R中的Dunn测试:关于某些东西被强制为一个因子的错误消息 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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聚类分析方法（三）

利用这两个关于簇数 k 的经验公式，似乎也从一个侧面说明，例10-5中 k=2 是最恰当的簇数。...此外，一般将 1-J(C) 称为 C 关于基准 T 的整体错误率。...因此，聚类精度 J(C) 大或整体错误率 1-J(C) 小，都说明聚类算法将不同类别的对象较好地聚集到了不同的簇中，即聚类准确性高。...基于模型的方法通过建立反映样本空间分布的密度函数定位聚类，试图优化给定的数据和某些数据模型之间的适应性。...； ③ 半监督的离群点检测方法，训练数据包含被标记的正常数据，但是没有关于离群数据对象的信息。

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国外功能测试有何不同？

日本制造的东西一向以坚固耐用著称，给我映像最深的一个细节是，在日本工作的时候，发现他们的垃圾袋居然都坚固无比，用来逛超市买东西拎重物也是屡用不坏。...下面我举一个简单的例子“我打算从南京去北京”来说明。表1 这即是一张简单的要因表，值得注意的是，因子和状态的确定是必须规定范围的，而这个范围在这个例子中则为“正常人的思考”范围。...关于根本原因分析法的讨论，由于和本文的重点有偏离，因此不做进一步描述，题外话就此打住。...由于交流足够充分，某些不易被想到的测试用例也可以被挖掘出来（好比绘制清晰的思维导图）。...此时不排除测试对象可能已经是一个落后的甚至被淘汰的产品了。

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国外功能测试方法深度解析

日本制造的东西一向以坚固耐用著称，给我映像最深的一个细节是，在日本工作的时候，发现他们的垃圾袋居然都坚固无比，用来逛超市买东西拎重物也是屡用不坏。...下面我举一个简单的例子“我打算从南京去北京”来说明。表1 这即是一张简单的要因表，值得注意的是，因子和状态的确定是必须规定范围的，而这个范围在这个例子中则为“正常人的思考”范围。...关于根本原因分析法的讨论，由于和本文的重点有偏离，因此不做进一步描述，题外话就此打住。...由于交流足够充分，某些不易被想到的测试用例也可以被挖掘出来（好比绘制清晰的思维导图）。...此时不排除测试对象可能已经是一个落后的甚至被淘汰的产品了。

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粒子群优化

Kennedy和R. C. Eberhart等于1995年开发的一种演化计算技术，来源于对一个简化社会模型的模拟。其中“群(swarm)”来源于微粒群符合M. M....此外，微粒的速度Vi被一个最大速度Vmax所限制。如果当前对微粒的加速导致它的在某维的速度vid超过该维的最大速度vmax,d，则该维的速度被限制为该维最大速度vmax,d。...对于收敛因子，经过证明如果收敛因子取0.729,可以确保算法的收敛，但是不能保证算法收敛到全局最优，经过本人测试，取收敛因子为0.729效果较好。...他们在提出的模型中将粒子的每一维及粒子本身的历史最优、全局最优限制为1或0，而速度不作这种限制。用速度更新位置时，设定一个阈值，当速度高于该阈值时，粒子的位置取1，否则取0。...协同PSO在某些问题上有更快的收敛速度。

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因子发表后就会失效：是拥挤还是过度优化？

关于因子表现衰减的原因，主要有两个说法：一是新的因子发表后，市场上更多资金的涌入导致了因子失效；二是，原始论文中因子本身就是过度优化的结果。本文对于因子在发表后失效的原因做了进一步的探索。...以上的测试都是在美国市场，本文还探究了这些因子在中国、香港、韩国、日本、澳大利亚、欧洲大陆、英国和加拿大的股票池中的表现。...也就是说我们能不能通过因子选出股票的某些特征与样本外这些因子的夏普比率最回归，发现某些线性关系。...统计上显著的过拟合变量捕捉不同的过拟合相关效应，因为它可以从它们之间较低的相关性水平推断。首先，出版日期是出版后SR衰减的一个非常强的预测因素。如图5所示，最近公布的因子往往更过度拟合。...回归结果如表8，首先，发表日期对夏普衰变截面具有很强的解释力，R方为0.30。其次，overﬁtting vulnerability变量也相当强，R方为0.15。

