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让我去健身的不是漂亮小姐姐，居然是贝叶斯统计

我将样本量范围缩小到18-29岁年龄段的男性。 这使我有383名年龄在18-29岁左右的越南男性的样本，对于接下来的分析来说已经是足够的了。 首先画出人口重量直方图，看看我在越南男性中哪个位置。...▌使用贝叶斯观点的线性回归 贝叶斯方法不是单独最大化似然函数，而是假设了参数的先验分布并使用贝叶斯定理： 似然函数与上面的相同，但是不同之处在于对待估计参数β0，β1，τ假设了一些先验分布并且将它们包括到了等式中...例如，我们可以假设 β0 和 β1 是来自均值为 0 和标准差为 10,000 的正态分布。这被称为无信息先验，因为基本上这种分布将是相当平坦的（即，它为特定范围内的任何值分配几乎相等的概率）。...如果你选择σ或τ的均匀分布，你可能会得到John K. Kruschke所说的模型。 ▌用R和JAGS进行仿真 迄今为止这个理论非常好。求解方程在数学上具有挑战性。...▌如何使用这个JAGS工具呢 我们在R中通过如下步骤运行JAGS 第一步，我们用文本格式编写我们的模型： 然后，我们使用JAGs进行模拟。在这里，我设定 JAGs 模拟参数空间θ 10000次的值。

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语音助理的人口统计数据 - 年轻人群倾向于拥有智能音箱，60岁以上人群倾向于使用Alexa和Siri

- 超过80%的30岁以下消费者使用过实际上的语音助理，而老年用户的比列也高达60% 使用频率似乎与年龄无关，60岁或以上的人群每日使用的比例为46.6%，超过了18-29岁人群的43.1%。...智能音箱的使用频率不受年龄的影响(less age-influenced) 事实上，尽管60岁以上的人群与30岁以下人群相比，拥有智能音箱的比列更下，但是其更加的活跃。...60岁以上用户使用语音助理的比例超过了60%，45-60岁比例为69%，而30-44岁的比列接近75%，30岁以下的比例则超过了80%。 ?...Siri在60岁以上的成年人中拥有更高比列，而在30-44岁用户中则没有那么流行。...智能手机语音助理的使用在各年龄段的使用相当类似 在18-29， 30-44和60岁以上人群中，每日使用智能手机语音助理的人群没有什么差异性(virtually no difference by age

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让我去健身的不是漂亮小姐姐，居然是贝叶斯统计

我将样本量范围缩小到18-29岁年龄段的男性。 这使我有383名年龄在18-29岁左右的越南男性的样本，对于接下来的分析来说已经是足够的了。 首先画出人口重量直方图，看看我在越南男性中哪个位置。 ?...▌使用贝叶斯观点的线性回归 贝叶斯方法不是单独最大化似然函数，而是假设了参数的先验分布并使用贝叶斯定理： ?...例如，我们可以假设 β0 和 β1 是来自均值为 0 和标准差为 10,000 的正态分布。这被称为无信息先验，因为基本上这种分布将是相当平坦的（即，它为特定范围内的任何值分配几乎相等的概率）。...如果你选择σ或τ的均匀分布，你可能会得到John K. Kruschke所说的模型。 ? ▌用R和JAGS进行仿真 迄今为止这个理论非常好。求解方程在数学上具有挑战性。...▌如何使用这个JAGS工具呢 我们在R中通过如下步骤运行JAGS 第一步，我们用文本格式编写我们的模型： 然后，我们使用JAGs进行模拟。在这里，我设定 JAGs 模拟参数空间θ 10000次的值。

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用人工神经网络预测急诊科患者幸存还是死亡

特征 名称 说明 1 年龄重新编码 患者年龄分组：0 = 15岁以下，1 = 15-24岁，2 = 25-44岁，3 = 45-64岁，4 = 65-74岁，5 = 75-84岁，6 = 85-95岁，...舒张压在正常范围内，定义为60-80 mm HG：0 =正常，1 =异常 5 收缩压 收缩压在正常范围内，定义为90-120 mm HG：0 =正常，1 =异常 6 呼吸频率 呼吸频率在正常范围内，定义为...每个计算单元中的数学函数的模型已经确定，但是函数中各种参数的初始值未确定。在我们的例子中，数学函数使得对于任何输入来说，输出是0或1（受到近似值的影响，这实际上没有任何意义的）。...代码回顾 我们的演示程序将说明如何使用Spark API开始 配置MLPC（即基于ANN的分类器），如下： 初始化Spark配置和上下文。...当使用ANN作为分类器时，建议特征在数量级保持平衡。 事实上，在我们的例子中，除年龄重新编码外以外的所有特征都是二进制的。年龄重新编码从一组离散的8个值中接受值，这个差异在可接受范围内。

