如果用户选择GSEA方法，则用户应上传带有两列的RNK文件：以制表符分隔的基因ID和分数。...通过单击标题，可以按分数和统计数据对表进行排序，单击基因集名称将在底部调出有关类别的详细信息。 条形图垂直绘制富集结果，其中条形宽度等于ORA中的富集比。...如果GSEA结果中存在负相关类别，则图表将在两个方向上使用不同的颜色（双向条形图）。当类别的FDR小于或等于0.05时，条形图的颜色较暗，而FDR大于0.05的类别的颜色处于较浅的阴影中。...7.2 单个富集基因集的详细信息部分 包含评分统计数据和外部数据库的链接以及基因表下载链接。通过单击图中的相应元素或直接键入或通过选择框选择，可以更新该部分以选择类别。...基因表列出了重叠或前沿基因以及基因符号、名称和到NCBI的链接，可以通过单击标题对其进行排序。对于ORA，会用Venn图显示输入中的基因和数据库中的基因之间的重叠情况。
1.分布曲线 我们可以将Seaborn的分布图与Matplotlib的直方图进行比较。它们都提供非常相似的功能。这里我们画的不是直方图中的频率图，而是y轴上的近似概率密度。...首先，我们将对内容Rating列进行一些数据清理/挖掘，并检查其中的类别。...Rating列数 根据上面的输出，由于“只有18岁以上的成年人”和“未分级”的数量比其他的要少得多，我们将从内容分级中删除这些类别并更新数据集。...更新数据集后的Rating计数 现在，让我们为Rating列中出现的类别绘制饼图。...使用Seaborn的配对图 对于非对角视图，图像是两个数值变量之间的散点图 对于对角线视图，它绘制一个柱状图，因为两个轴(x,y)是相同的。 5.热力图 热图以二维形式表示数据。
1、连续型变量的统计描述 生成描述性统计量的R函数中，连续型变量和类别型变量的统计方法有所不同，首先介绍连续型变量的统计函数（以R中自带的mtcars数据集为例），summary()是R中基础安装的获取描述性统计量的函数...当有两个以上的类别变量时，就需要生成多维列联表，table() 和 xtabs() 都 可 以 基 于 三 个 或 更 多 的 类 别 型 变 量 生 成 多 维 列 联 表 。...多系列、多分格和四分相关系数都假设有序变量或二分变量由潜在的正态分布导出。请参考此程序包所附文档以了解更多。 在计算好相关系数以后，如何对它们进行统计显著性检验呢?...6、连续型变量的比较检验 变量之间的关系除了独立性、相关性之外，还可以进行比较，对于符合正态分布的连续型变量组间比较，我们一般采用t检验（示例数据为MASS包中的UScrime数据集）。...小结 这次的课程内容可以说是目前整个《R语言从入门到精通》系列课程中内容最多的一篇，而且涉及统计，理解上难度也比较大。
Platform_last_update_date = Jun 12 2017 在soft文件中，每种类别的信息以^开头，常见的类别如下所示 DATABASE PLATFORM SAMPLE SERIES...在每种类别中，!...5.GEO2R GEO2R是一个交互式web工具，它允许用户比较GEO系列中的两组或两组以上的样本，以便识别在不同实验条件下表达不同的基因。结果显示为按重要性排序的基因表。...查看分布对于确定选择的样本是否适合进行比较非常重要。通常，以中间值为中心的值表示数据是标准化的和可交叉比较的。 ? （2）Options ?...请注意，提交者提供的注释在样式和内容上有很多多样性，而且自提交时起可能就没有更新过。 （3）Profile graph 通过从平台记录的ID列输入相应的标识符来查看特定的基因表达谱图。
今天这篇是R语言 with Python系列的第三篇，主要跟大家分享数据处理过程中的数据塑型与长宽转换。...转换之后，长数据结构保留了原始宽数据中的Name、Conpany字段，同时将剩余的年度指标进行堆栈，转换为一个代表年度的类别维度和对应年度的指标。（即转换后，所有年度字段被降维化了）。...，列数等于表达式右侧分类变量的类别个数 ） ?...Python中我只讲两个函数： melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名的melt函数来对数据进行塑型...除此之外，我了解到还可以通过stack、wide_to_long函数来进行宽转长，但是个人觉得melt函数比较直观一些，也与R语言中的数据宽转长用法一致，推荐使用。
