细地介绍一下当前U n i x系统所采用的记录时间的方法。...硬件按照一定的频率产生一个时钟中断。对于 Sun SPA R C和Intel 80386，时钟中断每10 ms产生一次。应该注意到大多数的计算机使用一种无补偿的晶体振荡器来生成这些时钟中断。...正如RFC1305 [Mills 1992] 的表7指出的，你不要想知道这种振荡器一天的偏差有多少。这就意味着几乎没有计算机能维持精确的时间（即，中断并不是精确地每 10 ms发生一次）。...U n i x系统中引起时间差错的另一个公共的原因是 10 ms的中断只是引起内核给一个记录时间的变量增 1。...调用 g e t t i m e o f d a y的进程和内核模块，如BSD 分组过滤器，可以使用这个精度。
自协方差函数 在解释自协方差函数（Autocovariance function）之前，我们应该首先了解协方差是什么意思。 协方差是两个随机变量之间线性相关性的度量。...假设我们有一个平稳的时间序列，让我们从这个时间序列中取两个随机变量： Xₜ Xₜ ₊ ₖ k 是这两个随机变量之间的时间差。...这两个随机变量之间的自协方差函数为： 自协方差函数仅取决于时间差（即 k 的值），因为我们假设是平稳的。平稳时间序列的属性不会随着时间的推移而改变。 cₖ 是滞后 k 处的自协方差函数的估计。...不同时滞的自协方差系数定义为： 对于有限的时间序列，不能精确地计算自协方差函数，因此我们计算一个估计，cₖ，如下所示: 其中：x_hat值是样本平均值。...蓝色虚线代表显著性水平（ significance levels） 正如我们在图中观察到的，不同时间滞后之间的相关值非常低，因为我们随机生成了这些数据。
ta id, gen( idfe) ta year, gen(yearfe) ta ind, gen( indfe) ta city, gen(cityfe) 运行以上代码后可以观察到，数据集中生成了一系列的虚拟变量...，以indfe*为例，indfe*是根据变量ind的不同取值生成的分组变量，由于总共有三个行业，因此有三个行业分组变量（indfe1、indfe2和indfe3）。...这就意味着，为了精确捕捉这一政策安排的异质性冲击，就必须将ind细化到四位数行业层面，即控制四位数行业 - 时间FE。 既然交互FE这么好，那在什么情况下可以使用呢？...任何情况下都可以使用，因为交互FE比单独的FE更严格，交互FE本质上包含了单个FE（这从生成的分组虚拟变量的数目就可以看出来）。...切不能简单地“见Star行事”，因为某些情况下基于这样的交互FE得出的结果更能反映经济系统本身的运行规律，且不显著的回归结果某种程度上可以讨论出影响机制，增强论文的故事性，比如分样本回归。
类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。...参数position=fill表示垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。...其中针对收入水平变量，我们通过dplyr包中的mutate()函数和forcats包中的fct_relevel()函数将数据集中的salary变量按照指定的低、中、高的顺序进行排列，因此在调用之前先安装和加载...其中rpart包中的rpart()函数可用于构造决策树,函数中的第一个参数是指用数据集中的其他所有剩余变量构建一个用来预测left这个因变量的决策树模型，点即代表剩余的所有变量，模型的变种可以通过修改公式中的自变量和因变量来实现...召回率，精确率，准确度都得到了提高，其中精确率从88.6%提高至96.1%，准确度达到了97.8%，参数调节后所生成的新模型优于基于svm()函数默认参数之下所生成的模型，也就是说进行参数调节后的模型取得了更好的预测效果
时间差计算：计算时间数据之间的差值，例如计算时间间隔、时间延迟等。这可以帮助我们了解事件的持续时间或时间间隔的模式。 5....切比雪夫距离（Chebyshev Distance）： - 切比雪夫距离是衡量两个连续变量之间差异的方法，其定义为两个变量之间最大差值的绝对值。 - 优点：简单易懂，适用于连续变量。...笛卡尔积（Cartesian Product）是集合论中的概念，指的是将两个集合的元素进行组合生成的一个新的集合。...内积在几何上可以用来度量两个向量的夹角和长度关系，也在许多机器学习和统计算法中起到重要作用。内积通常用符号"a · b"表示。 总结起来： - 笛卡尔积是将两个集合的元素进行组合生成一个新的集合。...LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种用于主题建模的概率生成模型。它的目标是从给定的文本集中，推断出主题分布和词语分布，以揭示文本背后的主题结构。
尽管AI的思路是构建可以自行思考和执行的更智能的系统，但仍然需要对其进行训练。 AI的ML领域是为实现非常精确的目标而创建的，它引入了多种算法，从而可以更顺畅地进行数据处理和决策。...线性回归的核心是识别两个变量之间关系的线性方法，其中两个值之一是从属值，另一个是独立的。 其背后的原理是要理解一个变量的变化如何影响另一个变量，从而导致正或负的相关关系。 ?...朴素贝叶斯 朴素贝叶斯分类器被归类为高效的监督ML算法，并且是最简单的贝叶斯网络模型之一。 它通过对数据应用贝叶斯定理，并假设给定变量的值的情况下，每对特征之间都具有条件独立性。 ?...K-means算法的步骤 简而言之，该算法基于数据点的相似性来聚合数据点的集合。...它通过修改附加到样本中实例的权重以将精力更多地集中在困难实例上来实现，然后，弱学习者的输出将被合并以形成加权总和，并被视为最终的提升后的输出。
该研究展示了基于人脸图像以及其他超分辨率图像实验，结果表明 SRFlow 在 PSNR 和感知质量度量上都优于当前最优的 GAN 方法，同时 SRFlow 允许探索超分辨率解空间，以实现生成图像的多样性...该研究从无条件 Glow 架构 [21] 开始，该架构本身基于 RealNVP [11]。这些架构使用的流层可以以直接的方式设置为有条件的 [3,49]。...其次，该流网络 f_θ(y; x) 是完全可逆的编码器 - 解码器。因此，任何 HR 图像 ? 都可以被编码成 ? 到潜在空间（latent space）中，并精确地重构为 ? 。...人脸超分辨率 该研究基于 CelebA 测试集中的 5000 张图像，评估了 SRFlow 在人脸超分辨率图像任务中的性能，并与 bicubic、RRDB [47]、ESRGAN [47] 和 ProgFSR...而 SRFlow 能够生成更加稳定和一致的结果。 ? 控制变量研究 此外，为了研究深度和宽度这两个因素的影响，研究者进行了控制变量实验。图 9 显示了在 CelebA 数据集上的结果： ?
