(四) 如何计算具有相同日期数据的移动平均？ 数据表——表1 ? 效果 ? 1. 解题思路 具有相同日期数据，实际上也就是把数据进行汇总求和后再进行平均值的计算。其余和之前的写法一致。...同时我们可以通过建立日期表来确定唯一值后进行汇总。 建立数据表和日期表之间的关系 2. 函数思路 A....'日历'[Date]<=Min('日历'[Date]) ) ) 解释：这里需要2个条件，除了日历条件，还需要添加一个日期是否有值的条件...Blank() ) 至此同日期数据进行移动平均的计算就出来了。...满足计算的条件增加1项，即金额不为空。 是通过日历表（唯一值）进行汇总计算，而不是原表。 计算的平均值，是经过汇总后的金额，而不单纯是原来表中的列金额。
研究数据提供：ChinaScope 核心观点 ▪ 本文利用新闻数据，以全量公司（上市+非上市）为节点，以共同出现在新闻中为边，构建了新闻共现网络，并对其做社群检测； ▪ 新闻共现网络内，有关联的股票对比无关联股票对表现出更强的相关性...二、构建新闻共现网络 2.1 新闻共现网络构建步骤 新闻共现网络的数据来源于数库提供的 SmarTag 新闻分析数据，主要应用的数据表为 SmarTag 数据中的股票标签表（news_compnay_label...A 股覆盖率低，因此在每月末计算共现矩阵过去 90 日的总边数，即如果公司 a 和公司 b 在过去 90 日中存在新闻共现情况，那么也将其纳入新闻共现网络中，扩展网络的覆盖度更高，股票共现关系也相对更稳定...同样以中信一级行业分类为比较基准，为了比较新闻共现集群与行业分类的不一致性，下图计算了各时间截面下中信一级行业内成分与新闻共现集群内成分的平均重叠率。...（ 集群 i 对行业 j 的重叠率 = 集群 i 内属于行业 j 的公司数量 / 所有集群内属于行业 j 的公司数量，然后横截面对 top50 的集群的重叠率计算求平均；排名靠后的集群涉及的股票数较少，
我们用距离的余弦值来计算两个词汇向量之间的相似度。倘若词汇w与我们所用词汇资源中的任意的同义词或反义词均没有关联，或倘若一种语义特征与词汇w之间不存在共现关系，我们定义结果为零。...相反，特征，如issue，可以与许多不同的形容词共现，其特征值对应的weightSA(formal, issue)应当逼近零，因为formal与其同义词之间的平均相似度极大。...最后，特征，如rumor仅与informal及其同义词共现，而不与原始目标形容词formal及其同义词共现，该特征对应的weightSA(formal, rumor)应当很低。...方程2中的第一个表达式代表在一个语境窗口中目标词w与语境c共现。目标词出现的次数与出现的语境被定义为#(w,c)。...表格3：识别反义词任务中的AUC得分 我们计算在3.2描述的数据集中所包含的词对的相似度余弦值，以区分反义词与同义词，然后运用ROC曲线(AUC)下方的区域评估dLCE模型与SGN和mLCM模型的性能对比结果
这样就可以得到一个共现矩阵。 共现矩阵的每一列，自然可以当做这个词的一个向量表示。这样的表示明显优于one-hot表示，因为它的每一维都有含义——共现次数，因此这样的向量表示可以求词语之间的相似度。...我们将巨大的共现矩阵进行SVD分解后，只选取最重要的几个特征值，得到每一个词的低维表示。 ?...Word2Vec词向量 上面的介绍中，我们发现基于共现矩阵的词向量，也可以表现出很多优秀的性质，它也可以得到一个低维的向量表示，进行相似度的计算，甚至也可以做一定的推理（即存在man is to king...实际上，对于上面的损失函数，我们可以有一种更加高效的计算方法，因为会出现次，所以我们不用一个窗口一个窗口慢慢地滑动计算，而是直接把这些重复的项一起计算： 上面可以根据可以进一步变形： 这个公式中的我们仔细定睛一看...在Word2Vec中，我们是通过滑动窗口来进行计算的，我们在遍历整个语料的过程中，同样一对可能会出现在多个窗口中，这些计算我们都存在重复，而如果利用统计信息，我们可以只计算一次，
