前言 在学籍管理中，我们导出学籍后（姓名 学籍号 身份证号）等常用的信息。如何按照学籍信息和对应学生的照片进行命名呢？...如何将excel中对应的学生姓名和学号与对应的学生匹配并重命名呢? 最终实现的效果 image.png 问题解决难点 将excel中数据和图片一一对应是关键。...不然数据可能无法一一对应。 实现方案 01对拍摄的所有文件批量重命名 因为照相设备的不同，拷贝出来相片的命名方式是不同的。 image.png 如上，按照学生姓名（由A-Z排序）后，给学生拍照。...运行效果 image.png 方案二 利用批处理实现（适用于没有python环境的用户） 首先将图片批量重命名，然后将图片名称放到excel中。...image.png 在批处理中输入公式 ="ren "&E2&".jpg "&A2&B2&".jpg" E2为原图片名称所在单元格 将结果复制出来，在txt中另存为bat文件，注意编码格式为ANSI不然汉字会乱码
在deepseek中输入提示词： 一步步的思考，单元格C2的内容是中英文混合的，现在要写一个Excel公式，将英文内容提取出来。...举例如下： 如果单元格C2的内容是：电脑软件提供商MSFT.O，应该提取的英文内容是：MSFT.O 如果单元格C2的内容是：COUR.N 在线提供网络公开课程，应该提取的英文内容是：COUR.N 注意：...步骤1：确定英文字符和点的范围 英文字符包括大写字母（A-Z）、小写字母（a-z）和点（.）。我们需要识别这些字符并将其提取出来。...具体公式 假设我们要在单元格D2中提取C2中的英文内容，可以使用以下公式： =TEXTJOIN("", TRUE, IF((CODE(MID(C2, SEQUENCE(1, LEN(C2)), 1))...：将所有符合条件的字符连接起来。 示例 假设C2的内容是“电脑软件提供商MSFT.O”，公式将提取出“MSFT.O”。
本文主要介绍了Redis中5种基本的数据结构，以及相应的数据操作命令。...Redis基本数据结构 Redis是键值对(Key-Value)存储的非关系型数据库，存储形式可以类比Python中的字典。...将key对应的value加1: INCR key 将key对应的value加整数increment: INCRBY key increment 先设置number=1，然后再分别+1，+10： 将...score相同的a和b，可以看到成功的插入了3个元素： 返回元素个数： ZCARD key 返回有序集key中，score值在min和max之间的成员个数： ZCOUNT key min max...，最后总结一下文章介绍的所有内容： 常用键命令； Python连接和操作Redis数据库； 5种基本的数据结构：字符串、哈希、列表、无序集合和有序集合，及其相应的数据操作命令。
直接校正表达矩阵 处理批次因素最好的方式还是如前面所述将其整合到差异基因鉴定模型中，降低批次因素带来的模型残差的自由度。...但一些下游分析，比如数据可视化，也需要直接移除效应影响的数据来展示，这时可以使用ComBat或removeBatchEffect函数来处理。...suppressMessages(library(patchwork)) suppressMessages(library(ggbeeswarm)) suppressMessages(library(limma)) 读入标准化后的表达矩阵和样品信息表...biological_group]] <- factor(metadata[[biological_group]]) metadata[[batch]] <- factor(metadata[[batch]]) # 模型中引入关注的生物变量和其它非批次变量...同时考虑批次、混杂因素和生物分组信息进行校正，校正后差异就全部集中在生物分组信息水平 (PC1)上了 (PC1 variance=100)，应该是过拟合了，每组样本的基因表达都一致了。
