导读 本文主要关注序列推荐中的用户交互行为之间的时间间隔和item频率，以此来提升序列推荐模型的性能。时间间隔更均匀的序列和频率更高的item都能产生更好的预测性能。...考虑不同类型的序列对时间的依赖程度不同，采用多维时间建模将时间信息，时间间隔信息融入序列表征之中。...打分包含三个部分：和j之间的时间间隔T、item j的流行度H和和j的相似性S。H和s都被归一化，以确保评分机制的一致性。表达为下式， 其中，和是常数，根据数据集的具体情况而定。...由emb矩阵编码，得到时间间隔的emb。对于时间上下文建模，使用基于时间表征学习的自注意机制，并分别对年、月和日等时间信息进行建模。通过线性层聚合这些信息，以形成每个交互i的最终时间上下文emb 。...以混合注意力在和上的应用为例，同理也可以得到考虑时间间隔的处理方式。 拼接和，得到序列的初始emb为$e_u=h_u|C_t。 对输入X进行混合注意力预处理，，P是位置编码矩阵。
深圳大学医学部生物医学工程学院梁臻老师在NeuroImage期刊上发表了题为《默认模式和视觉网络的功能连接特征反映持续自然情感体验的时间累积效应》的学术论文，该研究聚焦于长时间情绪状态下的全脑功能表现和时间变化规律...研究结果显示，情绪的时间累积效应在大脑中以多个网络协同运作的分布式表征为主，其中以默认模式网络和视觉网络为核心。这一发现为我们深入理解大脑情绪加工机制提供了新的思路和见解。...在三个刺激阶段中，使用刺激后期的预测效果优于其他刺激阶段，这也说明情绪是一个累积的过程，长时间的情绪刺激有利于强烈的情绪体验。 表1....04 总结 本研究探讨了在长时间自然电影刺激下，两种情绪(开心和悲伤)的特异性神经表征。...本研究的主要结果如下： (1)长时间电影片段引起的开心和悲伤具有离散的神经表征，且在被试和试次中的神经表征差异是一致的。 (2)开心和悲伤不同的功能连接模式主要分布在VN和DMN相关网络上。
本文是我们通过时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究示例的延续。...您可以在以下链接中找到以前的部分： 第1部分 ：时间序列建模和预测简介 第2部分：在预测之前将时间序列分解为解密模式和趋势 第3部分：ARIMA预测模型简介 ARIMA模型 - 制造案例研究示例 回到我们的制造案例研究示例...以下是您用于读取R中的数据并绘制时间序列图表的R代码 data = ts(data[,2],start = c(2003,1),frequency = 12) plot(data, xlab='Years...该想法是识别残差中AR和MA组分的存在。以下是生成ACF和PACF图的R代码。 ? 因为，在无效区域（虚线水平线）之外的图中有足够的尖峰，我们可以得出结论，残差不是随机的。...步骤7：为ACIM和PACF绘制ARIMA模型的残差 最后，让我们创建一个ACF和PACF的最佳拟合ARIMA模型残差的图，即ARIMA（0,1,1）（0,1,1）[12]。以下是相同的R代码。
写 在前面 在小伙伴问大猫的所有关于R的问题中，“如何最快学R”应该是呼声最高的话题了。以前大猫曾经把自己的经验总结成一篇万字长文发在人大经济论坛中，但是由于篇幅太长，很少有小伙伴有时间看完。...“在所有数据挖掘工作中，70%~80%的时间都用在了枯燥无谓的前期数据清洗与处理中，而只有剩下的20%~30%的时间是用在建模和计算上。”...上的讨论，data.table在语法灵活性和performance上面更深一筹，dplyr则在易学性和SQL语句转换方面有独到之处。...假设你已经掌握了R的基本操作，且有一定编程基础，那么大猫预计你需要3个月左右的时间充分掌握data.table这个包。...和data.table板块（大家只要在stackoverflow上的搜索栏键入”[r] [data.table]“就可以了）。
（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?...通过预先设置key，然后再来进行筛选的方法，更加高效，而且节省时间。...这里先设置key，然后直接通过list(M,Y)就可以达到第一条代码的效能，而且时间更短。...参考文献： 些许案例，代码参考自以下博客，感谢你们的辛勤： 1、R语言data.table简介 2、超高性能数据处理包data.table 3、R语言data.table速查手册 4、R高效数据处理包...dplyr和data.table，你选哪个？
