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MATLAB 插值与拟合

:x等距时可使用快速插值,此时指定method为'*linear'等 extrapolation:指定外插策略;可为'extrap'(使用method计算)/标量值(返回该值)/NaN(默认值;返回...进行1元多项式曲线拟合:[p,S,mu] = polyfit(x,y,n) #参数说明: x,y:分别指定数据的x,y值 n:指定多项式的次数 p:返回按降幂排列的多项式系数...;若方程有常数项,应有某列全为1 alpha:指定置信水平;默认为0.05 #将使用100*(1-alpha)%置信水平 b:返回超平面的各个系数构成的向量 #b(1)为...bint:返回1个矩阵,其中包含系数估计值的95%置信区间 r:返回由残差组成的向量 rint:返回1个矩阵,其中包含可用于诊断离群值的区间 stats:返回1个向量,其中包含R2统计量.../F统计量及其p值,以及误差方差的估计值 #X应包含1个全为1组成的列,以便正确计算模型统计量 3.曲线拟合工具箱(Curve Fitting Toolbox): >> cftool%见下图

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【数据结构】C语言实现单链表的基本操作

O(n)； 平均情况，要查找的每个结点的概率是相同的，因此，我需要查找的次数与元素对应的位序是成正比的，所以此时按位查找的时间复杂度为O(n)； 1.2 按值查找 单链表的按值查找与按位查找的逻辑相同，...在查找的过程中也会有以下几种情况： 找到了对应的值，此时我们需要将该值所在的结点返回给函数； 没有找到对应的值，此时我们需要给函数返回一个空指针； 对于按值查找而言，此时我们是不需要对值的合理性进行判断的...1.2.1 按值查找的C语言实现 为了更好的实现按值查找，我来梳理一下编写思路： 我们在查找的过程中需要判断查找结点的数据域与目标值是否相等： 不相等，表示还未找到对应的结点，需要继续查找； 相等，表示已经找到了对应的结点...= e)//当结点数据域存放的值与目标值相等时，表示找到了对应结点，退出循环 //当p为空指针时表示查找完全部结点，没有找到对应结点，退出循环 { p = p->next;//指针p指向下一个节点...1.2.2 按值查找的时间复杂度 我们在进行按值查找时，查找的过程会有三种情况： 最好情况，要查找的结点为表头结点，此时按位查找的时间复杂度为O(1)； 最坏情况，要查找的结点为表尾结点，此时按位查找的时间复杂度为

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MR应知应会：MungeSumstats包

该软件包还使用户能够灵活地将重新格式化的文件导出为制表符分隔的 VCF 或 R 本机对象，例如 data.table、GRanges 或 VRanges 对象。...小 p 值超过 R 限制，可能会导致 LDSC/MAGMA 出现错误，应进行转换。默认值为 TRUE。 convert_large_p p 值 >1 是否转换为 1？...force_new_z 当“Z”列已经存在时，默认使用它。要从 P 设置为 TRUE 覆盖并计算新的 Z 分数列。 compute_n 是否插补 N。...allele_flip_check 是否应根据参考基因组检查等位基因列以推断是否需要翻转。默认值为 TRUE。...imputation_ind 应该为每个插补步骤添加一列，以显示哪些 SNP 对不同字段具有插补值。这包括表示 SNP 等位基因翻转（翻转）的字段。

1.1K10

SIFT特征点提取「建议收藏」

好多文章只是一提而过或忽略，然后直接给出一个公式，SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值，但是具体怎么插的就不太详尽了，对于初学者来说更是不知所云。...梯度的模值和方向如下： L为关键点所在的尺度空间值，按Lowe的建议，梯度的模值m(x,y)按 σ=1.5σ_oct 的高斯分布加成，按尺度采样的3σ原则，领域窗口半径为 3×1.5σ_oct。...实际编程实现中，就是把该关键点复制成多份关键点，并将方向值分别赋给这些复制后的关键点，并且，离散的梯度方向直方图要进行插值拟合处理，来求得更精确的方向角度值。...((l)-(r)) / ((l) - 2.0*(c) + (r)) )//插值计算式，l为左侧柱子值，r为左侧柱子值 static void add_good_ori_features(CvSeq* features...对第0行第3列种子点的贡献因子为dr，对第1行第3列的贡献因子为1-dr，同理，对邻近两列的贡献因子为dc和1-dc，对邻近两个方向的贡献因子为do和1-do。

