cumsum 可以实现整体的累加 > cumsum(1:10) [1] 1 3 6 10 15 21 28 36 45 55 向量中第一个元素为起始，后面是其需要加的数。...cumprod(x) 累乘 > cumprod(1:5) [1] 1 2 6 24 120 cummax 保留出现的最大的那个数，并不断输出 > cummax(c(3:1, 2:0, 4...格式为： by(data, INDICES, FUN) 其中data是一个数据框或矩阵；INDICES是一个因子或因子组成的列表，定义了分组；FUN是任意函数。...通过INDICES 定义的因子，对data 内容进行分组，即将整个data大数据框，划分为了若干个小的数据框，而函数则定义了对这些分组数据处理的方式。...，其将exp 按照symbol 中的信息划分为若干个矩阵，而function 则定义了在同一组（同一symbol）中的列名筛选其中平均值最大的那一列（ which.max(rowMeans(x)) ）。
通过这样的处理，原本基于 p(x) 对 X 求期望的问题，就转变为基于 q(x) 对 X 求期望，不过此时期望的表达式变成了最终推导得出的式子（Trancy Wang, 2025）。 ...在 MBRL 中，我们首先学习环境模型 P(s'|s,a) 和 R(s,a)，然后利用这些模型进行规划和决策。...,x(T-1), a(T-1), r(T), x(T)} ～ π 累积奖励 G(t) = r(t+1) + r(t+2)·γ + r(t+3)·γ^2 + ... + r(T)·γ^(T-1) ...Model-Free(MF) 前者针对环境估算采取策略之后，环境产生“函数依赖”的回报 R()，以及回报产生的概率 P()。每一个时间片轨迹 {s0,a0,r0,s1}。...产生轨迹 {x0, a0, r1, x1, a1, ... rT, xT} 累积奖励的计算，是一组关于回报的平滑。关于下一轮价值函数估计，与这一轮价值函数估计相关，与累积奖励相关。
需要明确，在置信度（检验水准为0.05）确定的情况下置信区间的计算需要Estimate（系数样本估计值）和Std.err（标准误） 即upr=Estimate+1.96Std.err lwr=Estimate...-1.96Std.err 方法一 这个方法不能得到哑变量的系数，只能得到这个变量的系数；比如说Time这个变量是3个水平，两个哑变量，按照方法一只能得到Time这个变量的，无法得到Time2和TIme3...参照于TIme1的。...) rownames(citab) <- rownames(cc) Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定 方法二 自己定义confint函数，因为confint函数在geeglm函数中无法使用...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
我们在训练神经网络的时候，超参数batch_size的大小会对模型最终效果产生很大的影响，通常的经验是，batch_size越小效果越差；batch_size越大模型越稳定。...如何在有限的计算资源下，采用更大的batch_size进行训练，或者达到和大batch_size一样的效果？...结果爆显存了，那么不妨设置batch_size=16，然后定义一个变量accum_steps=4，每个mini-batch仍然正常前向传播以及反向传播，但是反向传播之后并不进行梯度清零，因为PyTorch中的...通过这种延迟更新的手段，可以实现与采用大batch_size相近的效果 References pytorch中的梯度累加(Gradient Accumulation) Gradient Accumulation...in PyTorch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？
摘要： 微软刚刚确认了Windows 10版本1809累积更新KB4482887中存在的一个新问题，公司表示已收到有关游戏性能可能受到影响的报告。...在对原始KB4482887页面的更新中，微软表示已经开始修复该问题，它应该包含在即将发布的版本中。 ?...受此性能问题影响的完整游戏列表目前还没有公布，但如果您在Windows 10版本1809上遇到任何减速，则最新的累积更新很可能是问题的来源。...有关于问题的解决方案目前还没有发布，删除这一累积更新几乎是解决该错误的唯一方法。卸载累积更新KB4482887不会产生任何安全风险。 该补丁于3月1日发布，专注于非安全性改进。...有趣的是，之前在测试过程中，已经有测试人员通报了这一问题，但不知何故这一补丁依然被广泛推送到所有计算机。