：使我们能够基于第一原理从数据中建立简单的、完全可以解释的「白盒」模型，该理论也可以为理解人脑中无监督学习的原则提供指导。...实验结果表明，基于稀疏流形变换（sparse manifold transform）的两层模型，与latent-embedding自监督方法具有相同的objective，并且在没有任何数据增强的情况下，...相似性主要来自三个经典的想法：1）时序共现，2）空间共现；和3）原始信号空间中的局部相邻（local neighborhoods）。...当基础结构为几何结构时，这些想法在相当程度上是重叠的；但当结构为随机结构时，它们在概念上也会有所不同，下图展现了流形结构（manifold structure）和随机共现结构（stochastic co-occurrence...一个最明显的例子来自于自然语言，其中的原始数据基本不会来自于平滑的几何，比如在单词嵌入中，「西雅图」和「达拉斯」的嵌入可能很相似，尽管它们并没有频繁共现，其根本原因是它们有类似的上下文模式。
分析产生了具有可分离的可解释全脑低于（hypo，后文全部译为“低连通性”）和高于（hyper，超连通性）对照组RSFC模式的三个因素。绝大多数ASD患者呈现多种（分类）因素，暗示了个体内亚型的重叠。...对18个协变量进行回归，其中包括6个头动参数，平均脑脊液信号，平均白质信号，全局信号及其时间差异值。被删失的帧计算系数并未进行回归。使用最小二乘频谱估计来将数据插值到检查帧。...暖色（红色）表示超连通性(相对于神经典型组即对照组的连通性)，冷色（蓝色）表示低连通性(相对于神经典型组的连通性)。B为具有统计学意义的超/低静息态功能连接模式与每个因素相关。...这些因素并未区分核心ASD症状（例如重复刻板行为与社交功能），但可以将核心ASD症状和共病情感症状（因素1）同来自与执行功能障碍有关的共病外在症状（因素2）进行区分。...这一发现强调了ASD现象学的两个重要方面。一个是ASD症状域的强相关性和可能是部分重叠的生物学基础导致的。另一个是，大脑–行为学发现是共病症状导致了ASD的异质性。
—Begin— 背景 微生物之间的共现(Co-occurrence)可能有以下几种原因，他们可能具有一定的生态关系，或者在生态位上有重叠。 ? ? 物种的关系可能是此消彼长、或者共增共减。 ?...考察实际相似度与打乱后相似度的显著性差异。 最后保留具有意义的相似度并可视化。 ? 其存在的问题包括： 1.双零问题(double zeros): 微生物数据存在很多的0值。...因此当存在很多0，就会得到很高的相似度。 如下表所示，增加了0值后相似度显著的升高了。 因此对于双零值，算法中要避免得到很高的相似度。 ? ? ? ? 2....另外pearson和 spearman考虑的是绝对值，因此标准化后会带来很大的偏差。而基于比例或者对数比例(log-ratio)的方法不受数据组成的影响，因为标准化后数据之间的比例不会变。...第二种实现网络的技术是基于回归。将物种划分为source和target，使用多元回归计算物种之间的关系。 也是要随机化数据重复计算。根据实际回归系数与随机得到的回归系数的关系进行判定。
从某个节点的邻居中随机挑选一个节点作为下一跳节点的过程称为随机游走(Random Walk，下文简称游走)，多次重复游走过程可产生游走序列。 随机游走负责对图进行采样，获得图中节点与节点的共现关系。...好：图上游走方法科学有效 随机游走序列中节点共现与句子中单词共现均服从幂律分布，可通过word2vec(多使用skip-gram)求解 得到图上节点Embedding。...省：可持续迭代、节省重复训练成本 网络的演化通常是局部的点和边的变化，在网络演化过程中只需要对有变动的节点重新生成随机游走序 列，大大节省对整个图上节点重新生成游走序列的时间。...随机游走策略介绍 游走的关键问题在于如何选择下一跳节点，即选点策略。 选点策略具体可以用转移概率来表示，我们通常按转移概率是否相等可以将游走分为无权(unbias)和 加权(bias)两类。...frequency：带权重的游走 frequency的特点是邻居节点集合中每个节点被选中的概率与节点边的权值正相关，转移概率为归一化后的边权重。