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。...文件路径，再确保没有执行shell命令时很有用，也可以在input参数输入; stringsASFactors是否转化字符串为因子， verbose，是否交互和报告运行时间； autostart，...;"squash",-20160912,181216和20160912181216999;"epoch",-17056，65536和1473703936;"write.csv"，就像write.csv一样写入时间...，仅仅对POSIXct有影响，as.character将digits.secs转化字符并通过R内部UTC转回本地时间。...showProgress，在工作台显示进程，当用file==""时，自动忽略此参数 verbose，是否交互和报告时间 data.table数据框结构处理语法 data.table[ i , j ,
R语言作为专业的统计计算语言，数据处理是其一大特色功能，事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案（这通常也是初学者在入门R语言时，感觉内容太多无从下手的原因），当然这些不同方案确实存在着性能和效率的绝大差异...合理选择一套自己的数据处理工具组合算是挺艰难的选择，因为这个涉及到使用习惯和迁移成本的问题，比如你先熟知了R语言的基础绘图系统，在没有强大的驱动力的情况下，你可能不太愿意画大把时间去研究ggplot2，...然后根据自己掌握的现状选择最熟练的一套，随着时间的推移慢慢发现现有工具组合的不足，开始尝试往更加高效、简介的工具迁移，这样以需求为推动力的技能升级和迁移更为彻底和明确。...不过随着视野的开阔，发现确实有必要深入了解这个高性能包，尽管有点儿颠覆R的传统风格，但是性能和效率的提升可以弥补这一点。...当整列和聚合的单值同时输出时，可以支持自动补齐操作。 当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时，data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,.
原来大猫使用的是秀米等富文本编辑器，最然可以实现很花哨的效果，但是每次编辑的时间可能都比写作的时间长，而且富文本编辑器对于代码块的支持极弱，语法高亮没有就算了，但是代码块无法水平滚动就不能忍。...（大猫：在最新版本的 R 中，这个问题已经明显缓解，但是这时已经过去了5年多）而在data.table中，一切都是那么自然： > DF[, colToDelete := NULL] 哪怕你的数据集有...在这个2012年（注意dplyr的最早版本在2016年！）的帖子中，一个用户需要处理以下数据集（这里只显示前6行） ? 他想首先按照gene_id分组，然后分别计算特定变量的极值和均值。...这个用户一开始使用lapply和do.call函数，不仅计算时间很长（30 min！），而且代码特别难看： ? 而使用data.table,则简直是一阵春风： ?...最终要的是，原来要30分钟才计算完成的任务，现在3秒钟就够了！！！ Matt 在最后总结到： “我们在这里讨论的是时间，宝贵的时间。
” 本期“大猫的R语言公众号”由“村长”供稿。村长，数据科学、指弹吉他及录音工程爱好者，浙大金融学博士在读，在data.table包和MongoDB的使用上有较多经验。...：图一为大佬代码的运行时间，图二为笔者代码运行时间 ?...其实这一期这么扯淡的讲这么多事情，只是为了说明一点，data.table真的有很好的性能，尤其在处理海量数据方面（在分组特别多的时候，相比dplyr和pandas有2x~10x的提升，来自官方文档）。...dplyr的哲学和Linux类似：每个组件就做好一件事，当把所有组件拼在一起之后就是一个全功能的包了。这个理论利弊共存。...关于如何学习data.table包，大家可以查看本公众号前几期的文章。R语言的data.table包是一个被大多数人远远低估的存在，在这里想强烈推荐给大家！！
接下来，我就为大家分享几个我在工作当中最常用来做数据分析用到的包，dplyr和data.table，我保证你get到这两个包后，就再也不想用R里面自带的基础包函数进行数据分析了！！...在编程语言里面，说语法简单，意味着编程语言与我们正常人的逻辑思维是一致的。它相对于R自带的筛选方法会更高效，我们不需要花很多时间去等待机器反应。...官网上面有关于data.table包对于dplyr的提升和改进： ?...作为课代表的我来帮大家简单的总结一下： 我们都知道R有个令人诟病的缺点就是跑起来耗内存，data.table相对于dplyr 更快、更节省内存了！...data.table把我们刚刚用group_by和summarise组合才能实现的功能，直接在一句代码里面就实现了，而且代码的可读性和可扩展运用性非常强！