p=24694 本文首先展示了如何将数据导入 R。然后，生成相关矩阵，然后进行两个预测变量回归分析。最后，展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。 数据输入和清理 首先，我们将加载所需的包。...= 表示不等于 #让我们看看数据文件 sub #注意 R 将原始数据中的空白单元格视为缺失，并将这些情况标记为 NA。...NA 是默认值 # 使用 dplyr 对特定测试进行子集化 select(sub, c(T1, T2, T4)) # 使用 psych 包获取描述 请注意，R 将原始数据中的空白单元格视为缺失，...其中一些代码可帮助您将残差、预测值和其他案例诊断保存到数据帧中以供以后检查。请注意，lm 命令默认为按列表删除。...如果你想对提供相关和/或协方差矩阵的现有论文做额外的分析，但你无法获得这些论文的原始数据，那么这就非常有用。 #从你电脑上的文件中调入相关矩阵。
协方差： 下面是协方差矩阵，再次点击数据分析工具，在下拉列表中调出协方差，参数设置与上述相关系数一模一样，设置完之后点击确定，就可以输出三变量之间的协方差矩阵。...从协方差矩阵输出结果上来看，与相关系数的结果保持一致，其中对角线上的协方差值是三个变量各自的方差值，X1与X3之间的相关关系最弱，其协方差仅为-32.06，符号为负，其次是X1与X2协方差为-109.1...在输出选项中设置输出位置，最后是输出结果选项，残差选项中包含残差、残差图、标准残差，线性拟合图。以及正态概率图，我们全部选中，然后确定看下输出结果。...残差平方和以及总平方和及对应均方差，F统计量和相应水平的显著性（本例为0.109725<0.05，接受原假设：X1、X2系数都等于0） 回归系数表： 包含常数项、X1、X2、X3四个变量的参数估计值、标准误...excel的回归结果所有能输出的信息就这些，当然作为非专业数据统计软件，很多高级的检验方法与修正过程都没有相应的内置程序，只能手动计算变量，不过还是能够给我们的数据分析工作带来一些便利！
默认地，蓝色和从左下指向右上的斜杠表示单元格中的两个变量呈正相关。反过来，红色和从左上指向右下的斜杠表示变量呈负相关。色彩越深，饱和度越高，说明变量相关性越大。相关性接近于0的单元格基本无色。...本图为了将有相似相关模式的变量聚集在一起，对矩阵的行和列都重新进行了排序（使用主成分法）。...从图中含阴影的单元格中可以看到，gear、am、drat和mpg相互间呈正相关，wt、disp、hp和carb相互间也呈正相关。但第一组变量与第二组变量呈负相关。...mtcars数据框中变量的相关系数图。下三角区域包含平滑拟合曲线和置信椭圆，上三角区域包含散点图。主对角面板包含变量最小和最大值。...在马赛克图中，嵌套矩形面积正比于单元格频率，其中该频率即多维列联表中的频率。颜色和/或阴影可表示拟合模型的残差值。
「一朋友问我说：」 ❝飞哥，你知道回归分析中利用的是最小二乘法，比如最简单的单变量回归分析，得到的有回归系数和截距，但是相关的标准误是如何计算的？？？...每一步的理解，都是进步，在我最终回头总结时，希望我比现在有进步…… ❞ 1.1 数据来源：来源R语言默认的数据集women 这是一个描述女性身高和体重的数据，我们以height为X变量（自变量），以weight...： 残差估计: 残差的平方： 2....，下面我们用R语言的lm函数，对结果进行简单线性回归，得出计算结果，和矩阵的结果进行比较。...回归系数 Pvalue 下一篇，我们模拟一个数据，比较plink的LM模型和R的LM模型的结果……结果当然是完全一样的。
,也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，与因子分析类似。...它也可以定义为用图像的方式展示分类型数据。 当变量是类别变量时，且数目多于三个的时候，可使用马赛克图。马赛克图中，嵌套矩阵面积正比于单元格频率，其中该频率即多维列联表中的频率。...颜色和阴影可表示拟合模型的残差值。 我们可以将其结果用马赛克图来形象化。 plot(tM) 丈夫在行中，妻子在列中。...在另一个方向 plot(M) 但结论与之前一样：对角线上有很强的蓝色数值。 换句话说，这些夫妻在职业方面是相对相似和单一的。 主成分分析和对应分析 在对应分析中，我们查看概率表，在行或列中。...L0=(t(L)-Lbar) 对于每一个点，我们都将（相对）频率作为权重进行关联， 这相当于使用矩阵 。为了测量两点之间的距离 ，我们将通过概率的倒数对欧氏距离进行加权， 。