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因子投资的十个事实与误解

在某些情况下，这个反弹平息了关于因子的争论，而在另一些情况下，它也夸大了某些神话。我们的目标是关注因子投资的长期属性，同时探讨从极端的短期收益波动中可以学到的投资者行为。...更严格的统计测试最近在有很多论文，批评了因子的统计测试过于宽松，认为应该进行更严格的统计测试，以规避数据的过度挖掘。...由于错误是随机的，如果研究通过数据挖掘在原始样本中过度拟合错误，那么当应用于一个新的独立样本时，这些策略将不再产生显著的结果。...这个解释不同于纯粹的，来自错误定价或新信息的特质阿尔法。无风险阿尔法是所有投资者都想要的东西，因此它将很快被竞争殆尽。...如果这是风险，那么要知道你正在接受并暴露在这种风险中。如果这是一种行为偏好，那么要知道，你正在投资于其他投资者认为没有吸引力的东西。知道你为什么投资于一个因子，对坚持你的投资决定很重要。

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如何「科学的比较」机器学习模型表现？

背景对比多个机器学习的算法性能是研究中很重要的一步，举几个常见的场景：假设你开发了一个新的算法，那么希望在多个数据集上证明你的新算法是 state of the art（最牛逼的）。...样本之间的大小一致，比如很多算法无法检验A吃蛋10天的数据，B吃蛋3天的数据，和C吃蛋6天的数据。很多多样本的对比测试没有合适的Python实现，如果想要使用需要使用R或者SPSS。...为了回避某些检验的强假设和要求，如等尺寸样本，我建议大家可以用下面这个框架来对比多个模型：使用Kruskal–Wallis测试来确定你的多样本之间是否存在显著差异。若p>0.05，进行下一步。...更重要的是，Python中的Scipy有 Kruskal–Wallis和Mann–Whitney U test的实现，而Dunn's test有开源工具包（Python Package Index）开发者是一位毛子大哥...使用这位大哥的工具包，还可以轻松的将Dunn's Test的结果可视化，下面是我的一个小例子（这个配色是我改的，毛子大哥用了红配绿实在难看），下图中可以发现随机森林(RF)和朴素贝叶斯之间结果有明显不同

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做这 12 件简单的小事，能让你更安全地上网

检查关于检测的设置，并确保其被配置为阻止这些无用软件。同样地，您的安全套件可能具有一些（在您打开它们之前）不起效的组件。安装新的安全产品时，请浏览主窗口的所有页面，并至少瞥一眼设置。...例如 Gmail，Evernote 和 Dropbox，它们都是提供双因子身份验证的在线服务。双因子身份验证使用至少两种不同形式的身份验证来验证您的身份：生物特征，您拥有的东西，或您知道的东西。...使用生物识别身份验证（如果有的话），并设置强密码，而不仅仅是一个愚蠢的四位数 PIN。请记住，即使您使用 Touch ID 或类似产品，您仍然可以使用密码进行身份验证，因此它需要是足够强的。...此外，将密码保存在一个单独的中央密码管理器中，以便让您在各种浏览器和设备中使用它们。 11. 不要成为点击诱饵的猎物。对您的在线生活的保护，其中一部分是有关于您点击的内容。...即便是信任的来源，也还是要谨慎：您所信任的来源可能已被盗用，或者该消息可能是假的。社交媒体网站上的链接也是如此，即使在看起来好像是来自您朋友的帖子中，亦是如此。

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软件测试方法课程笔记(2)

