本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 ---- 简单的介绍 时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。...最后，标准化后的单元格状态乘以过滤后的输出，得到隐藏状态 ht 并传递给下一个单元格： 加载必要的库和数据集 # 加载必要的包 library(keras) 或者安装如下： # 然后按如下方式安装 TensorFlow...请注意，训练数据集的最小值和最大值是用于标准化训练和测试数据集以及预测值的标准化系数。这确保了测试数据的最小值和最大值不会影响模型。...：每批中的观察数，也称为批大小。...在此示例中，时间步长 = 1 特征：对于单变量情况，如本例所示，特征 = 1 批量大小必须是训练样本和测试样本大小的共同因素。
2017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能 本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。...最后，标准化后的单元格状态乘以过滤后的输出，得到隐藏状态 ht 并传递给下一个单元格： 加载必要的库和数据集 # 加载必要的包 library(keras) 或者安装如下： # 然后按如下方式安装 TensorFlow...请注意，训练数据集的最小值和最大值是用于标准化训练和测试数据集以及预测值的标准化系数。这确保了测试数据的最小值和最大值不会影响模型。...：每批中的观察数，也称为批大小。...在此示例中，时间步长 = 1 特征：对于单变量情况，如本例所示，特征 = 1 批量大小必须是训练样本和测试样本大小的共同因素。
我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的，或者在 T=R 的情况下是连续的。为简化分析，我们将仅考虑离散时间序列。...最后，标准化后的单元格状态乘以过滤后的输出，得到隐藏状态 ht 并传递给下一个单元格： 加载必要的库和数据集 # 加载必要的包library(keras) 或者安装如下： # 然后按如下方式安装 TensorFlow...请注意，训练数据集的最小值和最大值是用于标准化训练和测试数据集以及预测值的标准化系数。这确保了测试数据的最小值和最大值不会影响模型。...：每批中的观察数，也称为批大小。...批量大小必须是训练样本和测试样本大小的共同因素。可以找到 LSTM 输入的一个很好的解释。
假设4：样本量足够大，最小的样本量要求为分析中的任一单元格期望频数大于5。...经过长期随访，吸烟者有31人发生阿尔兹海默症（59.6%），不吸烟者有18人发生阿尔兹海默症（37.5%） 当总例数n≥40，最小期望计数＞5，看第一个数； 当总例数n≥40，最小期望计数...1-5，看第二个数； 当总例数n＜40或最小期望计数＜1，看第三个数 3、本研究中所有单元格的最小期望频数为【】，均大于5，样本量满足Pearson卡方检验的要求。...假设2：具有相互独立的观测值，如本研究中各位研究对象的信息都是独立的 假设3：样本量足够大，最小的样本量要求为分析中的任一单元格期望频数大于5。...1、卡方检验（R×C）结果显示χ2=42.959，P < 0.001，按α=0.05的检验水准，拒绝H0，差异有统计学意义，提示不同血型的研究对象职业类型不同，两者之间存在一定的相关性。
使用缓冲区生成随机样本的一种蛮力方法可能是获取大量样本，并通过丢弃近邻将这些样本过滤到较小的数字。...这可以通过使用reduceConnectedComponents()单元格结果加上第二个随机图像来完成（仍然在图像空间中），选择每个网格单元格中的最大随机值。...此示例使用原始网格大小 1/16 的第二个随机图像的网格，这意味着在每个网格单元内生成了 256 个随机点。random == maximum每个网格单元格中的位置被标记为 1 值，其余值被屏蔽。...我选择使用 Albers 投影，因为墨卡托和板卡雷在远离原点时都会产生距离失真，因此在这些投影中使用固定大小的网格单元更难确保最小距离保证。...如果您要为例如：k 折交叉验证采集多个样本，则每次都应该偏移网格，这样就不会对每次折叠使用完全相同的采样网格。你可以这样做： // 按投影单位中 0 到 1 之间的随机量平移投影。
MIN函数：找到某区域中的最小值 MAX函数：找到某区域中的最大值 AVERAGE函数：计算某区域中的平均值 COUNT函数： 计算某区域中包含数字的单元格的数目 COUNTIF函数：计算某个区域中满足给定条件的单元格数目...函数：求标准差 SUBTOTAL函数：汇总型函数，将平均值、计数、最大最小、相乘、标准差、求和、方差等参数化 INT/ROUND函数：取整函数，int向下取整，round按小数位取数 MOD函数：取余...AVERAGE（算术平均值） COUNT（数值个数） COUNTA（非空单元格数量） MAX（最大值） MIN（最小值） PRODUCT（括号内所有数据的乘积） STDEV（估算样本的标准偏差） STDEVP...（返回整个样本总体的标准偏差） SUM（求和） VAR（计算基于给定样本的方差） VARP（计算基于整个样本总体的方差） ?...Int／Round 取整函数，int取整(去掉小数)，round按小数位取数(四舍五入)。