为理解这些图形，我们来回顾一下oLs回归的统计假设。 口正态性当预测变量值固定时，因变量成正态分布，则残差值也应该是一个均值为0的正态分布。...口独立性你无法从这些图中分辨出因变量值是否相互独立，只能从收集的数据中来验证。上面的例子中，没有任何先验的理由去相信一位女性的体重会影响另外一位女性的体重。...假若你发现数据是从一个家庭抽样得来的，那么可能必须要调整模型独立性的假设。 口线性若因变量与自变量线性相关，那么残差值与预测(拟合)值就没有任何系统关联。...在“残差图与拟合图”( Residuals vs Fitted，左上)中可以清楚的看到一个曲线关系，这暗示着你可能需要对回归模型加上一个二次项。...最后一幅“残差与杠杆图”(Residuals vs Leverage，右下)提供了你可能关注的单个观测点的信息。从图形可以鉴别出离群点、高杠杆值点和强影响点。
，将其整合到一个统一的框架中是一项重大挑战，因此可以同时考虑给定生物事件的多个视图。...在这里，作者展示了 Bioteque，这是一种规模和范围前所未有的资源，其中包含从巨大的知识图谱中提取的预先计算的生物医学描述符，显示超过 45 万个生物实体和它们之间的 3000 万个关系。...Bioteque 整合、协调和格式化从 150 多个数据源收集的数据，包括由 67 种关联（例如，“药物治疗疾病”、“基因与基因相互作用”）链接的 12 个生物实体（例如基因、疾病、药物） ）。...作者展示了 Bioteque 描述符如何促进对高通量蛋白质-蛋白质相互作用组数据的评估，预测药物反应和新的再利用机会，并证明它们可以现成地用于下游机器学习任务，而不会损失使用原始数据的性能。...因此，Bioteque 提供了对公共领域可用的生物医学知识进行彻底处理、易于处理和高度优化的组合。
当拟合的模型适合数据时，残差接近独立随机误差。即，残差分布不应该呈现出可辨识的模式。 利用线性模型产生拟合需要尽量减小残差平方和。该最小化的结果即为最小二乘拟合。...拟合模型的残差方差定义 R2： R2 = 1 – SSresid / SStotal SSresid 是与回归的残差的平方和。SStotal 是与因变量均值的差的平方和（总平方和）。...将残差值计算为有符号数的向量： yresid = y - yfit; 计算残差的平方并相加，以获得残差平方和： SSresid = sum(yresid.^2); 通过将观测次数减 1 再乘以 y 的方差...您可获得更接近数据的拟合，但代价是模型更为复杂，此时需要对该统计量R2进行改进，调整 R2 中包括了一项对模型中项数的罚值。因此，调整 R2 更适合比较不同的模型对同一数据的拟合程度。...x.^3 + p(2) * x.^2 + p(3) * x + p(4); 计算残差值： yresid = y - yfit; 计算残差的平方并相加，以获得残差平方和： SSresid = sum(
;lambda是岭参数的标量或矢量:model, x和Y均为逻辑值，分别表示结果是否返回模型框架、设计矩阵和响应变量。...例： 车险保单索赔次数分组数据 ? 已知索赔次数服从泊松分布，相应的连接函数常用对数连接函数，模型可以写为 ?...下面用R实现，首先建立数据集，分类变量直接输入定性的取值即可，glm()分析时会自动转换成矩阵X,注意参数family的写法。...;Null deviance可以认为是模型的残差，它的值越小说明模型拟合效果越好;模型的AIC统计量为61.68，它和deviance一起可以用来作为判断标准，选取合适的分布族和链接函数。...AIC为60.45，残差Null deviance为16.6831，小于泊松i口]归拟合的残差值，说明负二项分布的广义线性模型更加稳定，但从回归系数的显著性上看，泊松回归拟合的变量系数更加显著。
，我们很容易造成过拟合现象的发生，因此我们在本小节中引入池化的概念。...池化中包括平均池化和最大池化操作，在我们本论文的案例中，我们使用的是最大池化操作，其过程是：将输入数据经过池化操作，并只保留池化区域中最大的一个值，其余均被忽略掉。...07 - 池化层和卷积层的反向传播 在前述小节中，我们了解过反向传播的概念，并且知道首先通过前向计算我们可以得到各个节点的激活函数的值，接着我们从最后一层逐层向前计算残差值，然后根据残差值求出对应偏导数的值...则池化层（最大池化层）的反向传播就是逐层算出残差值，然后将残差值传递给已标注的最大位置的神经元。...接着我们来介绍卷积层的反向传播残差值的计算，具体公式我们这里不做推导，仅以如何计算为主： 卷积之前的矩阵： ? 卷积核矩阵： ? 卷积之后的残差值： ? 我们现在需要计算卷积之前各个节点的残差： ?