1.3K20

没错，列式存储非常牛。但是，Ta还可以更高效

如果数据是按这些列排序的，则相邻记录之间取值相同的情况就很常见。这时，使用很轻量级的压缩算法也能获得很好的压缩率。...SPL采用倍增分段机制后，可以较迅速按记录序号在列存格式中找到各字段值，就可以执行二分法了。同时，索引中记录整条记录的序号即可，容量就能小得多，和行存时差不多。...在前面的介绍中，组表缺省使用列存，但也提供行存模式，可以在创建时用选项 @r 指明。...示例代码1中的A2可以改为：=file("T_r.ctx").create@r(#f1,#f2,#f3,f4,…).append@i(A1)这样生成的就是行存组表。...SPL 还提供了一种带值索引，在建立索引时把其它字段值一起复制过来。原组表继续采用列存用于遍历，而索引本身已经保存了字段值并使用行存，在查找时一般不再访问原表，能获得更好的性能。

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常见编程模式之双指针

在以下场景中，我们可能会用到双指针： 题目涉及「有序」数组或链表，成对元素的集合、三元组甚至是子数组 题目要求去匹配一个「目标」值或是去除重复 经典例题 1....首先为了保证三元组不重复，我们先对数组进行排序，保证三元组中的数按从小到大的顺序排列。然后开始通过循环对数组进行遍历，找出可行解。...这里为了减少复杂度，在第一个元素固定的情况下，对于后两个元素我们可以使用双指针，如果两者之和大于目标值，则将左移右指针，如果小于目标值，则右移左指针。...接雨水（Hard） 给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。 ?...首先需要明确，对于某一列来说，其能接雨水的充要条件是该列的高度小于其左侧和右侧最大高度的最小值，以第五列为例，其高度为 1，而左侧最大高度为 2，右侧最大高度为 3，较小值为 2，则将其与当前列高度比较

1.9K10

R可视乎|瀑布图

这是一本非常棒的R可视化书籍。小编预计在年底进行一次抽奖送该书的活动，尽情期待?。 数据介绍 原始数据如下所示：一共39行，9列数据。...因为从行来看，数据是离散的绘制出来效果不是很好，于是使用插值样条函数(spline)对原始数据进行插值，变成了300行数据（n=300）。...这里做了一个for循环，把所有数据都进行了插值，列名存在了variable中。...该函数的内部参数，在R可视乎|等高线有提过一些。或者将光标放在该函数，按F1寻求帮助文档，在这里就不做过多解释，Rstudio常用快捷键小编已经整理完，可学习使用。...完整代码可见R语言书可视化之美或者我的github中。 ? 行分面的带填充的曲线图 使用分面图的可视化方法也可以展示瀑布图的数据信息，关于分面图可视化方法我已经在R可视乎|分面一页多图介绍过。

1.4K10

通过机器学习的线性回归算法预测股票走势（用Python实现）

在第12行通过dataset.target读取目标值，即MEDV列的房价，并把目标值设置到data的HousePrice列中。...这里训练的目的是，根据传入的一组特征值dis和目标值MEDV，推算出MEDV = k1*DIS + b公式中的k1和b的值。...从第29行到第32行输出了两组DIS和预测房价数据，每两行是一组，结果如下。...不过，通过这个范例程序，还是可以看出基于线性回归实现预测的一般步骤：根据一组（506条）数据的特征值（本范例中是DIS）和目标值（房价），调用fit方法训练ltTool等线性回归中的对象，让它包含相关系数...该方法返回的四个参数分别是特征值的训练集、特征值的测试集、要预测目标列的训练集和目标列的测试集。

