在 C# 中，有不同类型的变量（用不同的关键字定义），例如： int - 存储整数（没有小数点的整数），如 123 或 -123 double - 存储浮点数，有小数点，如 19.99 或 -19.99...; // myNum 现在是 20 Console.WriteLine(myNum); 其他类型: 演示如何声明其他类型的变量： int myNum = 5; double myDoubleNum =...存储值 6 然后我们使用 WriteLine() 方法来显示 x + y 的值，即 11 C# 多个变量 声明多个变量: 要声明同一类型的多个变量，请使用逗号分隔的列表： int x = 5, y =...(x + y + z); 在第一个示例中，我们声明了三个 int 类型的变量（x、y 和 z），并为它们赋了不同的值。...在第二个示例中，我们声明了三个 int 类型的变量，然后将它们都赋予了相同的值 50。 C# 标识符 所有的 C# 变量都必须使用唯一的名称来标识。 这些唯一的名称被称为标识符。
具体到生成模型中，因果关系允许分析如果某些变量采用不同的值（称为「反事实值」,counterfactual），结果会如何改变，进而评估生成模型捕获因果机制的能力。...CGM 框架如图 3 所示，其中，(a）给出 生成映射和分离变换的图示，（b）为显示节点之间不同类型独立性的示例 CGM 的因果图，（c）为显示与分离变换 t 相关的潜在空间中的稀疏变换 t′的交换图，...模型中的一个样本是通过从具有相互独立的分量、完全支持 z 的先前潜在变量分布中提取实现 z 来生成的。...使用术语表示（representation）来指定从 y_M 到某个表示空间 R 的映射 r（也将 r（y）称为点 y∈y_M 的表示）。...这些变量的一个典型选择是在卷积神经网络的一个隐藏层中收集每个通道的输出激活图。对于潜在情况，使用了一些条件来保证 g_M 可逆的，进而定义了网络的内部表示。
通过确定每种模态中哪些特征与潜在维度相关联，这对模型输出的可解释性是有益的。与线性模型相比，深度生成模型的缺点之一是难以解释潜在变量。作者通过使用VAE的生成特性克服了这一限制（图1B）。...通过PhenoGraph聚类计算模块化分数可以表明细胞在潜在空间中的分组情况如何，实验发现在两个模型中检测到的聚类数量是相似的（图3）。...使用PBMC训练数据对scMM进行训练，从BMNC数据的转录组测量值中获得潜在变量，并使用UMAP进行可视化（图5A）。BMNC数据被成功地嵌入到从PBMC训练数据中学习到的潜在空间中。...转录组和染色质可及性的潜在变量以及多模态潜在变量通过UMAP可视化（图6A-6C）。多模态潜在变量上的PhenoGraph聚类显示出与表皮和毛囊中存在的已知细胞类型相对应的聚类。...考虑到目前从一个信息集到另一个信息集预测转录组和染色质可及性的局限性，作者通过scMM在这些模态中实现跨模态生成。
最佳实践3：使用 Linters Linters 是一种可以通过强制一组规则和指南来帮助你编写更好代码的工具。它们可以帮助你捕捉潜在的错误，提高代码的整体质量。...使用 any 的一个最佳实践是将其使用限制在真正未知类型的特定情况下，例如在使用第三方库或动态生成的数据时。此外，最好添加类型断言或类型保护，以确保变量被正确使用。尽可能缩小变量类型的范围。...15: 类型保护 在 TypeScript 中，处理复杂类型时，很难跟踪变量的不同可能性。...infer 关键字 infer 关键字是 TypeScript 的一个强大特性，它允许你从一个类型中提取出变量的类型。...文章中还介绍了一些如何使用 TypeScript 的高级特性的最佳实践，例如使用类型别名和枚举，以提高代码的可读性和可维护性。此外，该文章还强调了如何使用可选链操作符来避免一些运行时错误。
表征几何学捕捉到潜在变量之间的协方差或相关性，而不是皮质连通性，可以作为一个更可靠的特征，从一个大群体中准确地识别受试者，即使每个受试者只有短期数据可用。...与自编码器不同的是，VAE是一种生成模型，能够合成与训练数据相似的新数据，并根据先验球面高斯分布对潜在空间进行正则化（图1）。这些属性允许学习的表示用潜在变量来表示，这些潜在变量编码数据的解耦原因。...该模型经过训练以表示和重建rsfMRI数据，并使用一组潜在变量，这些变量被限制为尽可能独立。...当生成过程利用从其先验分布(即标准高斯分布)中取样的潜在变量时，生成的FC模式反映的是总体的平均水平，而不是个性化的特征。...另一方面,FC潜变量之间既有正值又有负值,重现性高只在同一个个体(r = 0.41),但不同个体之间不会(r = 0.07)。