2 框架 G2Gs框架由两个关键部分组成:(1)反应中心识别模块，它从目标分子中分离合成子，并将一对多图翻译问题简化为多个一对一翻译过程；(2)变分图翻译模块，其将合成子翻译成最终反应物图。...然后，基于所得的合成子通过一系列图转换生成反应物。生成的分子支架由蓝色边界框框柱。...3 实验 作者在从专利数据库中获得的基准数据集USPTO-50k上评估模型，并将其与基于模板和无模板的方法进行比较，通过将预测分子的规范SMILES字符串与基本事实进行匹配来计算准确性，使用top-k精确匹配的准确性作为评估指标...但该方法排除了对领域知识的需要，并且可以很好地扩展到更大的数据集，这使得它在实践中特别有吸引力。 4 案例可视化 ?...这些数字表明G2Gs确实从数据集中学习了领域知识。这种特性使其成为解决模板知识有限的实际问题的理想解决方案。 ? 图3 不匹配案例的可视化 在图3中，作者还提出了一种情况，其中没有预测与实际情况相符。
其次，为了评估 MIDAS 在马赛克整合方面的性能，研究团队在之前生成的矩形数据集的基础上，进一步构建了 14 个不完整数据集，每个马赛克数据集都是通过从全模态数据集中删除多个模态批处理块来生成的。...MIDAS 功能简介 具体而言，MIDAS 假设每个细胞的多模态测量是通过两个与模态无关且解耦的潜在变量（生物状态和技术噪声），基于深度神经网络生成的。...MIDAS 基于变分自动编码器 ( variational autoencoder, VAE) 的架构，具有模块化的编码器网络及解码器网络，前者能够处理马赛克输入数据并推断潜在变量，后者能够使用潜在变量启动观察数据的生成过程...使用MIDAS在矩形集成任务上 获得的评估和下游分析结果 在批次对齐方面——MIDAS 能够很好地对齐不同批次的细胞，并将它们与细胞类型标签一致地分组，而其他方法则不能很好地混合不同批次的细胞，并且产生的细胞簇与细胞类型在很大程度上不一致...MIDAS对知识转移任务的定性和定量评估 总而言之，通过对单细胞镶嵌数据生成过程进行建模，MIDAS 可以精确地从输入中分离出生物状态和技术噪音，并稳健地调整模态以支持多源和异构集成分析。
在R语言中提供了几种实现数据聚合的常用函数，它们分别是基于stats包中的aggregate函数、基于sqldf包中的sqldf函数以及基于dplyr包中的group_by函数和summarize函数。...基于aggregate函数的聚合 ---- aggregate函数允许用户指定单个或多个离散型变量对数值型变量进行分组聚合，该函数有两种形式的语法，一种是直接基于数据的分组聚合，另一种则是基于公式的形式完成数据的分组聚合...基于sqldf函数的聚合 ---- 尽管aggregate函数可以非常方便地实现数据的分组聚合，但是它存在两方面的缺点，一个是无法直接对数据集中的单个数值型变量使用不同的聚合函数（除法FUN为自定义函数...，包含多种聚合函数）；另一个是无法对数据集中多个不同的数值型变量使用不同的聚合函数。...：指定数据库中的哪些变量需要用作分组变量； add：bool类型的参数，是否在已分组的数据框上再添加group_by的分组设置，默认为FALSE；summarise(.data, ...) .data：
时间序列和时空数据分析基本上依赖于对它们固有的时间动态的深刻理解，其主要任务主要集中在骨干模型的生成能力上，例如预测、填补和生成。这些分析聚焦于为特定目的生成时间数据样本，无论是有条件的还是无条件的。...它们利用数据标签（例如指令、元数据或外来变量）来调控生成过程，从而使得有效的跨模态提示成为可能，导致更定制化和改进的结果。 我们在图3中提出了一个发展路线图。...通过在大规模时间数据上训练，扩散模型有效地填补了时间序列/时空数据生成的空白，并展示了在解决下一代以LLM为中心的时间数据代理的难题中的重大潜力。...例如，去噪扩散概率模型（DDPMs）[2]和基于评分的随机微分方程（Score SDEs）[4]，[6]，如第2节所介绍。这一类别的研究广泛地组织为两个任务组：预测任务和生成任务。...这一类别采用基于概率和基于评分的扩散模型来应对预测和生成任务，提供了在特定约束下利用扩散模型应对时间序列和时空数据分析实际挑战的新视角。
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