无效值会引起运行错误的时候（实现语言是强类型），则没有必要做健壮形式的测试。错误条件很重要的时候，健壮测试很重要。边界值测试是等价类测试的一种补充，两者结合可以加强测试效果。...其中Runs是矩阵的行数, Factors是矩阵的列数(因子的数目), Levels是因子的最大取值关于试验次数给出计算的方法: ?..., 有利于测试关于事件流: 事件的基础流: 覆盖自然发生的事事件的可选流三步法生成测试用例: 对于每一个用例, 生成用例场景的full set 对于每一个场景, 确定至少一个测试用例, 以及可以执行的条件...关于描述集合W的构建我们令 ? 是一个最小的并且完整的FSM 描述集合W是一个输入序列的有限的集合, 这些输入序列能够区分M的任意状态对的行为, 每一个W中的输入序列都是有限长度, 给定状态 ?..., 初始化的状态, 是测试树的根, 假设测试树已经被构造到水平k, 第k+1的水平将会被构建在水平k选择一个节点n, 如果从1到k水平中出现出现过, 那么n就是叶子节点并且不能被继续展开, 如果

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R语言基础教程——第3章：数据结构——因子

因子（factor)是R语言中比较特殊的一个数据类型，它是一个用于存储类别的类型，举个例子，从性别上，可以把人分为：男人和女人，从年龄上划分，又可以把人分为：未成年人（=18）。...R把表示分类的数据称为因子，因子的行为有时像字符串，有时像整数。因子是一个向量，通常情况下，每个元素都是字符类型，也有其他数据类型的元素。...因子具有因子水平（Levels），用于限制因子的元素的取值范围，R强制：因子水平是字符类型，因子的元素只能从因子水平中取值，这意味着，因子的每个元素要么是因子水平中的字符（或转换为其他数据类型），要么是缺失值...student$Gender [1] M M F Levels: F M 该因子中的每个值都是一个字符串，它们被限制为“f”、“m”和缺失值（NA）。...如果把其他字符串添加到gender列中，R会抛出警告消息，并把错误赋值的元素设置为NA，例如： > student$Gender[1]<- "female" Warning message: In `[

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R语言coda贝叶斯MCMC Metropolis-Hastings采样链分析和收敛诊断可视化|附代码数据

p=27228 原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于MCMC Metropolis-Hastings采样的研究报告，包括一些图形和统计输出。...作为先决条件，我们将使用几行代码，在代码中，我们创建了一些测试数据，其中因变量 y 线性依赖于自变量 x（预测变量）；定义线性模型拟合数据的可能性和先验；并实现一个简单的 Metropolis-Hastings...拥有一个 coda 对象的好处是我们通常想要用链做的很多事情都已经实现了，所以例如我们可以简单地 summary() 和 plot() 输出summary(chn)plot(cn)它提供了一些关于控制台的有用信息和一个大致如下所示的图...图：不平衡 x 值拟合的边际密度（对角线）、配对密度（下图）和相关系数（上图）您可以看到第一个和第二个参数（斜率和截距）之间的强相关性，并且您还可以看到每个参数 X2 的边际不确定性增加了。...请注意，我们在这里只检查了配对相关性，可能仍然有更高阶的交互不会出现在这样的分析中，所以你可能仍然遗漏了一些东西。

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06 Confluent_Kafka权威指南第六章：数据传输的可靠性

在下一章，我们将详细讨论在实践中的影响。 Broker Configuration broker配置 broker中有三个配置参数能改变kafka关于可靠消息存储可靠性的行为。...这些错误处理程序的内容是特定于应用程序及其目标的，要扔掉坏消息吗？登陆错误吗？将这些消息存储在本地磁盘的目录中？触发另外一个应用程序的回调。...消费者要做的唯一一件事情就是确保它们知道哪些消息是被消费过的，哪些消息没有被消费，这事使用消息时不丢失消息的关键。...它还打印关于提交和reblance事件。你还应该考虑要运行哪些测试。如： leader选举，如果我们kill了leader会怎么样？生产者和消费者多长时间才能恢复正常工作？...如果你希望短暂的暂停，然后一切恢复正常，没有消息丢失，请确保生产者生成的消息数量和消费者消耗的消息数量的匹配。 Apache的源代码包中包括一个扩展的测试套件，套件中的血多测试都是基于同样的原则。