生态位偏好也可以解释为什么近缘物种经常同时出现，因为它们可能比远亲物种有更多的生态位重叠。 ? 图1 微生物相互作用网络的共现源 （A）共生关系可以由微生物相互作用驱动。...此外，最近的工作表明，在宏观生态网络中已知的基石物种并不一定会在共现网络中产生可检测到的信号。这进一步削弱了核心物种很可能代表关键要素的假设。...虽然Newman定义了关于节点度的相似性，但对于有向网络来说，相似度也可以根据内、外度来计算。大多数微生物网络推理工具不提供有向网络，但同配也可以定义为共现或互斥的相似性。...我们还暗示了如何改进实验设计，以发现或避免样品的异质性。包含额外的信息可以让研究人员区分间接的和直接的边缘，并阐明共现背后的功能机制。在这里，我们提供了这种方法的例子。...(A)越来越大的中心物种集预测出的中心物种平均数目。对数据点进行了二次方程拟合。（B）对于越来越大的中心物种集合，平均p值，每个重复的p值分别计算。
因为一般认为参数值小的模型比较简单，能适应不同的数据集（由于参数比较小，数据本身的波动对结果影响不至于太大），也在一定程度上避免了过拟合现象。 8....指的是反向传播过程中，梯度开始很大，但是很快就降低到一个很小的值。 梯度爆炸现象： 靠近输出层的隐藏层梯度很小，参数更新慢，几乎不会收敛，而靠近输入层的隐藏层梯度变得很大，参数更新快，很快就会收敛。...fast-rcnn： rcnn的若干局部区域（约1000个）存在特征重复计算的问题，fast-rcnn把这些局部区域映射到最后一层的特征图上，一张图仅需要提取一次特征就行了，大大提高了计算速度。...如何实现边框回归，二个框的差异体现在位置和大小上，所以对其修正也可以从平移+缩放实现。分别是X方向上的平移、缩放和Y方向上的平移和缩放，一共4个映射关系。...③ 从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的E，然后判断E与A、C的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框。 就这样一直重复，找到所有被保留下来的矩形框。
词向量的表示可以分成两个大类1：基于统计方法例如共现矩阵、奇异值分解SVD；2：基于语言模型例如神经网络语言模型(NNLM)、word2vector(CBOW、skip-gram)、GloVe、ELMo...word2vector中的skip-gram模型是利用类似于自动编码的器网络以中心词的one-hot表示作为输入来预测这个中心词环境中某一个词的one-hot表示，即先将中心词one-hot表示编码然后解码成环境中某个词的...共现矩阵它有以下3个特点： ·统计的是单词对在给定环境中的共现次数；所以它在一定程度上能表达词间的关系。 ·共现频次计数是针对整个语料库而不是一句或一段文档，具有全局统计特征。 ...GloVe模型算法 最后，关于glove模型算法，大致是这样的：从共现矩阵中随机采集一批非零词对作为一个mini-batch的训练数据；随机初始化这些训练数据的词向量以及随机初始化两个偏置；然后进行内积和平移操作并与...l o g ( x i j ) log(x_{ij}) log(xij)计算损失值，计算梯度值；然后反向传播更新词向量和两个偏置；循环以上过程直到结束条件。
J(\theta) [优化算法：梯度下降] 遵循梯度下降的一般思路，我们计算 J(\theta) 对于参数 \theta 的梯度，然后朝着负梯度的方向迈进一小步，并不断重复这个过程，如图所示。...3.2 基于窗口的共现矩阵示例 利用某个定长窗口(通常取5-10)中单词与单词同时出现的次数，来产生基于窗口的共现矩阵。...3.5 方法1：对X进行降维（作业1） [方法1：对X进行降维（作业1）] 可以使用SVD方法将共现矩阵 X 分解为 U \Sigma V^T ，其中： \Sigma 是对角线矩阵，对角线上的值是矩阵的奇异值...基于预估] 我们来总结一下基于共现矩阵计数和基于预估模型两种得到词向量的方式 基于计数：使用整个矩阵的全局统计数据来直接估计 优点：训练快速；统计数据高效利用 缺点：主要用于捕捉单词相似性；对大量数据给予比例失调的重视...所以相较于单纯的共现概率，实际上共现概率的相对比值更有意义 [Encoding meaning in vector differences] 问题： 我们如何在词向量空间中以线性含义成分的形式捕获共现概率的比值