表结构 有如下四张表： 出勤 组 组类别 配置 问题 1.更新[出勤_上班时长] 如果:"出勤"表,[出勤_上班时间]或者[出勤_下班时间],列发生改变所触发事件 更新上述两列 "出勤"表,出勤...，这里我们就用到了临时表inserted 4、在更新上班时长时用到了时间处理函数DATEDIFF和DATEADD，两个函数是比较常用的时间处理函数，必须掌握。...5、参数传递是代码中比较重要一环，我们是先将临时表中的数据存放在一个变量中保存，在我们真正进行更新或插入操作时候再把这个变量取出来使用，就是将变量再次传递给条件语句。...执行完后我们再看出勤表中的数据是否有变化 从上图可以看出，结果符合我们预期，同理更新下班时间也会对上班时长进行更新操作，这里就不演示了。...3、当出勤表中的日期被更新的时候，配置表里是否会插入了一条数据？我们先看看配置表中的数据 我们对出勤表中的日期进行更新操作，看配置表会不会多一条记录？
Scikit-learn库，实现了一系列数据挖掘算法，提供通用编程接口、标准化的测试和调参工具，便于用户尝试不同算法对其进行充分测试和查找优参数值。...该函数接收训练集及其类别两个参数。 predict()：参数为测试集。预测测试集类别，并返回一个包含测试集各条数据类别的数组 三、近邻算法 近邻算法是标准数据挖掘算法中为直观的一种。...为了对新个体进行分类，它查找训练集，找到与新个体相似的那些个体，看看这些个体大多属于哪个类别，就把新个体分到哪个类别。 四、距离度量方法 距离是数据挖掘的核心概念之一。...欧氏距离很直观，但如果异常值偏差比较大或很多特征值为0，精确度就会比较差。 曼哈顿距离为两个特征在标准坐标系中绝对轴距之和。虽然异常值也会影响分类结果，但是其所受的影响要比欧氏距离小得多。...# 用枚举函数来获得每行的索引号，在下面更新数据集X中的某一个体时会用到行号 for i,row in enumerate(reader): # 获取每一个个体的前34个值，将其强制转化为浮点型
“ 本文是用深度学习做命名实体识别系列的第一篇，通过本文，你将了解如何用brat做文本数据标注。” 一、 什么是命名实体识别？...时间 地点 人名 组织名 公司名 产品名 visual.conf也是配置文件，可以配置不同的类别用不同的颜色显示，找到如下段落，更新内容： [drawing] 时间 bgColor:yellow 地点...然后我们选择目标实体，比如“马云”，进行实体类别标注，效果如下： ? 此时，你可以邀请其他人用他们的帐号登录brat，也打开这个txt，和你一起标注。标注之后，再看看ann文件内容，如下： ?...T1,T2标识这行是对实体进行的标注； 人名，公司名所在列是实体类别； 第三、四列是标注词汇在整个txt中的起始和(结束索引+1) 最后一列是就是标注的词汇列 标注完成后，我们就有了mayun.txt...和mayun.ann两个对应的文件。
URL 送入下载平台获取实体信息； 从相关实体中更新，如果某个热门实体信息变更，则其相关实体信息也有可能变更，所以需要获得热门实体的相关实体，进行相应更新。...此外，还包括一系列的预处理过滤模块和后处理规整过滤模块。 图8 描述tag的示列说明 3)事件抽取: 事件抽取的目的是合并同一事件的新闻数据并从中识别出事件的关键信息生成事件的描述。...：所有子类 label 以一定概率 mask 不产生负例 loss，避免训练数据存在的细类别漏召回问题。...TextEnhanced 通过 NN 模型对文本信息嵌入后，利用 Attention 机制将文本信息嵌入到 Trans 系列的实体向量中，进而对尾实体进行预测。...图26 伴随推理的示列说明 表2 Topbase的伴随推理规则库示列 反向推理是依据边之间的互反关系，为已经链接的两个实体再添加一条边。
数据库管理系统, 指数据库系统中对数据进行管理的软件系统。...，单表数据记录的更新，单表数据记录的删除，单表数据记录的查询，对查询结果进行分组，对查询结果进行排序，通过limit语句限制查询记录的数量； mysql的运算符，数值函数，字符函数，日期时间函数，聚合函数...，信息函数与加密函数； 使用比较运算符引发的子查询，插入记录时使用的子查询 多表连接，内连接，外连接，自连接，多表更新，多表删除 创建，使用自定义函数 创建存储过程，使用存储过程 mysql官网：...存储过程，存储过程实现的功能比较复制，功能强大，可以执行包括修改表等一系列数据库操作。...MySql中 delimiter 默认下，delimiter是分号，在命令行客户端中，如果有一行命令以分号结束，那么回车后，mysql将会执行该命令。