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归一化vs标准化，哪个更好

值的范围可以是[-1，1]或[0，1]。例如，假设我们有一个数据集，其中包含两个名为“年龄”和“体重”的特征，如下所示： ? 假设一个名为“年龄”的要素的实际范围是5到100。...我们可以通过从“年龄”列的每个值中减去5，然后将结果除以95（ 100-5）。为了使您清晰可见，我们可以将以上内容写为公式。 ?...如上所示，两个数组的值都在[0，1]范围内。 我们何时应实际对数据进行归一化？ 尽管归一化不是强制性的（必须做的事）。它可以通过两种方式为您提供帮助 归一化数据将提高学习速度。...意思是归一化将确保我们的输入大致在相对较小的范围内。这样可以避免问题，因为计算机通常在处理非常小或非常大的数字时会遇到问题。...如果您的数据集具有极高或极低的值（离群值），则标准化是更可取的，因为通常，归一化会将这些值压缩到较小的范围内。 除上述情况外，在任何其他情况下，归一化都适用。

1.7K20

计算与推断思维 十二、为什么均值重要

在本章中，我们将研究均值，以及我们可以说的一些东西，仅仅使用最基本的底层总体的假设。我们要解决的问题包括： 均值正好测量了什么？ 大部分数据与平均值有多接近？ 样本量如何与样本的均值相关？...使用 SD 度量延展度的最主要原因 非正式声明：在所有的数值数据集中，大部分条目都在“均值上下几个标准差”的范围内。 现在，先克制住自己，不要了解“散”，“少”等模糊词的确切含义。...我们将在本节的后面进行详细说明。 我们仅仅在更多示例的背景下研究这个陈述。 我们已经看到，所有 NBA 球员的身高都在“均值上下几个标准差”的范围内。 那年龄呢？...标准单位的某些值是负值，对应于低于均值的原始值。 标准单位的其他是正值。 但是无论列表的分布如何，切比雪夫边界意味着标准单位一般在(-5, 5)范围内。...我们将创建一个名为Delay (Standard Units)的新列， 通过将函数standard_units应用于Delay列。 这使我们可以看到所有延误时间（分钟）以及标准单位的相应值。

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SQL命令 SELECT（二）

星号语法(*)，按列号顺序选择表中的所有列: SELECT TOP 5 * FROM Sample.Person 星号语法选择嵌入的串行对象属性(字段)，包括嵌套在串行对象中的串行对象的属性。...SUM(Age) / COUNT(*) FROM Sample.Person 星号语法(*)-与COUNT函数一起使用，用于计算表中的行数: SELECT COUNT(*) FROM Sample.Person...(Age > AVG(Age)) 将返回年龄大于平均年龄的那些记录，给出年龄高于数据库中所有人平均年龄的那些人的平均年龄。...但是，可以使用$SYSTEM.SQL.Util.SetOption("SQLFunctionArgConversion")方法在系统范围内配置输入显示到逻辑的转换。...对数据库列进行操作的用户提供的ObjectScript函数调用(外部函数): SELECT $$REFORMAT(Name)FROM MyTable 如果在系统范围内配置了“允许SQL语句中的外部函数”

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SQL谓词 BETWEEN

highval - 解析为高排序规则序列值的表达式，指定要与标量表达式中的每个值匹配的值范围的末尾。 描述 BETWEEN谓词允许选择lowval和highval指定范围内的数据值。...年龄值介于18到21之间的人员表，包括这些值。 注意，必须按升序指定BETWEEN值; 例如BETWEEN 21 AND 18这样的谓词将返回空字符串。...如果标量表达式的值都不在指定的范围内，则BETWEEN返回空字符串。 与大多数谓词一样，BETWEEN可以使用NOT逻辑运算符进行反转。...年龄值小于20或大于55的人表，不包括这些值。 排序类型 BETWEEN通常用于按数字顺序排序的数值范围。 但是，BETWEEN可用于任何数据类型值的排序规则序列范围。...BETWEEN使用与它所匹配的列相同的排序规则类型。 默认情况下，字符串数据类型排序为SQLUPPER，这是不区分大小写的。