虽然一次新的生产体验推出的每项测试可能只会逐步改善一个或两个QoE指标，并且仅针对某些成员，但随着时间的推移，对于我们所有的不同成员来说，逐渐累积的影响使得我们有效提供大规模高质量流视频的能力在稳步提升...它接受概率τ（在0和1之间）作为参数并返回阈值，使得在绘制随机变量时要以概率τ小于该值。从形式上看， 其中F（x）是随机变量X的累积分布函数。...为了产生同时的不确定区间，我们根据Bonferroni校正调整逐点置信水平 - 使用delta-分位数函数的独立值的数量的估计（参见索洛和波拉斯基，1994年）： 这里，r（i，j）是在第i个和第j个值处评估的...我们的方法是使用具有有限数量的唯一值的压缩数据对象来近似每个测试单元的数据。特别地，我们使用单位间隔上的几千个均匀间隔点来近似每个经验分位数函数。...注意，dQ（τ）随τ变化; 在播放延迟示例的上下文中，分布是右倾斜的，使得dQ（τ）随τ增加。
接「R」数据操作（一）和「R」数据操作（二） 使用data.table包操作数据 data.table包提供了一个加强版的data.frame，它运行效率极高，而且能够处理适合内存的大数据集，它使用[]...data.table和data.frame，也就是说data.table继承了data.frame的一些行为，但增强了其他部分。...首先，我们仍然载入之前用到的产品数据，不过这里我们使用data.table包提供的fread()函数，它非常高效和智能，默认返回data.table。...- test1[.(876543)]) #> 用户 系统 流逝 #> 0.001 0.000 0.000 结果一致，但data.table用的时间要少得多。...，并且原始数据和子集都是data.table。
首先，我们看看最花费时间的这段函数： 第一招：用apply函数代替For循环 其实我们知道在R里面最能提升效率的一个方法就是少用For循环，多用apply，因为R是面向数组的语言，apply面向数组遍历...为了单纯验证wCorr和cor.test的执行效率，我单独把两个函数拿出来只做计算用，因为这样不涉及data.frame操作所耗时间，可比性更强一点，代码如下，首先是R base里cor.test函数的运行结果...第四招：利用data.table数据结构 既然计算相关性耗时不是决定性因素，有没有可能是因为数据结构的问题，因为最典型的例子就是read.csv和fread的读写文件的巨大差异： 由于data.table...但比较遗憾的是调用parallel包的时候不能同时使用data.table数据结构，因为data.table也是多线程的，它其实也是通过调用parallel::mclapply和foreach包里的函数实现快速处理...，因此parallel和data.table只能二选一。
截至2016年12月30日，data.table 是 StackOverflow上有关 R 的第三大 tag，下面一共4912个帖子，而 dplyr 为4063。...data.table 也是 github 中第八大受关注的 R 开源项目。此外，data.table是目前 RStudio CRAN 镜像中下载最多包。...2014年洛杉矶会议上的演讲。在这段21分33秒的演讲中，Matt 回顾了自己在伦敦大投行的工作经历（雷曼兄弟以及所罗门兄弟）、自己与 R 的偶遇以及开发 data.table 的动机。...演讲全程笑声不断，充分体现了腐国人一本正经说笑话的能力╮(╯▽╰)╭ 采 访节选：初见 S-PLUS 1996年我本科毕业，拿到了数学和计算机的学位，开始在伦敦的雷曼兄弟工作（大投行啊！）...客服：嗯……你是对的。我们会修复的，谢谢反馈！ Matt：太棒了，什么时候？ 客服： 下个版本出来我们第一时间修复。 Matt：呃……下个版本是什么时候？ 客服：六个月后。
关于data.table的神奇之处以及它和其他工具（例如pandas）的比较，欢迎大家戳它的官网：github.com/Rdatatable/data.table....虽然具有明显的金融背景，但是它和其他学科所遇到的数据集是相通的：在我们的数据集中，每个股票代码symbol和日期date的组合都决定了唯一的一个观测，相当于数据集的key，这种由“横截面”与“时间序列”...值得说明的有一下几点： 数据集为“面板数据”：包含多个股票（横截面），而每个股票则有多个按照日期排序的变量（时间序列） 股票代码symbol 和日期date共同组成了数据集的key，也即每个唯一的symbol...它是data.table内置函数之一，和unique几乎执行相同的操作，唯一不同的是，unique返回的是不重复的item（是一个向量），而uniqueN返回的是不重复的数量（是一个数字）。...如果你愿意，data.table允许你把所有的代码都写在同一行，就像这样： 下期预告 在下一期，我们会继续带来剩余题目的解答~ 大猫的R语言课堂 我是大猫，一个高中读文科但却在代码、数学的路上狂奔不止的