其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异,也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，与因子分析类似。...它也可以定义为用图像的方式展示分类型数据。 当变量是类别变量时，且数目多于三个的时候，可使用马赛克图。马赛克图中，嵌套矩阵面积正比于单元格频率，其中该频率即多维列联表中的频率。...颜色和阴影可表示拟合模型的残差值。 我们可以将其结果用马赛克图来形象化。 plot(tM) 丈夫在行中，妻子在列中。...在另一个方向 plot(M) 但结论与之前一样：对角线上有很强的蓝色数值。 换句话说，这些夫妻在职业方面是相对相似和单一的。 主成分分析和对应分析 在对应分析中，我们查看概率表，在行或列中。...L0=(t(L)-Lbar) 对于每一个点，我们都将（相对）频率作为权重进行关联， 这相当于使用矩阵 。为了测量两点之间的距离 ，我们将通过概率的倒数对欧氏距离进行加权， 。
tree） 其实在GDBT中每一次的拟合都是一颗决策树的生成过程，下面来看回归树生成算法： 输入：数据集D 输出：回归树f(x) 在训练数据集所在的输入空间中，递归将每个区域划分为两个子域，构建二叉决策树...3）重复公式1和公式2直至满足条件停止 （4）将空间划分为M个区域R1,R2,R3,......最后将每一次拟合的身高加起来就是最终的预测身高了。 拟合负梯度的由来： 首先看提升树的由来： image.png 上述公式中的残差是什么？...，通俗的来说就是样本的真实值与预测值之间的误差，一般下一轮使用的真实值就是上一轮的平均误差值 GDBT算法原理： 首先GDBT是通过采用加法模型（即基函数的线性组合），以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分类或者回归的算法...GDBT通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的梯度（如果损失函数是平方损失函数，则梯度就是残差值）基础上进行训练。对弱分类器的要求一般是足够简单，并且是低方差和高偏差的。
然而，如何高效、精准地从中提取关键信息，并将其转化为可检索、可分析、可操作的结构化数据，一直是企业数字化进程中的核心挑战。文档抽取技术，作为自然语言处理和人工智能的关键分支，正是打开这座金矿的钥匙。...它能够自动识别、理解和提取文档中的特定信息元素，将杂乱的文本转化为规整的数据。以下，我们将深入探讨几个文档抽取技术的核心应用方案。...验证与集成：将提取出的信息与内部系统（如ERP、财务软件）进行自动核对和录入，实现从票据图像到财务数据的端到端自动化。3.核心价值：降低成本：极大减少人工数据录入成本，提升财务运营效率。...标准化与归一化：将非标准的工作职位、技能名称、学校名称等，映射到标准化的知识库中（例如，将“C#”和“C Sharp”统一为“C#”）。...3.核心价值：提升招聘效率：快速从千份简历中筛选出前10%的优质候选人。增强公平性：减少筛选过程中的主观偏见，更专注于候选人的能力和经验。
今天将利用回归分析对游戏数据分析的某些指标进行分析探讨。 今天针对DAU、PCU、ACU、新登等指标进行回归分析。...散点图通过添加趋势线可以直观的显示自变量和因变量的关系，如果不存在明显的线性或者曲线关系，就放弃建立回归模型，趋势线能够输出方程和拟合有度（R-square，该值越接近1，方程拟合越好）。...一般来说，按照回归分析工具得出的结果来看，应着重看看残差（residual）是否是正态、独立以及方差齐性，残差就是因变量的实际值与估计值的差值。...之后确定，并要把进行分析的数据引用单元格选好，残差和正态分布相关选项全部勾选，如下所示。 ? 最后会在新的工作表组生成结果，形式如下所示： ?...回归工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。 ? 如下图为通过回归分析工具得出的回归分析汇总结果： ?
最小角回归和模型选择比较像，是一个逐步的过程，每一步都选择一个相关性最大的特征，总的运算步数只和特征的数目有关，和训练集的大小无关。最小角回归训练时的输入为特征矩阵 X={X1,X2,......,XP}，和期输出向量Y={y1,y2,...,yN}，Xi 是长度为N的矩阵，N表示训练集的大小，P则是特征的数目。...找出和残差r相关度最高的变量X_j。 3. 将X_j的系数Beta_j 从0开始沿着LSE（只有一个变量X_j的最小二乘估计）的方向变化，直到某个新的变量X_k与残差r的相关性大于X_j时。4....而且，实际生活中很多问题都是非线性的，不可能使用全局线性模型来拟合任何数据。一种可行的方法是将数据集切分成很多份易建模的数据，然后利用线性回归技术来建模。如果首次切分后仍然难以拟合线性模型就继续切分。...事实上， 在连续数据集上计算混乱度是非常简单的–度量按某一特征划分前后标签数据总差值，每次选取使数据总差值最小的那个特征做最佳分支特征为了对正负差值同等看待，一般使用绝对值或平方值来代替上述差值）。
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