2.3K21

机器学习-sk-learn-Facebook数据集预测签到位置

特征值：“x”, “y”, “accuracy”, “day”, “hour”, “weekday” 目标值： place_id 本实例使用Facebook上统计的数据，根据地点坐标和签到时间等特征来训练模型...程序跑起来会非常慢，因此适当缩小数据范围，如果电脑配置够或者租了服务器请随意~ 选择时间特征：数据中的时间分离出day，hour，weekend 去掉签到较少的地方：剔除意义不大的特殊地点，减少过拟合 确定特征值和目标值...然后经过4次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到4组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称4折交叉验证。本实例cv=5，则为5折交叉验证。...# 特征值 x = facebook_data[["x", "y", "accuracy", "day", "hour", "weekday"]] # 目标值 y =...:\n", y_predict) print("预测值和真实值的对比情况:\n", y_predict == y_test) # 5.2 使用交叉验证后的评估方式 print(

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机器学习基础与实践（二）——数据转换

2）scale和StandardScaler可以用于回归模型中的目标值处理。...2.2 MaxAbsScaler（绝对值最大标准化） 与上述标准化方法相似，但是它通过除以最大值将训练集缩放至[-1，1]。这意味着数据已经以０为中心或者是含有非常非常多０的稀疏数据。 ?...Imputer类可以对缺失值进行均值插补、中位数插补或者某行/列出现的频率最高的值进行插补，也可以对不同的缺失值进行编码。并且支持稀疏矩阵。 ?..."，默认NaN（String类型） strategy ： string， 默认为mean，可选则mean、median、most_frequent axis ：int， 默认为0（axis = 0，对列进行插值...；axis= 1，对行进行插值） verbose ： int， 默认为0 copy ： boolean， 默认为True True：会创建一个X的副本 False：在任何合适的地方都会进行插值。

1.5K60

Matlab数据处理

std(A):计算矩阵A的各列的标准差。 std(A,flag,dim): flag取0或1，当flag=0时，按S所列公式计算样本标准差;当flag=1时，按Sz所列公式计算总体标准差。...排序 sort( ):排序函数 调用格式: sort(X):对向量X按升序排列。 [Y,I]=sort(A,dim,mode) 其中，dim指明对A的列还是行进行排序。...多项式除法 [Q,r]=deconv(P1,P2):多项式相除i函数。其中，Q返回多项式Pl除以P2的商式，r返回Pl除以P2的余式。这里，Q和r仍是多项式系数向量。...多项式积分(polyder) q = polyint(p,k) 使用积分常量 k 返回 p 中系数所表示的多项式积分。...曲线拟合(plotfit) 插值要求逼近函数在采样点的数值与原函数相等，然而在实验中，测量的数据不一定准确，如果强求逼近函数过样本点，显然是不合理的。使用曲线拟合可以避免这种情况。

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图像特征点|SIFT特征点位置与方向

+ j, c + k))//r c为图像的行数和列数，dog_pyr为高斯差分图 return 0; 2.2、关键点定位 以上方法检测到的极值点是离散空间的极值点，以下通过拟合三维二次函数来精确确定关键点的位置和尺度...另外，过小的点易受噪声的干扰而变得不稳定，所以将 小于某个经验值(Lowe论文中使用0.03，Rob Hess等人实现时使用0.04/S)的极值点删除。...梯度的模值和方向如下： ? L为关键点所在的尺度空间值，按Lowe的建议，梯度的模值m(x,y)按 σ=1.5σ_oct 的高斯分布加成，按尺度采样的3σ原则，领域窗口半径为 3x1.5σ_oct。...实际编程实现中，就是把该关键点复制成多份关键点，并将方向值分别赋给这些复制后的关键点，并且，离散的梯度方向直方图要进行插值拟合处理，来求得更精确的方向角度值。...3.2.3、抛物线插值源码分析 #define interp_hist_peak( l, c, r ) ( 0.5 * ((l)-(r)) / ((l) - 2.0*(c) + (r)) )//插值计算式

2K20

计算机视觉中的细节问题(六)