损失函数是用来衡量样本误差的函数，我们的优化目标是要求得在误差最小的情况下模型参数的值。...{i \in \mathcal{B}} \partial{(\mathbf{w}, b)} l^{(i)}(\mathbf{w}, b)$$学习率($\eta$): 代表在每次优化中，能够学习的步长的大小批量大小...($B$): 是小批量计算中的批量大小batch size1.2 基于异常检测的线性回归 前一节讨论了这样一种情况：即一个特定的变量被认为是特殊的，最优平面是通过最小化该特殊变量的均方误差而确定的。...2.1 原理推导 对于 $d$ 维，包含 $N$ 个样本的数据，用 $R{i}$ 表示其中第 $i$ 行为：$[x{i1}... x_{id}]$。...一个点与它的 $Lr$ 邻居(其中$r$ > 2)中的一个点之间的距离至少为$D$。 唯一无法直接得出结论的是 $L_{2}$ 中的单元格。 这表示特定单元中数据点的不确定性区域。
直方图 随机数生成 排名和百分位数 回归 采样 t检验：两个样本配对 t检验：方差相等的两样本 t检验：假设方差不相等的两样本 z检验：均值的两个样本 这些选项均代表一个数据分析工具，将在本网站上进行介绍...如果按行而不是按列列出处理的数据，则可以选择“ 行” 单选按钮，还可以选择“ 第一列中的 标签” 复选框。...在这种情况下，将创建一个新的工作表（在当前工作表之前的选项卡中），并将ANOVA报告放置在此工作表中，起始于单元格A1。然后，您可以将结果复制到当前工作表（或您喜欢的其他任何地方）。...---- 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松...Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic
barcodes.tsv这是一个文本文件，其中包含该样本的所有细胞条形码。条形码按矩阵文件中显示的数据顺序列出图片features.tsv这是一个包含定量基因标识符的文本文件。...Seurat 对象ctrl <- CreateSeuratObject(counts = ctrl_counts, min.features = 100)# min.features 参数指定每个细胞需要检测的最小基因数...# 探索元数据head(ctrl@meta.data)图片元数据的列:orig.ident: 如果已知，这通常包含样本标识，但默认为“SeuratProject”nCount_RNA: 每个单元格的 UMI...因此，为了使数据导入R更有效，可以使用 for循环，它将为给定的每个输入迭代一系列命令，并为每个样本创建 seurat对象。# 仅测试，无法运行。...ID 可用于不同的样本，所以使用add.cell.id参数为每个单元格 ID 添加一个特定于样本的前缀。
输出区域：在此输入对输出表左上角单元格的引用。如果输出表将替换现有数据，Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。...处理的办法如下： 在A列对总体进行编号；在B2输入公式“=RAND()”，生产0至1之间的均匀随机数，并复制到B3:B21；C列显示样本序号；选择D2:D11单元格区域，在D2单元格输入公式“=RANK...产生的泊松分布随机数 求得最大值，最小值，确定组限，利用frequency函数统计频数，并求频率如下图。...选择P2:P10单元格区域，在P2单元格输入公式“=FREQUENCY(A1:J10,O2:O10)”,同时按ctrl+shift+enter： ? ?...随机抽样对话框设置 单击“确定”生成随机样本。注意，该样本是可重复抽样，重复率与总体单位数成反比，与样本量成正比。 ? 2.周期抽样 例：从1至10编号按固定周期间隔分别为2、3、4、5抽样。
条形码按矩阵文件中显示的数据顺序列出 barcodes.tsv features.tsv 这是一个包含定量基因标识符的文本文件。...对象 ctrl <- CreateSeuratObject(counts = ctrl_counts, min.features = 100) # min.features 参数指定每个细胞需要检测的最小基因数...: 每个单元格的 UMI 数 nFeature_RNA: 每个细胞检测到的基因数量 使用 for 循环读取多个样本 在实践中，可能有几个样本需要读取数据，如果一次只读取一个，可能会变得乏味且容易出错。...因此，为了使数据导入R更有效，可以使用 for循环，它将为给定的每个输入迭代一系列命令，并为每个样本创建 seurat 对象。 # 仅测试，无法运行。...ID 可用于不同的样本，所以使用add.cell.id参数为每个单元格 ID 添加一个特定于样本的前缀。