一项便捷且高效的语言对于数据工作者来说是至关重要的。 目前，数据科学绝大多数使用的是R、Python、Java、MatLab和SAS。 其中，尤为Python、R的使用最为广泛。 ?...那么，测试的结果又是如何呢？让我们来一起看下。 同构数据集的性能 首先从同构数据集开始进行性能测试。 性能指标是随着线程数从1增加到20而加载数据集所花费的时间。...在这种情况下，单线程的data.table大约比CSV.jl快5倍。线程的增加，CSV.jl稍慢于R。...可以看出，在所有八个数据集中，Julia的CSV.jl总是比Pandas快，并且在多线程的情况下，它与R的data.table互有竞争。...在Julia，Python和R的测试中，引发了网友们更多关于“技术更新”的热烈讨论。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。...，仅仅对POSIXct有影响，as.character将digits.secs转化字符并通过R内部UTC转回本地时间。...，当用file==""时，自动忽略此参数; verbose 是否交互和报告时间 dcast.data.table 和reshape2包的dcast一样， 这个函数用来重铸表格，并且再在大数据的处理上...； nomatch 不匹配时返回的值，强制转化整型 好了，写到这里写的都有点累了，再介绍最后一个函数，有时候我们需要了解你写的这个脚本运行所花费的时间，这个时候保存开始运行时间和结束运行时间...)的结果 最后，写完这篇博客，timetaken断断续续大约一星期 参考文献 data.table manual: https://cran.r-project.org/web/packages
方法一、使用data.table包里的fwrite函数 这里用到了我们前面提到过的☞【R语言】data.table让你的读取速度提升百倍 #方法一、使用data.table包里的fwrite函数 #install.packages...("data.table") library(data.table) #利用system.time记录运行时间 system.time({fwrite(x = as.data.frame(pbmc[["...RNA"]]@counts), row.names=T,file = "counts.csv")}) 导出所用的时间如下 方法二、使用普通的write.csv函数 #方法二、使用普通的write.csv...,quote = F)}) 导出所用的时间如下 通过比较我们可以发现，两种方法导出的矩阵文件是一样的，但是fwrite的速度要快不少。...参考资料： 【R语言】data.table让你的读取速度提升百倍
由于基因组数据过大，想进一步用R语言处理担心系统内存不够，因此想着将文件按染色体拆分，发现python，awk，R 语言都能够非常简单快捷的实现，那么速度是否有差距呢，因此在跑几个50G的大文件之前...首先是awk处理，awk进行的是逐行处理，具有自己的语法，具有很大的灵活性，一行代码解决，用时24S， 1 #!...最后用R语言data.table包进行处理，data.table是data.frame的高级版，在速度上作了很大的改进，但是和awk和python相比，具有优势吗? 1 #!...用时10.6秒，发现刚刚读完数据，立刻就处理和写出完毕，处理和写出时间非常短，因此总体用时较短。...总结 虽然都是逐行处理，但由上述结果猜测awk内部运行并没有python快，但awk书写一行代码搞定，书写速度快，至于python比data.table慢，猜测原因是R data.table用C语言写
数据中提供了观察时间和事件指示 时间：以天为单位的生存时间（YiYi） 状态：审查状态1 =审查，2 =死亡（δiδi） 在R中处理日期 数据通常带有开始日期和结束日期，而不是预先计算的生存时间。...： time，其中包含每个时间间隔的起点和终点 surv，其中包含每个对应的生存概率 time Kaplan-Meier图 现在， 绘制对象 获得Kaplan-Meier图。...（虚线）的阶跃函数（实线） 水平线代表间隔的生存时间 时间间隔由事件终止 垂直线的高度显示累积概率的变化 带有刻度线的经过审查的观察结果会减少间隔之间的累积生存期。 ...tmerge 为每个患者的不同协变量值创建一个具有多个时间间隔的长数据集 event 创建新的事件指示器，以与新创建的时间间隔一致 tdc 创建与时间相关的协变量指标，以与新创建的时间间隔一致 时间相关协变量...第4部分：高级主题 涵盖的内容 生存分析的基础知识，包括Kaplan-Meier生存函数和Cox回归 地标分析和时间相关协变量 竞争风险分析的累积发生率和回归 还有什么？
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