我们将从一个简单的例子开始，只有两个变量，以便直观地理解它是如何工作的。首先，我们为变量 X 和 Y 生成一些合成数据，两个变量之间的相关性为 0.7。...例如，假设我们想了解几个不同变量的测量与产生这些测量的潜在因素之间的关系。我们将首先生成一个合成数据集，以展示这可能是如何工作的。...然后，我们将从这些潜在变量中为每个个体生成一组八个观察变量，这些变量只是潜在变量的线性组合，同时加入随机噪声以模拟测量误差。...（#fig:efa_cor_hmap）显示从三个潜在潜在变量生成的变量之间的相关性的热图。 我们可以将 EFA 视为一次性估计一组线性模型的参数，其中每个模型将每个观察变量与潜在变量相关联。...右侧列中的字母告诉我们哪些组彼此不同，使用一种调整进行比较的方法；共享一个字母的条件彼此之间没有显著差异。
在 LeCun 看来，仅仅根据 prompt 生成逼真视频并不能代表一个模型理解了物理世界，生成视频的过程与基于世界模型的因果预测完全不同。...t)； 潜在变量建议 z (t)。...其中， Enc () 是一个编码器（我们可以理解为一个可训练的确定性函数，例如神经网络）； Pred () 是一个隐藏状态预测器（也是一个可训练的确定性函数）； 潜在变量 z (t) 代表未知信息，可以准确预测将来会发生什么...z (t) 变量必须从一个分布中进行采样，或者在一组中变化。它参数化了（或分布）一系列可能的预测。换句话说，变量 z (t) 定义了一个可能性空间，我们根据这个空间来预测未来可能发生的情况。...没有动作变量 a (t)； 4. x (t) 是离散的； 5. 预测器计算 x (t+1) 结果的分布，并使用潜在 z (t) 从该分布中选择一个值。
另一种结果是我们没有观察到的，因此被称为潜在结果。如果我们有一个没有接受干预但与接受干预的组非常相似的对照组，就可以估计潜在的影响。这里就要求必须确保两组在干预前没有任何差异。...这个想法是这样的:因为没有一个自然的对照组，所以只能尝试构建一个尽可能与干预组相似的对照组。在上面的例子中，我们可以使用其他类似省的数据。...上面该公式描述了我们想要如何构建合成控制组(即哪些变量)。...总结 因果推理是一种推理过程，通过观察事件或现象之间的关系，推断出一个事件或现象是另一个事件或现象的结果或原因。它是从一个或多个前提中得出结论的过程，其中前提描述了可能的原因和结果之间的联系。...CausalPy 可以使用不同类型的模型用于准实验的因果推理，他的地址如下： https://causalpy.readthedocs.io/en/latest/ 另外《The Brave and True
因此，作者提出了一种用于ST数据中细胞类型的多分辨率反卷积的贝叶斯模型（DestVI），与其他方法不同，DestVI使用条件深度生成模型来学习离散的细胞类型特异性图谱和连续的亚细胞类型潜在变异。...该管道还使用户能够使用细胞类型特异性差异表达 (DE) 提取特定组织切片或同一组织内不同区域的分子特征。...2 结果 空间转录组学的多分辨率反卷积 DestVI使用两种不同的潜在变量模型 (LVM) 来推断CTP以及特定细胞类型的连续子状态。...DestVI通过在scRNA-seq数据上学习特定细胞类型的潜在变量，使用深度生成模型并将这些潜在变量映射到空间数据上来解决这个问题。...与作者开发的自动化管道相结合，DestVI可以提供可解释的分析，以便比较不同条件下或同一组织切片的不同生态位之间的细胞基因表达水平。并且，在该研究中，作者为DestVI使用了一组固定的超参数。
正文： 数字的堆积让人眼花缭乱，如何快速聚焦信息热点，发现潜在差异与趋势，是大数据时代的难点；办法很多，其中以图代替堆积的数字，化抽象为易观易感的影象是屡试不爽的方法之一； 怎么用图去刻画多元的数据，...雷达图：也称为蜘蛛图(spider chart)，从一个点出发，用每一条射线代表一个变量，多个变量的数据点连接成线，即围成一个区域，多个样本围成多个区域，就是雷达图。...原理：用二维空间的一条曲线表示多维空间的点，主要借助正余弦函数来刻画一组变量。不由得让人想联想到傅立叶变换。...注意：各变量数值悬殊时，要先标准化 价值发现聚类的特性：同类的曲线拧在一起，不同类拧成不同的束。需要借助计算机处理复杂的计算，这里我们使用R语言完善的包MSG来绘制调和曲线。...， #借助R中的数据集 andrews_curve(iris[,-5], col=as.integer(iris[,5])+100) 3，总结如下： 环形图—多个样本结构对比 散点图—多个变量之间的关系