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干货：用Python进行数据清洗，这7种方法你一定要掌握

盖帽法 盖帽法将某连续变量均值上下三倍标准差范围外的记录替换为均值上下三倍标准差值，即盖帽处理（图5-10）。 ? ▲图5-10：盖帽法处理噪声值示例 Python中可自定义函数完成盖帽法。...pandas的qcut函数提供了分箱的实现方法，下面介绍如何具体实现。...等宽分箱：qcut函数可以直接进行等宽分箱，此时需要的待分箱的列和分箱个数两个参数，如下所示，sample数据的int列为从10个服从标准正态分布的随机数： >sample =pd.DataFrame(...结果产生一个Categories类的列，类似于R中的factor，表示分类变量列。...多变量异常值处理-聚类法 通过快速聚类法将数据对象分组成为多个簇，在同一个簇中的对象具有较高的相似度，而不同的簇之间的对象差别较大。聚类分析可以挖掘孤立点以发现噪声数据，因为噪声本身就是孤立点。

10.5K62

容颜渐失！GAN来预测？

本文假设人脸图像处于一种高维流形（high-dimensional manifold）中，而年龄的变化就是图像在这个流形中沿着某个特定方向移动所得，实现手段是通过一种条件对抗自动编码器（CAAE）。...该算法可学习面部流形，通过在上面“遍历”实现平滑的年龄变化。在CAAE中，首先通过卷积编码将人脸映射到潜在向量，然后通过反卷积的生成器将向量投影到以年龄为条件的人脸流形。...脸部衰老对于跨年龄识别和娱乐相关应用至关重要。但由于缺乏同一个人在较长年龄范围内的脸部数据，极具挑战。...由于不同人的衰老速度不同，本文的人脸衰老方法旨在合成目标年龄在某个给定年龄组中的人脸，而不是合成具有特定年龄的人脸。...与最近使用生成对抗网络（GANs）的最流行的面部衰老网络不同，所提方法不只是将年轻的面孔转换为老化面孔，本文还使用边缘图作为中间表示： 先提取年轻面孔的边缘图，用基于CycleGAN的网络将其转换为老化面孔的边缘图

92120

ICML2021 | 深入研究不平衡回归问题

举个例子，在计算机视觉的应用中，我们常常需要根据一个人的视觉外观，即他们的照片，来推断他们的年龄。在这里，年龄便是一个连续的目标值，并且在目标范围内可能会高度失衡。...这里年龄便是一个连续的目标值，并且在目标范围内可能会高度失衡。右图为大型age estimation数据集IMDB-WIKI，其在不同年龄之间具有歪斜的标签分布。...例如，假设有两个目标标签 和   ，它们在训练数据中具有同样的sample数量，然而，   位于一个具有高密度数据的邻域中（在该邻域范围内有许多样本），而 位于一个低密度数据的邻域中。...我们将IMDB-WIKI的年龄范围限制为0〜99，以便让两个数据集具有相同的标签范围。此外，我们还对两个数据集进行了采样，用来模拟数据不平衡，同时确保它们具有完全相同的标签的密度分布，如下图所示。...值得注意的是，在此范围内，特征的均值和方差显示出与30岁年龄段的特征统计量，具有出乎意料的高度相似性。这种不合理的相似性是由于数据不平衡造成的。

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R语言泰坦尼克号随机森林模型案例数据分析

rpart它有一个很大的优点，它可以在遇到一个NA值时使用代理变量。在我们的数据集中，缺少很多年龄值。如果我们的任何决策树按年龄分割，那么树将搜索另一个以与年龄相似的方式分割的变量，并使用它们代替。...一些新的语法要使用。我们可以使用R函数而不是布尔逻辑的子集is.na()，而它是倒数!is.na()（爆炸符号表示“不是”）。此子集是否缺少值。...为此，我们将FamilyID列复制到一个新变量FamilyID2，然后将其从一个因子转换回一个字符串as.character()。然后，我们可以将我们的截止点增加为2至3人的“小型”家庭。...安装并加载包 randomForest： > install.packages('randomForest') 因为该过程具有我们之前讨论过的两个随机源，所以在开始之前在R中设置随机种子是个好主意。...这使您的结果在下次加载代码时可重现，否则您可以为每次运行获得不同的分类。 > set.seed(415) 内部数字并不重要，您只需确保每次使用相同的种子编号，以便在随机森林函数内生成相同的随机数。