：表示决策过程的一个阻尼系数，用户定义回报在决策过程中随时间打折扣，加快决策国产的收敛 ：表示在该状态下的一个回报，有时由动作和状态共同决定回报该时刻的回报。...当定义不同决策函数时，我们会得到不同的回报，因此就定义了一个决策到回报的函数。在整个决策过程中，给定决策函数—在状态下采取动作。...有了上面的贝尔曼方程，我们的目标就是最大化任意状态下出发的累积回报函数，其中也是一个决策函数，但是在累积回报函数中它是我们需要优化的变量。...但是值得思考的还是最终会不会收敛到最优累积回报（暂时不作讨论）。 内循环迭代的的处理方法有两种： 同步迭代：即在一次循环过程中，累积回报不更新，而是计算完所有的累积回报之后，再统一更新。...异步迭代，即在一次循环过程中，每计算完一个初始状态下累积回报就立即更新，不需要等到所有的累积回报都计算出来之后再更新。
蒙特卡罗 动态规划(DP)方法必须依赖于状态转移概率和回报已知的情况，参照策略评估的式子，P和R必须是已知的值，因此这个方法属于有模型方法。...+2+⋯=k=0∑∞γkrt+k+1 得到累积回报之后，对于每个状态的价值有两种做法来计算： 第一种是首次访问法，每次只利用状态第一次出现的累积回报。...S′,A′)−Q(S,A)) 从公式中可以发现，Sarsa的更新主要依赖于五个值：当前状态S，当前选择动作A，回报R，下一状态S’，下一状态选择动作A’。...计算得到，s1的资格迹为1.61，大于电击的资格迹1，因此拳击是小狗致死的主要原因。 我们将累积迹引入TD的更新中，用资格迹来衡量当TD误差发生时，各状态的值函数更新会受到多大程度的影响。...引入累积迹后，TD( )的后向算法流程如下： 替换迹 上面的运用到的是累积迹，除此之外还有替换迹。 主要原理都是一样的，区别在于更新公式。
非常有意思的数据可视化案例 ，原文提出的问题是 学术论文中的作者数量有逐年增加的趋势 ；于是利用R语言里的 rplos 包抓取了 Plos 系列的6本期刊的2006年至2013年的每篇论文里的作者数量...https://github.com/blmoore/blogR 原始代码中抓取数据的部分好像不能用了，我稍微改动了一下，选取了2006年到2020年的数据，获取数据的代码这里就不放了，如果需要本文的示例数据可以知己在文末留言...image.png 还是Plos系列学术论文2006-2020年间作者数量的数据，这次用 经验累积分布曲线来展示数据。这个图我还是第一次听说。...借助ggplot2中的stat_ecdf()函数实现 我们先来看一下帮助文档中的例子 df_1 <- data.frame( x = c(rnorm(100, 0, 3), rnorm(100, 0...image.png 好了，今天的内容就到这里了 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学
矩阵求逆import numpy as npa = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组)print(np.linalg.inv(a)) # 对应于...MATLAB中 inv() 函数# 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆A = np.matrix(a)print(A.I)2....矩阵求伪逆import numpy as np# 定义一个奇异阵 AA = np.zeros((4, 4))A[0, -1] = 1A[-1, 0] = -1A = np.matrix(A)print(...A)# print(A.I) 将报错，矩阵 A 为奇异矩阵，不可逆print(np.linalg.pinv(a)) # 求矩阵 A 的伪逆（广义逆矩阵），对应于MATLAB中 pinv() 函数
介绍 求幂是指将一个数乘以另一个数的幂的数学过程。 例如，如果我们求2的次方3，我们将其计算为2 * 2 * 2，这会得到 的结果8。...在 JavaScript 中，计算指数时可以使用**ES6 中引入的运算符或方法。Math.pow() 使用 ** 运算符 该**运算符用于在 JavaScript 中执行求幂运算。...底数（左侧）是要求幂的数字，指数（右侧）是幂本身。 看一下下面的例子： let result = 2 ** 3 // 8; 在此示例中，2是底数，3是指数。**运算2符求 的次方3，即8。...** 运算符的优先级 请记住，该**运算符的优先级高于乘法和除法运算符。 这意味着，如果您的表达式同时包含乘法和求幂，则将首先计算求幂。...以下是如何使用的示例Math.pow()： let result = Math.pow(2, 3); // 8 在此示例中，2是底数，3是指数。该Math.pow()方法求2的次方3，即8。
因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...R默认类型I（序贯型）方法计算ANOVA效应（类型II和III分别为分层和边界型，详见R实战（第2版）202页）。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响 控制A时，B对y的影响 控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。 一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。
❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法
R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。
数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案，颜色方案除了手动设置之外，在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语，由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数，所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的，在R中也是推荐使用hcl颜色方案，不推荐使用rainbow等颜色方案了。...，常用于着色离散变量； sequential的颜色方案中色调较少，体现了颜色的连续过渡，可以用于着色连续变量； diverging和divergingx也是颜色的连续过渡，但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案，RColorBrewer中颜色方案数量是固定的，不会对颜色进行自动插值，比如Dark2配色一共只有
1.str() 在很多语言里可以将其他类型转化为字符串，不过在R中会返回数据类型。...","virginica": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 2.通过链接读取数据 site 的网站...(5),y=runif(5)) names(df) <- 1:2 取第一列，如果是这样则会报错： df$1 报一个“错误: unexpected numeric constant in "df$1"”的错误...但是这样可以： df$`1` df$后tab键提示出来也是会有反引号的。...： irisSL <- iris$Sepal.Length # 分成五个bins cut(irisSL, 5) # 也可以按我们想要的范围分割 cut(irisSL, breaks = seq(1,8,1
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
在本文[1]中，我们将首先了解数据并行（DP）和分布式数据并行（DDP）算法之间的差异，然后我们将解释什么是梯度累积（GA），最后展示 DDP 和 GA 在 PyTorch 中的实现方式以及它们如何导致相同的结果...梯度累积 如果我们只有一个 GPU 但仍想使用更大的批量大小，另一种选择是累积一定数量的步骤的梯度，有效地累积一定数量的小批量的梯度，从而增加有效的批量大小。...从上面的例子中，我们可以通过 3 次迭代累积 10 个数据点的梯度，以达到与我们在有效批量大小为 30 的 DDP 训练中描述的结果相同的结果。...梯度累积代码 当反向传播发生时，在我们调用 loss.backward() 后，梯度将存储在各自的张量中。...因此，为了累积梯度，我们调用 loss.backward() 来获取我们需要的梯度累积数量，而不将梯度设置为零，以便它们在多次迭代中累积，然后我们对它们进行平均以获得累积梯度迭代中的平均梯度（loss
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...1、Matlab中求矩阵的秩 >> a = rand(6) a = 0.8147 0.2785 0.9572 0.7922 0.6787 0.7060 0.9058 0.5469 0.4854 0.9595...0.3922 0.0462 0.6324 0.1576 0.4218 0.8491 0.6555 0.0971 0.0975 0.9706 0.9157 0.9340 0.1712 0.8235 >> r...= rank(a) r = 6 2、Matlab中求矩阵的迹 >> m = magic(8) m = 64 2 3 61 60 6 7 57 9 55 54 12 13 51 50 16 17 47 46
函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...，与apply的用法一样 STATS：需要对原数据集操作用到的统计量 FUN：操作需要用到的四则运算，默认为减法"-"，当然也可以修改成"+","*","/"，即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值
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