所有这些方法的共同点是假设(1)潜在变量被表示为d维向量，以及(2)观测值是这些潜在变量的某些注入生成函数的输出。...1 引言考虑图1（左）中的图像。我们可以清楚地看到四个不同颜色的球，每个球的位置都不同。但是，问“哪个是第一个形状？哪个是第二个？”并没有一个明确的答案：图像只是描绘了一组无序的对象。...我们观察到的图像x是通过生成函数g(·)生成的，该函数将一组对象属性渲染成像素空间中的一个场景，即x = g(Z)。...这些结果并没有解开对象的属性，但它们解决了一个重要的前驱问题：假设存在生成函数的对象级别分解足以将潜在变量划分为对象。与这两篇论文一样，我们将假设自然图像可以分解为对象，每个对象占据一组不相交的像素。...这个领域的一个重要研究方向是如何首先从图像和视频等数据中获得这样的对象。
VGAE是基于变分自动编码器 (VAE) 的基于图的数据的无监督学习框架。图生成器利用潜在变量并学习可解释的潜在表征来生成新的分子图。...与只能从单个输入图学习的VGAE不同，GraphVAE提出了另一种基于VAE的生成模型，可以从一组图学习。...作者提出了一个反应模型来预测这些生成的反应物如何一起反应生成新的分子。采用WAE涉及最小化的目标函数来学习模型参数，取代了VAE。 还存在一些使用强化学习 (RL) 来优化生成分子特性的工作。...GraphAF是一种利用自回归方法的基于流的模型。上面使用离散潜变量和离散变换使GraphDF与其他基于流的方法不同，而生成分子的主要过程类似于GraphAF。...和重构 (可以从其潜在变量重构的分子的百分比)。
变量 ci 是潜在的；根据协变量 Xci 使用多项逻辑模型描述其概率：其中 ξ0g 是 g 类的截距，ξ1g 是与时间无关协变量 Xci 的 q1 向量相关的类特定参数的 q1 向量。...当没有协变量预测潜在类成员资格时，该模型将简化为特定于类的概率。后验分类在涉及潜在类别的模型中，可以对每个潜在类别中的主体进行后验分类。...用于可视化数据（仅限表头）：head(data)在不同的时间收集不同的标记。在数据集中，时间尺度是年龄。获取数据的快速摘要：summary(data)一些变量有缺失值。...选择最佳模型一组模型（通常具有不同数量的潜在类）的估计过程可以用 来概括 summary。summary我们在这里总结了我们之前估计的 6 个模型。...copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题基于R语言的lmer混合线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次
在其现代形式中，它能够与任何数据类型一起使用——比率、区间、序数、名义和计数——并且可以对变量之间的曲线关系以及交互作用进行建模。 它不需要完整的数据……它可以容纳多个因变量，有时与联合分析混合。...想象一下，如果您想更好地了解哪些消费者感知与您的产品或服务类别中的喜欢、购买兴趣或满意度最密切相关，并查看是否存在不同感知的潜在消费者细分（聚类）。...虽然不是一个简单的建模任务，但 SEM 将适用于这些目标，并且品牌的图像也可以被映射，以帮助我们了解品牌感知背后的维度如何区分品牌。...在此示例中，传统因素由知名度、大品牌_和_可靠性 属性表示或衡量。 从一个潜在变量指向另一个潜在变量的单向箭头描绘了假设的因果关系，例如传统对品牌价值的影响，这是本分析中的因变量。...从潜在变量到属性的单向箭头等效于因子分析中的载荷。 在这个例子中，双头箭头是潜在外生（独立）变量之间的相关性。 与箭头相邻的数字是回归系数、相关系数和因子载荷。
这个枚举类型的不同变体对应于不同的宇宙信息，可以在类型检查中使用。...通过使用这些结构体和枚举类型，编译器可以跟踪和管理借用区域的生命周期和作用域，并检测潜在的借用错误。...接下来，我们来介绍一下这几个trait的作用： AnalysisResults：这个trait定义了对于一个特定的数据流分析结果类型R，如何在MIR上获取和保存分析结果。...Effect是数据流分析中的效果的枚举类型。它包括不同类型的效果，如生成、杀死、调用等。...Def 变体表示变量定义的程序点，Use 变体表示变量使用的程序点。这些枚举类型用于帮助生成活跃性转移函数的定义和使用点之间的关联。