让我们从巴甫洛夫的狗说起：狗听到铃声就知道开饭了。 铃声和开饭之间并不存在必然的联系，我们知道之所以狗会将两者联系在一起，是因为巴甫洛夫有意的将两者一次次在狗那儿重复共现。...细分辨我们不难想到：铃声和开饭之间不仅重复共现，而且这种重复共现还具备一个相对稳定的周期，而其他的那些声音和开饭的共现则是随机的。 那么遗忘又在其中如何起作用的呢？...1、所有事物一视同仁的按相同的规律进行遗忘； 2、偶尔或随机出现的事物因此会随时间而逐渐淡忘； 3、而具有相对稳定周期重复再现的事物，虽然也按同样的规律遗忘，但由于周期性的得到补充，从而可以动态的保留在记忆中...提到遗忘，很自然的会想到艾宾浩斯遗忘曲线，如果这条曲线有个函数形式，那么无疑是模拟遗忘的最佳建模选择。遗憾的是它只是一组离散的实验数据，但至少让我们知道，遗忘是呈指数衰减的。 ...2.2、词典自维护：切词的同时动态维护词库的词条、词频、登录新词 2.2、领域自适应、跨语种（继承自词库特性） 3、词权值计算 3.1、关键词提取、自动标签 3.2、文章摘要 3.3、长、短文本相似度计算
图3 辩论和修辞元素类别示例 比赛的评分函数是根据真实值和预测值词索引之间的重叠进行评估，如果真实值和预测值之间单词索引的重叠，以及预测值和真实值之间单词索引的重叠均大于等于0.5，则预测是匹配的，并被视为真正例...如果存在多个匹配项，则采用具有最高重叠对的匹配项。任何不匹配的真实值都被视为假负例（FN），任何不匹配的预测值都被视为假正例（FP）。...而Glove则引入了全局信息，通过对’词-词’共现矩阵进行分解得到单词的向量编码，计算更简单，可以加快模型的训练速度。...简单的说，Glove是一种全局的对数线性回归模型，目标函数采用带权重的最小二乘法，基于‘词-词’ 共现次数统计来训练。...了解了基础的文本编码方法，我们就可以对训练数据的单词进行编码处理，由于分类基于句子进行，所以句子的编码为句子中单词编码值的加和求平均。
这一发现表明，在较短的时间尺度上，我们的结果表明TVC fMRI中有事件样信号变化，可以归因于协方差的时变变化。相反，替代滑动窗口数据产生的结果更类似于经验数据，但BC的时间平均值明显较低。...为了研究这种可能性，我们基于个体受试者所有时间点的所有候选中心的BC值计算了空间重叠矩阵。利用Jaccard指数计算激活枢纽在不同时间点的空间重叠程度，并以时间x时间对称矩阵的形式显示。...矩阵项为0表示在两个时间点上没有激活枢纽，而值为1则表示在t1出现的所有激活枢纽(100%)在t2也存在。 ...在所有时间点和被试中平均的共现结果分别显示在图5 AB中基于折刀TVC的结果和图5CD中基于滑动窗口TVC方法的结果。...有趣的是，在慢枢纽的情况下，位于右侧前岛叶(位于SA亚网络)的枢纽与大脑皮层下亚网络中的丘脑和壳核的其他几个枢纽的共现程度最高。
然而，如何将神经网路的黑盒拆开从而解释这一神奇的现象，一直都是有待探索的有趣的科学问题。...的内积乘以 1/λ，从而使其更具有可解释性。 线性词类比何时成立？ 现在，我们知道了线性类比在向量空间中成立所需要满足的条件，以及如何解释两个单词向量的内积。...估计 csPMI 根据 csPMI 定理，如果一个类比下号在一组无噪声单词向量空间中的单词对上成立，那么每一对单词都具有相同的 csPMI 值。...为了检验这一点，我们计算了维基百科中共现的词数，并计算了 word2vec 论文中必须成立的单词对的类比的平均 csPMI 值（例如，对于「首都-国家」单词对来说，有 {(Paris, France)、...结语 在无噪声的 SGNS 或 Glove 空间中，线性类比在一组单词对上成立，当且仅当对于每个单词和任意两个单词对来说，它们在分解出的「单词-上下文」矩阵中的行向量共面的情况下，共现偏移点互信息（csPMI