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基因组深度学习模型很难很好地解释个体转录组的变异

随着深度学习的快速发展和用于训练的数据集的增长，最近在直接从参考基因组序列中预测基因表达水平、3D基因组折叠以及表观遗传特征，如转录因子结合、组蛋白修饰和染色质可及性等取得了成功。...作者关注3259个基因，这些基因在Geuvadis的表达定量位点（eQTLs）分析中至少被识别出一个统计显著的遗传关联，其中一个顺式变异体的基因型可以预测个体之间的基因表达变异。...首先，作者测试了在Geuvadis eQTL分析中具有强遗传关联的基因是否更有可能有正确预测的遗传效应方向，通过将每个基因的交叉个体相关性与距离TSS（转录起始位点） 20kb内最显著的eQTL的p值（...可以发现，具有强eQTL的基因在所有模型中往往具有较大的交叉个体相关性；然而，这些基因并不比负相关的交叉个体相关性更可能为正相关，这表明模型经常预测具有强遗传效应的基因的效应方向是错误的。...作者的关于方向性的结论与先前关于eQTL的测试结果一致，这些结果显示在预测个体变异体对表达的效应方向时表现较差，特别是对于远程eQTL。

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数论部分第一节：素数与素性测试【详解】

当n为大于2的整数时，2^n+1和2^n-1两个数中，如果其中一个数是素数，那么另一个数一定是合数。证明：2^n不能被3整除。...如果它被3除余1，那么2^n-1就能被3整除；如果被3除余2，那么2^n+1就能被3整除。总之，2^n+1和2^n-1中至少有一个是合数。 5....反证法，假如结论不成立的话，那么就是说有两个小于p的正整数m和n使得na和ma除以p的余数相同。不妨假设n>m，则p可以整除a(n-m)。但p是素数，那么a和n-m中至少有一个含有因子p。...这就是Miller-Rabin素性测试的方法。不断地提取指数n-1中的因子2，把n-1表示成d*2^r（其中d是一个奇数）。那么我们需要计算的东西就变成了a的d*2^r次方除以n的余数。...第一个以2为底的强伪素数为2047。第一个以2和3为底的强伪素数则大到1 373 653。

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R语言结构方程模型SEM、路径分析房价和犯罪率数据、预测智力影响因素可视化2案例|附代码数据

p=25044原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于结构方程模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。1 简介在本文，我们将考虑观察/显示所有变量的模型，以及具有潜在变量的模型。...观察到的变量是 x1-x9。这是一个“经典”数据集，用于许多关于结构方程建模 (SEM) 的论文和书籍，包括一些商业 SEM 软件包的手册。...数据包括来自两所不同学校的七年级和八年级儿童的心理能力测试成绩。在我们的数据集版本中，仅包含原始 26 个测试中的 9 个。...这实质上是在估计ττ参数沿着连续体的落点；它们不需要均匀分布如果我们对一个项目有5个以上的锚，我们也许可以把它当作连续的，而不会出现重大的错误。...6.1 CFA分类数据演示这是一个快速演示——如果我们的每个智力测试项目只有三分法怎么办？hist我们用有序参数告诉R哪些项目是有序分类的。

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Nature: P值到底能不能用？

也不是说P值不能在某些特定的应用中用作决策标准(例如确定一个制造过程是否满足某些质量控制标准)。作者呼吁停止以传统的二分法来使用P值——来决定一个结果是反驳还是支持一个科学假设。...任何基于结果的选择，而不是基于预先设定的假设，都会导致选择偏差。补充P值的一个常见建议是报告效果的置信区间。图2显示了与图1中的测试场景相对应的置信区间。...(b) a中预测因子个数错误(k > 0)的828个案例f检验的R2(上)和P值(下)分布情况。...然而，使用正向逐步变量选择，在1000次模拟中仅172次正确地识别出0个变量为预测变量(图3a)。有82.8%的次数拒绝原假设，并观察到极低的P值(图3b)。结果有一个非常高的错误发现率。...逐步回归在预测因子选择上具有更大的灵活性，可以进一步提高错误发现率。虽然最近有一些关于模型选择后的推断的工作，但这些是仅在有限条件下工作的近似。