数据库管理系统, 指数据库系统中对数据进行管理的软件系统。 让我来整理一张思维导图： ?...，单表数据记录的更新，单表数据记录的删除，单表数据记录的查询，对查询结果进行分组，对查询结果进行排序，通过limit语句限制查询记录的数量； mysql的运算符，数值函数，字符函数，日期时间函数，聚合函数...，信息函数与加密函数； 使用比较运算符引发的子查询，插入记录时使用的子查询 多表连接，内连接，外连接，自连接，多表更新，多表删除 创建，使用自定义函数 创建存储过程，使用存储过程 mysql官网： ?...，图书信息表： 由于业务需求，需要删除图书类别表中在图书信息表中没有图书记录的类别。...存储过程，存储过程实现的功能比较复制，功能强大，可以执行包括修改表等一系列数据库操作。
但是，与其他数值变量不一样的是，类别特征的数值变量无法与其他数值变量进行比较大小。(作为行业类型，石油与旅行无法进行比较)它们被称之为非序的。...另一方面，公司的产业（石油，旅游，技术等）应该无法被比较的，也就是类别特征。 大的分类变量在交易记录中特别常见。...虚拟编码和单热编码都是在Pandas中以pandas.get_dummies的形式实现的。 表5-2 对3个城市的类别进行dummy编码 ? 使用虚拟编码进行建模的结果比单编码更易解释。...在微软搜索广告研究中，Graepel等人 [2010]报告在贝叶斯概率回归模型中使用这种二值特征，可以使用简单更新在线进行培训。 与此同时，其他组织则争论压缩方法。...在这种方法中，所有类别，罕见或频繁类似通过多个散列函数进行映射，输出范围为m，远小于类别的数量，k。 当检索一个统计量时，计算所有的哈希值该类别，并返回最小的统计量。
JOIN 子句用于将两个或多个表中的行组合在一起，以创建一个包含来自这些表的数据的结果集。...ON 子句指定连接条件，即哪些列应该匹配以创建连接。...场景 3：计算每个类别的平均价格 假设您有两个表，一个包含产品信息，另一个包含产品类别信息。您想要计算每个产品类别的平均价格。...最后，我们使用 AVG 函数计算每个类别的平均价格。 场景 4：更新多个表中的数据 有时候您需要更新多个表中的数据。例如，您可能需要更新订单表和产品表中的信息以反映价格的变化。...在进行多表查询时，请确保理解每个表之间的关系，并选择适当的 JOIN 类型以满足您的需求。希望本文能够帮助您更好地理解和应用 MySQL 多表查询。
推荐阅读： NLP Prompt系列——Prompt Engineering方法详细梳理 NLP中的绿色Finetune方法 最新NLP Prompt代表工作梳理！...具体做法为，在原来的Bert模型的每层中间加入两个adapter。Adapter通过全连接对原输入进行降维进一步缩小参数量，经过内部的NN后再将维度还原，形成一种bottleneck的结构。...在finetune过程中，原预训练Bert模型的参数freeze住不更新，只更新adapter的参数，大大减少了finetune阶段需要更新和保存的参数量。...文中重点对Adapter Layer的效果进行了对比实验。下表中第一列是平均效果，第二列是最差效果，第三列是标准差。...对于有一定数量训练数据的场景中，可以取得比较好的效果。 END
表 1 四种小样本目标检测方法算法的对比分析 4.1 基于元学习的方法 基于元学习的方法核心思想是通过模拟一系列相似的小样本任务，将先验知识从注释丰富的基类迁移至数据匮乏的新类之上，以应对样本数量不足的问题...元学习方法以任务为单元进行训练，通过任务和数据的双重采样来设计不同的小样本任务，使其能够利用少量的支持集样本快速更新模型参数，最终在特定任务下仅需少量迭代即可快速泛化至新任务，不需要进一步微调。...图6以两阶段检测模型为基础，构建了基于迁移学习的小样本目标检测框架该框架分为基类训练和小样本微调两个阶段。...然而，不能简单地将小样本分类中的度量方法直接应用于小样本目标检测中，其原因在于检测模型需要知道潜在目标区域才能进行比较。...表 6 两种方法在LVIS数据集10个样本下的新类检测性能 表7列举了四种小样本目标检测方法在FSOD数据集上的新类别检测性能对比。
导读 本系列将持续更新50个matplotlib可视化示例，主要参考Selva Prabhakaran 在MachineLearning Plus上发布的博文：Python可视化50图。...定义 关联图是查看两个事物之间关系的图像，它能够展示出一个事物随着另一个事物是如何变化的。关联图的类型有：折线图，散点图，相关矩阵等。...) #装饰图形 plt.legend() #显示图例 plt.show() #让图形显示 result 例子 # 除了两列X之外，还有标签y的存在 # 在机器学习中，经常使用标签y作为颜色来观察两种类别的分布的需求...可以在plt.cm.tab10()中输入任意浮点数，来提取出一种颜色。光谱tab10中总共只有十种颜色，如果输入的浮点数比较接近，会返回类似的颜色。...这种颜色会以元祖的形式返回，表示为四个浮点数组成的RGBA色彩空间或者三个浮点数组成的RGB色彩空间中的随机色彩。