可以只做差异分析，也可以只做WGCNA，也可以都做取交集，主要是看得到的基因是否具有可解释性 常见图表 1.热图+聚类 输入数据是数值型矩阵/数据框 颜色的变化表示数值的大小 聚类默认是层次聚类，算法可以调整...，画起来太费计算资源 2.没有必要，几万个基因里只有几十个到几千个表达存在差异，其余没有差异，如果全画，肉眼难以看到差别 2.散点图和箱线图 箱线图：输入数据是一个连续型向量和一个有重复值的离散型向量（...分类型） 注意：箱线图的最大最小值有自己的计算方法，不是实际的最大最小值，最大最小值外可能存在离群值 箱线图适合展示一组数据的整体分布情况 5条线集中在一起，说明重复性好，数据集中 箱线图的实际用途：展示单个基因在两组之间的表达量差异...（也称为综合指标），每一个主成分由若干个基因组成 在数学中，要求前两个主成分对数据解释程度>90%，在生物学中这个数字不太重要，因为基因数量太多了一共几万个，PCA数据的结果很可能前3个加在一起也不够90%...如何在GEO中寻找自己感兴趣的数据？
No.39期 单词共现矩阵计算 Mr. 王：这里还有一个很典型的例子——单词共现矩阵计算。 这个例子是计算文本集合中词的共现矩阵。...小可：那么单词共现矩阵计算有什么用呢？ Mr. 王：这是一种用来测量语义距离的方法。两个词出现在同一个句子中的次数越多，说明它们之间的语义距离就越近，它们之间的关联性也就越大。...首先，它有一个大的事件空间（单词数目）；其次，它会产生大量的观测值（单词集合）。而我们的目标是记录有趣的关于事件的统计数据。 小可：具体应该怎么做呢？ Mr....王：没错，但是现在我们面对的核心问题就是，如何高效地对部分计数进行聚合。我们首先可以想到的基本方法就是词对法。当 Mapper 处理一个句子时，生成这个句子里面的共现词对。...到了 Reducer 之中，我们再将上述的键值对进行合并： ? 但是这个问题的关键点在于，如何设计一个好的数据结构，让后面的 value 部分能够更容 易聚合。
动态规划经分解得到的子问题往往不是互相独立的，有些子问题会被重复计算多次，这便是重叠子问题。...重叠子问题并不是动态规划的专利，重叠子问题是一个很普见的现象。 什么最优子结构？ 最优子结构是动态规划的必要条件。...这便是重叠子问题！子问题被重复计算。 当三角形数列的数据不是很多时，重复计算对整个程序的性能的影响微不足道 。如果数据很多时，大量的重复计算会让计算机性能低下，并可能导致最后崩溃。...但是，每次运行后的速度是非常给力的。 当出现重叠子问题时，可以缓存曾经计算过的子问题。 好 ！现在到了关键时刻，屏住呼吸，从分析缓存中的数据开始。...把子问题的值传递给另一个子问题，这便是状态转移。当然在转移过程中，一定会存在一个表达式，用来计算如何转移。 用来保存每一个子问题状态的表称为 dp 表，其实就是前面递归中的缓存器。
北大数学教授董彬也曾讲，作为研究者，自己其实是比较喜欢大模型幻觉的： 因为幻觉和创造/创新其实只有一线之隔。 那么这篇综述具体如何解剖大模型幻觉现象？一起来看看。...具体来说，数据缺陷分为错误信息和偏见（重复偏见、社会偏见），此外大模型也有知识边界，所以存在领域知识缺陷和过时的事实知识。 即便大模型吃掉了大量数据，也会在利用时出现问题。...大模型可能会过度依赖训练数据中的一些模式，如位置接近性、共现统计数据和相关文档计数，从而导致幻觉。...比如说，如果训练数据中频繁共现“加拿大”和“多伦多”，那么大模型可能会错误地将多伦多识别为加拿大的首都。 此外，大模型还可能会出现长尾知识回忆不足、难以应对复杂推理的情况。...了解了如何度量幻觉后，就是减轻幻觉的方法了。 对症下药减轻幻觉 研究人员根据致幻原因，详细总结了现有减轻幻觉现象的研究。 1、数据相关的幻觉。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