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CVE-2022-25636 的发现和利用

我最终专注于从用户空间（通过 netlink 套接字）获取配置输入的代码部分，因为虽然数据包处理中的错误会很有趣，但解码器仍然必须通过用户空间中的某些配置“激活”第一名。...在阅读 Alexander Popov 关于另一个最近的内核错误的文章以寻找灵感时，我想到了一个想法：我们有能力导致这些越界写入中的多个，而不仅仅是一个（因为dup可以将多个 s 放入规则中）。...（偏移量 40）查找和msgrcv第二条下一条消息，导致内核进入kfree()（net_device因为它是一个net_device被写入的指针）分配更多消息，但这次在 kmalloc-4k 平板中...我完全有可能在我的漏洞利用代码中遗漏了一些明显被破坏的东西，但是如果你对我可能遗漏内核方面的东西有任何想法，请给我发电子邮件或 DM - 我真的很想知道发生了什么。...由于内核堆地址net_device被泄露，我们知道我们的消息数据将在内存中的什么位置。

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GWAS分析中协变量的区分（性别？PCA？不同品种？）

什么是协变量注意：GWAS中的协变量和一般模型中的协变量是不一样的。...❞ 「GWAS模型中：」 y = x1 + x2 GWAS中只有协变量，所谓的因子，也是协变量的一种在GWAS分析汇总，因子也是转化为虚拟变量（dummy）放到模型中实例演示「举个例子：」 library...在回归分析里面，它也为因子： mod2 = lm(dj ~ Rep, data=fm) summary(mod2) anova(mod2) 在回归分析中，用的是lm函数，用summary给出每个水平的效应值...注意： R中因子第一个强制为0，所以这里在构建dummy变量时，第一列去掉 R中默认是有截距（mu）的，所以再构建dummy变量时，将截距去掉写到这里，我想到了一句话： ❝当你将方差分析和回归分析看做是一样的东西时...❞ 所以，统计课本里面，方差分析和线性回归分析，都是基于一般线性模型（GLM），放到GWAS分析中，就可以解释因子协变量和数字协变量，以及PCA协变量的区别了。

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r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现

p=3795 介绍 Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。...用户可以加载自己的数据，也可以使用保存在工作区中的数据。 load("QuickStartExample.RData") 该命令从该保存的R数据档案中加载输入矩阵x和响应向量y。...MSE 测试集 ? 我们看到lasso（alpha=1）在这里做的最好。我们也看到，使用的lambda的范围与alpha不同。系数上限和下限这些是最近添加的增强模型范围的功能。...假设我们想要拟合我们的模型，但将系数限制为大于-0.7且小于0.5。这是很容易通过实现upper.limits和lower.limits参数： ?...让[ 数学处理错误]vĴ表示[ 数学处理错误]的惩罚因子Ĵ变量。罚款期限变为[ 数学处理错误] 请注意，惩罚因子在内部重新调整为与nvars相加。当人们对变量有先验知识或偏好时，这非常有用。

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r语言中对LASSO，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现

p=3795 介绍 Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。...我们可以通过执行plot函数来显示系数： MSE在测试集上我们看到lasso（alpha=1）在这里做的最好。我们也看到，使用的lambda的范围与alpha不同。...系数上限和下限这些是最近添加的增强模型范围的功能。假设我们想要拟合我们的模型，但将系数限制为大于-0.7且小于0.5。...特别是，任何penalty.factor等于零的变量都不会受到惩罚！让[ 数学处理错误]vĴ表示[ 数学处理错误]的惩罚因子Ĵ变量。...罚款期限变为[ 数学处理错误] 请注意，惩罚因子在内部重新调整为与nvars相加。当人们对变量有先验知识或偏好时，这非常有用。

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