(2)、smooth l1的计算方法 当预测值与目标值相差很大时，L2 Loss的梯度为(x-t)，容易产生梯度爆炸，L1 Loss的梯度为常数，通过使用Smooth L1 Loss，在预测值与目标值相差较大时...有很多的方法来实现上采样的操作： 最近邻插值 双线性插值 双三次插值 为什么用转置卷积？ 如果我们想要我们的网络学习到如何最优化的进行上采样，我们可以使用转置卷积。...它没有使用预先定义好的插值方法，具有可学习的参数。 理解转置卷积的概念非常有用，因为在一些重要的论文和工程都都会用到，比如： 在DCGAN中，生成器使用随机采样的值来生成全尺寸的图像。...卷积运算形成多对一关系。让我们记住这一点，因为我们以后需要它。 反过来 现在，假设我们想要反过来操作。我们想把一个矩阵中的1个值和另一个矩阵中的9个值联系起来。这是一对多的关系。...我们可以对C用一个列向量(4x1)使用矩阵乘法，生成一个输出矩阵(16x1)。转置矩阵将1个值与输出中的9个值连接起来。 将输出reshape成4x4。

73020

我常用的缺失值插补方法

之前介绍过一个非常好用的缺失值插补R包：R语言缺失值插补之simputation包，支持管道符，使用起来非常简单且优雅，而且支持的方法的也非常多。...但是它有一个最大的问题，不能一次性填补整个数据集的缺失值。 比如我有一个数据集，我知道它有缺失值，但是不知道在哪些列，但是我只想快速填补所有的缺失值，这时候这个R包就点力不从心了。...关于R语言中的缺失值插补，大家遇到最多的教程应该是mice包，不过我不太常用，所以就不介绍了。 一般来说，如果只是简单的均值或中位数填补的话，不需要R包，自己写一行简单的代码就搞定了。...，如果同时有多列都有缺失值，也要配合其他函数完成。...此外，缺失值插补在cran的task view里面有一个专题：Missing Data，大家感兴趣的可以自己查看，里面有R语言所有和缺失值插补有关的R包介绍！

1.1K50

Python 查找算法_众里寻他千百度，蓦然回首那人却在灯火阑珊处（线性、二分，分块、插值查找算法)

# 计算中间位置 mid_pos = (r_ldx + l_idx) // 2 插值算法计算中间位置逻辑如下所示： key 为要查找的关键字！！...# 插值算法中计算中间位置 mid_pos = l_idx + (key - nums[l_idx]) // (nums[r_idx] - nums[l_idx]) * (r_idx - l_idx)...编码实现插值查找： # 插值查找基于二分法，只是mid计算方法不同 def binary_search(nums, key): l_idx = 0 r_idx = len(nums)...第 1 步：使用分块查找之前，先要对原始数列按区域分成多个块。至于分成多少块，可根据实际情况自行定义。分块时有一个要求，前一个块中的最大值必须小于后一个块的最小值。...块内部无序，但要保持整个数列按块有序。 分块查找要求原始数列从整体上具有升序或降序趋势，如果数列的分布不具有趋向性，如果仍然想使用分块查找，则需要进行分块有序调整。

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【V课堂】数据挖掘知识脉络与资源整理(五)–缺失值处理

处理缺失值的步骤(使用工具R软件) 1 识别缺失数据 is.na 或complete.cases 或数据量大时用mice包的md.pattern 与VIM包的许多函数....第一列表示此种情况的缺失的观测数据有多少行.最后一列表示此种情况的缺失有几个列变量是包含缺失的. aggr(sleep,prop=F,number=T) #缺失图红色表示缺失.右边的数目表示此种缺失情况的数目...另外一种探索缺失值模式的方法,叫做影子矩阵,如下 2 检查导致数据缺失的原因 我们做这么多探索,缺失值的数目,以及分布模式主要为了,分析缺失数据的潜在机制,评价缺失数据对分析 目标的影响.也即需要搞清楚...假设X= (X1,X2…Xp)为信息完全的变量，Y为存在缺失值的变量，那么首先对X或其子集行聚类，然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。...分别是5次模拟数据集中,dream的缺失插补值.完整的模拟数据的第2个就是。 4 看看其他的方法,以及用R软件实现 ?

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