1.1K20

节律失调：Theta-Gamma耦合精度改变损害老年人的联想记忆

每个聚类中的数据点的阈限设置为p=0.01，空间约束被设置为两个相邻通道的最小值。接下来，通过切换条件标签并重新计算t检验2000次，将总和t值与置换零分布进行比较，评估其显著性。...为了导出调制频率（即，在gamma频率范围内）的瞬时功率，使用双通带通滤波（滤波器阶数=3）在50-75Hz内，包括在记忆编码表现出可靠的功率增加的频率范围（见图3d），其步长为5Hz。...根据BOSC，对于包含theta振荡的单试次时间窗，两个年龄组的所有个体都在theta频率范围内的功率谱中显示出可靠的峰值，提供了两个年龄组都存在theta振荡活动的明确证据（见图3a）。...到目前为止，我们已经证明了在编码过程中theta频率范围内可靠的振荡活动以及可靠的gamma功率增加，但这些因素都没有显示出单纯项目记忆和配对记忆之间或不同年龄组之间的差异。...为此，在上述gamma频段分析定义的频率和兴趣区内，将gamma功率在试次上平均，然后排序到theta相位bin中（共36个bin）。

42940

深度学习在静息态功能磁共振成像中的应用

结果表明使用基于复杂的非线性函数的深度时空方法为学习任务生成具有鉴别性的编码，使用fMRI体素/脑区/功能连接特征对模型进行验证，发现本文方法的分类性能优于传统标准机器学习(SML)和DL方法，除了相对简单的集中趋势测量的...对于KRR方法，超参数网格被扩展为核映射函数(线性核/多项式核等)，正则化参数的范围为([10-3,10-2,10-1,1])，核映射函数中的gamma参数(范围为[−4,2])。...对于EN回归方法，将调优参数alpha乘以惩罚项(在[10-1、10-2、10-3、10-4、10-5、10-6]范围内)和凸组合惩罚参数(在[0,1]范围内均匀采样的10个值)也视为超参数。...两层双向LSTM模型和graph-CNN均使用了Adam优化器，并对学习率在[5×10-2,10-2,5×10-3,10-3,10-4]范围内和对批量大小在(16,32,64,128)范围内进行了调整。...结果 DL方法的性能 作者评估了所有特征和模型的实际年龄和预测年龄之间的MAE、相关系数和决定系数(R2)回归得分。图2说明了DL与SML在fMRI数据的年龄回归任务上具有一定的优势。

1.3K30

SQL谓词 LIKE

(根据SQL标准，NULL不被认为是一个0字符的序列，因此不被这个通配符选中。) 在动态SQL或嵌入式SQL中，模式可以将通配符和输入参数或输入主机变量表示为连接的字符串，如示例部分所示。...排序类型 模式字符串使用与它匹配的列相同的排序规则类型。 默认情况下，字符串数据类型字段是用SQLUPPER排序规则定义的，它不区分大小写。...如果LIKE应用于具有SQLUPPER默认排序类型的字段，则LIKE子句返回忽略字母大小写的匹配项。 可以使用SQLSTRING排序规则类型执行区分大小写的LIKE字符串比较。...但是，使用格式转换函数会阻止对字段使用索引，因此会对性能产生重大影响。 在下面的动态SQL示例中，LIKE谓词以逻辑格式指定日期模式，而不是%SelectMode=1 (ODBC)格式。...它显示所有年龄的平均值和HAVING子句选择的年龄的平均值。 它根据年龄对结果排序。 所有返回值的年龄从10到19。