探索性因子分析（EFA）是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法，通过寻找一组更小 的、潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的、变量间的关系。...1.R中的主成分和因子分析 R的基础安装包中提供了PCA和EFA的函数，分别为princomp （）和factanal（） psych包中有用的因子分析函数 函数 描述 principal（） 含多种可选的方差放置方法的主成分分析...（2）提取公共因子 可使用fa（）函数来提取因子 fa（）函数的格式为： fa（r，nfactors=，n.obs=，rotate=，scores=，fm） r是相关系数矩阵或原始数据矩阵； nfactors...（2）其他潜变量模型 先验知识的模型：先从一些先验知识开始，比如变量背后有几个因子、变量在因子上的载荷是怎样的、因子间的相关性如何，然后通过收集数据检验这些先验知识。...lcda包可做潜类别判别分析，而lsa可做潜在语义分析----一种自然语言处理中的方法。ca包提供了可做简单和多重对应分析的函数。 R中还包含了众多的多维标度法（MDS）计算工具。
结构因果模型则通过描述系统的潜在因果机制来描述因果关系。SCM 由一组变量、一组外生变量、一组函数和一个联合分布组成。...此外，因果发现是从观测数据中恢复由SCMM生成的因果图，而因果表征学习旨在恢复潜在变量及其因果关系。...理解底层数据的因果关系对于开发可靠的GNN至关重要。本节对现有的CIGNNs进行系统综述，并使用一个分类系统来突出它们不同的因果学习能力。...组不变学习旨在将不变学习扩展到更实际的场景中，其中明确的标签在不同的环境之间不可用。关键思想是利用从输入图（s）中解缠的变表示来推断不同的训练环境，从而满足不变学习的要求。...不同应用中的图生成过程可能导致不同类型的分布偏移、不公平性或模型可解释性问题，因此数据集的多样性至关重要。接下来，将介绍已经采用用于评估可信度的三个方面的现有真实世界和合成数据集。
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...MIDAS 使用自监督学习来在潜在空间中对齐不同的模态，改善下游任务中的跨模态推断，例如插值和模态转换。同时还应用信息论法来解耦生物状态和技术噪声，进一步实现批次校正。...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...单细胞多组学分析持续发展 就像从一粒沙子中可以看到世界，科学家也能从小小的细胞内看到多重宇宙，或者更准确地说，叫做「多个组学」。
搜索使 R(x) 最大化的 x 是不够的，因为我们希望为一批查询采样具有高 R 值的一组代表性 x，即围绕 R(x) 的模式。...因此，有了该数据集，我们就可以进行传统的机器学习方法。我们可以学习一个模型，比如给定 x 预测 y，我们也可以使用该模型来筛选潜在问题。...所有的路径都从一个根节点开始，到同步节点结束，但是有不同的概率——我们将去选择一些动作，然后选择其他动作。 如果看一下这个有向图，它的路径数量呈指数级增长。...对于事件的非归一化概率，这些事件对应于轨迹上一组属性，告诉我们如何构造一个对象，因此我们也可以定义与这些流的比率相对应的传统概率。...生成之所以发生是因为底层世界有结构。所以我们可以使用这些结构来潜在地边缘化高维联合概率。我们可以使用这些概率来表示图上集合的分布，因为图只是特殊类型的集合。 如果我们有数据，也可以训练能量函数。
该框架利用了VAE的解码器作为一个生成模型，最终训练的解码器将能够从学习的潜在分布中生成新的数据示例。对于作者的多模态数据，作者假设VAE的生成能力将允许作者识别患者暴露和组学特征之间的关联。...在组学数据集中，每个个体总共包含8807个变量，中位缺失量小于5%，宏基因组数据除外，其中三分之二的个体(532)没有任何数据。因此，这些个体在多组学数据中的缺失量高达24.7%。...图：所选VAE模型的重构精度 潜伏空间中重要的临床特征 为了说明该模型如何很好地捕获临床数据的结构，作者分析了连接到编码器输入变量的神经网络权重。...图：MOVE第一层与潜在特征重要性 当作者使用Shapley相加解释(SHAP)分析研究连续特征如何影响个体在潜在空间中的定位时也是如此，而对于离散特征，作者发现t2d相关的遗传变异以及临床相关的特征都很重要...因此，作者相信，该生成方法为大型多组学数据分析提供了新的可能性，可以发现潜在的新生物标志物，进行思维实验并在高维分子数据中调查药物的潜在直接影响，从而得出可测试的假设。
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