此图长相特点是： 1、频数从左至右，由大至小进行排列。 2、折线图是频数的累计频率。累计这两个字很重要，每一个红色折线图是频数累加的占比。 3、累计频率从（0,0）坐标开始，最终升至1。...帕累托图能区分“微不足道的大多数”和“至关重要的极少数”，从而方便人们关注于重要的类别。帕累托图是进行优化和改进的有效工具，尤其应用在质量检测方面。 通俗讲：帕累托图可以轻松的体现并分析出主要因素。...再送各位朋友一句话“字不如表，表不如图”，这句话道出了我为什么要分享这个系列。好了，我就不磨叽了！ 原表： ? 源数据有原因类别归类，每个类别出现的次数，还有他们的累计频率。...由于累计频率数据很小，很难在图的区域选中，所以我选择两次单击图例中的累计频率，累计频率四周都是小气泡，意味着累计频率这个系列已经被选中。 tips2：右键-更改系列图表类型 ?...第三步、增加辅助列并变更散点图源数据 由于累计频率是从（0,0）开始的，原数据并没有（0,0）坐标，所以需要增加辅助列。 ? tips1：辅助列创建方式如上图。接下来要更改XY散点图的源数据了 ?
A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。...请与回归模型进行比较。 分类阈值 (classification threshold) 一种标量值条件，应用于模型预测的得分，旨在将正类别与负类别区分开。将逻辑回归结果映射到二元分类时使用。...例如，下面的两个图形都是凸集： 相反，下面的两个图形都不是凸集： 成本 (cost) 是损失的同义词。 交叉熵 (cross-entropy) 对数损失函数向多类别分类问题进行的一种泛化。...动态模型 (dynamic model) 一种模型，以持续更新的方式在线接受训练。也就是说，数据会源源不断地进入这种模型。...特征列在 Yahoo/Microsoft 使用的 VW 系统中称为“命名空间”，也称为场。 特征组合 (feature cross) 通过将单独的特征进行组合（相乘或求笛卡尔积）而形成的合成特征。
此次博主为大家带来的是Hive项目实战系列的第三部分，也是最终部分。 ...统计出视频观看数最高的20个视频的所属类别以及类别包含Top20视频的个数 思路： 1.先找到观看数最高的20个视频所属条目的所有信息，降序排列 2.把这20条信息中的category分裂出来(列转行...统计每个类别中的视频热度Top10，以Music为例 思路： 1.要想统计Music类别中的视频热度Top10，需要先找到Music类别，那么就需要将category展开，所以可以创建一张表用于存放...统计每个类别中视频流量Top10，以Music为例 思路： 1.创建视频类别展开表（categoryId列转行后的表） 2.按照ratings排序即可 最终代码： select videoId...统计每个类别视频观看数Top10 思路： 1.先得到categoryId展开的表数据 2.子查询按照categoryId进行分区，然后分区内排序，并生成递增数字，该递增数字这一列起名为rank列
这是为每个类别值添加一个新列（在男性和女性的情况下共添加两列），并且每行根据具体的类别值来添加 0 或 1。 对于不止一个类别的分类问题，可以在输出变量上使用相同的一位有效编码。...这将从单个列创建一个二进制向量，它可以很容易地与网络输出层中神经元的输出进行直接比较，并且如上所述为每个类输出一个值。 神经网络要求以一致的方式对输入进行缩放（Scale）。...网络的输出与预期的输出进行比较，并计算误差。这个误差则通过网络反向传播回来，一次一层，相应的权重则根据它们所导致的误差总数进行更新。这个巧妙的数学运算称为反向传播算法。...对训练数据中的所有样本都重复该过程。通过整个训练数据集的对网络进行的一次更新称为一次迭代（Epoch）。一个网络可以进行几十，几百或几千次这样的迭代训练。...更新权重 网络中的权重可以根据针对每个训练样本而计算出来的误差进行更新，我们将此称为在线学习。它可能导致网络快速且混乱地进行变化。
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