2.3K30

豆瓣已玩烂，来爬点有逼格的 ——IMDB 电影提升你的品位

基于以上网页构造，我们发现只需得到每个电影的详情页编码(唯一)，通过2次“蛙跳”，实现详情页(1)(2)导出国家&类型，分数&人数的信息的获取。便于理解，爬取思维导图如下： ?...如何打造国际化电影工业，给世界人民讲故事，是中国电影人接下来需要探索的课题。 04 导演对比 我们一起看下那些在TOP250榜单中，最常出现的导演们： ?...虽然“老叔叔”、”老阿姨”们的评分偏低，但是一部电影的口碑高低不用太担心这类人群。因为数据告诉我们，满足30-44以及18-29这两个年龄段的中青年男性口味，电影口碑肯定差不了。...从近些年《战狼》、《红海行动》，这类战争动作片均取得不错的口碑中，对评分机制可略知一二。 06 类型、年龄与评分的关系 首先我们用热力图来看下各个人群对不同类型电影的评分情况： ?...这次我们将数据粒度细化至各年龄层，结合各年龄段评分，以下我们给出各年龄层在TOP250榜中的推荐电影。 ? 电影推荐 ? 未成年男性（<18） ? 18-29岁男性 ? 30-44岁男性 ?

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R语言JAGS贝叶斯回归模型分析博士生延期毕业完成论文时间|附代码数据

包括完成导入数据文件、探索汇总统计和回归分析 在本文中，我们首先使用软件的默认先验设置。在第二步中，我们将应用用户指定的先验，对自己的数据使用贝叶斯。...假设检验的基本知识 相关性和回归的基本知识 贝叶斯推理的基本知识 R语言编码的基本知识 数据实例 我们在这个练习中使用的数据是基于一项关于预测博士生完成论文时间的研究（Van de Schoot, Yerkes...plot(aes(x = age,              y = diff)) 回归 在这个练习中，你将研究博士生的年龄和age2对他们的项目时间延期的影响，这作为结果变量使用回归分析。...另外，你也可以使用后验的平均数或中位数。使用相同的分布，你可以构建一个95%的置信区间，与_频率_主义统计中的置信区间相对应。除了置信区间之外，贝叶斯的对应区间直接量化了人口值在一定范围内的概率。...不同的先验，结果会发生变化，但仍具有可比性。只有对年龄使用N(20,.4)，才会产生真正不同的系数，因为这个先验均值离数据的均值很远，而其方差却相当确定。然而，一般来说，其他的结果是可以比较的。

31130

R语言JAGS贝叶斯回归模型分析博士生延期毕业完成论文时间

在第二步中，我们将应用用户指定的先验，对自己的数据使用贝叶斯。 准备工作 本教程要求: 已安装的JAGS 安装R软件。...假设检验的基本知识 相关性和回归的基本知识 贝叶斯推理的基本知识 R语言编码的基本知识 数据实例 我们在这个练习中使用的数据是基于一项关于预测博士生完成论文时间的研究（Van de Schoot, Yerkes...plot(aes(x = age, y = diff)) 回归 在这个练习中，你将研究博士生的年龄和age2对他们的项目时间延期的影响，这作为结果变量使用回归分析。...另外，你也可以使用后验的平均数或中位数。使用相同的分布，你可以构建一个95%的置信区间，与_频率_主义统计中的置信区间相对应。除了置信区间之外，贝叶斯的对应区间直接量化了人口值在一定范围内的概率。...不同的先验，结果会发生变化，但仍具有可比性。只有对年龄使用N(20,.4)，才会产生真正不同的系数，因为这个先验均值离数据的均值很远，而其方差却相当确定。然而，一般来说，其他的结果是可以比较的。

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DESeq2差异表达分析

为此，当前的最佳做法是使用pseudobulk方法，该方法涉及以下步骤： 将子集替换为感兴趣的细胞类型以执行DE分析。...这些对象具有以下结构： ? 我们可以使用SingleCellExperient包中的函数来提取不同的组件。首先我们可以查看一下实验数据的计数和元数据。...为此，我们将以匹配样本ID的因子级别的顺序，对单个细胞元数据中的样本进行重新排序，然后只从与该样本对应的第一个细胞中提取样本信息。...最后一步是使用DESeq2包中的适当函数来执行差异表达式分析。...我们需要包括计数，元数据和设计公式以进行我们感兴趣的比较。在设计公式中，我们还应在元数据中包含我们想要回归其变化的任何其他列（例如批次，性别，年龄等）。

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