批次 (batch) 模型训练的一次迭代（即一次梯度更新）中使用的样本集。 另请参阅批次大小。 批次大小 (batch size) 一个批次中的样本数。...在 TensorFlow 中，会按反向传播损失训练嵌套，和训练神经网络中的任何其他参数一样。...周期 (epoch) 在训练时，整个数据集的一次完整遍历，以便不漏掉任何一个样本。因此，一个周期表示（N/批次大小）次训练迭代，其中 N 是样本总数。...池化运算与卷积运算类似：将矩阵分割为多个切片，然后按步长逐个运行卷积运算。例如，假设池化运算按 1x1 步长将卷积矩阵分割为 2x2 个切片。如下图所示，进行了四个池化运算。...R 等级 (rank) 机器学习中的一个多含义术语，可以理解为下列含义之一： 张量中的维数。例如，标量等级为 0，向量等级为 1，矩阵等级为 2。
这种简单粗暴的方法没法适应数据稀疏的问题，这要求每个单元格内至少有一堆数据存在，所以随着维度的增加，对数据大小的要求也是指数上升的。...（非常感性的认识） 这里给出理性的解释，比如假设对应一维特征的取值范围为[0, 4]，那么固定样本大小100，在一维线密度如下： 100 / 5 = 20，表示平均每个坐标点周围能够得到20个样本。...我去，取20%样本去决策是为了防止过拟合，结果随着维数的上升，特征范围几乎要覆盖整个区域，考虑r=10%r = 10\%的样本，在10个维度下，需要覆盖特征r1/D=80%r^{1/D} = 80\%的范围...并不符合如前假设：邻域越小且占领样本数越多，模型则越优。 为了区域不重叠才有了PRML中的单元格划分，但是同样的划分，在高维为了弥补过拟合，则需要在该区域填充更多的数据才行。...大胆猜测一波，或许可以借用其他信息如物体占空间大小的比例来推断方向。
设给定单元格所在行的合计频数为RT,所在列的合计频数为CT，任意给定单元格（比如第i行第j列的单元格：RiCj）的概率为： 概率乘以总观察频数（即样本量n）,可以得到任意单元格的期望频数为： 按照上面的公式可以计算出如下表格...： R实战模拟： 检验注意事项： 1，仅有两个单元格，单元格最小期望不应小于5 2，两个以上单元格，期望小于5的单元格不能超过20% 3，两个类别变量相关性强度的度量
+F 搜索文件或文件夹 WIN+TAB 项目切换 WIN+PAUSE 系统属性对话框 WIN+M 最小化所有窗口 WIN+SHIFT+M 将最小化的窗口还原到桌面 WIN+F 搜索文件或文件夹...：在屏幕上的 Gadget 间切换 二、常用系统命令 按“开始”－“运行”,或按WIN键+R，在『运行』窗口中输入： %temp%———打开临时文件夹 ....“边框”选项卡设定快捷键 按Ctrl+1 显示该对话框 Alt+T 应用或取消上框线 Alt+B 应用或取消下框线 Alt+L 应用或取消左框线 Alt+R 应用或取消右框线 Alt+H 如果选定了多行中的单元格...Ctrl+Shift+> 增加文字大小 Ctrl+Shift+< 减小文字大小 Ctrl+H 打开“替换”对话框 Ctrl+“=” 将选定内容设为下标 Ctrl+“+” 将选定内容设为上标...Ctrl+F2 打印预览 Ctrl+Shift+P 定义字体大小 Ctrl+Shift+F 定义字体样式 F1 帮助 Shift+F1 有关命令、屏幕区域的帮助信息或文字属性 绘图时按下Alt
搜索文件或文件夹 WIN+TAB 项目切换 WIN+PAUSE 系统属性对话框 WIN+M 最小化所有窗口 WIN+SHIFT+M 将最小化的窗口还原到桌面 WIN+F 搜索文件或文件夹 WIN+CTRL...Gadget 间切换 二、常用系统命令 按“开始”－“运行”,或按WIN键+R，在『运行』窗口中输入： %temp%---------打开临时文件夹 ....Ctrl+C 复制选定的单元格 按两次Ctrl+C 显示 Microsoft Office 剪贴板（多项复制与粘贴） Ctrl+X 剪切选定的单元格...应用或取消左框线 Alt+R 应用或取消右框线 Alt+H 如果选定了多行中的单元格，则应用或取消水平分隔线 Alt+V 如果选定了多列中的单元格，...Ctrl+Shift+> 增加文字大小 Ctrl+Shift+< 减小文字大小 Ctrl+H 打开“替换”对话框 Ctrl+“=”
对于矩阵中的每一项（像素），从0到1均匀分布抽取一个随机数r。如果 r > diff，则将该像素设置为 1；否则，将其设置为 0。...n 是批量大小。这里的通道数是 3 而不是简单的 1。稍后会详细介绍。...也就是说，我们感兴趣的是占用图中每个单元格相对于起点s和目标点g的位置。例如，以坐标(x, y)为单元格。我并不真正关心(x, y)是否等于(45,89)还是(0,5)。...也就是说从 s 到 g 的轨迹不穿越任何障碍物（该值不考虑 1 个单元格的障碍物边缘约束）。 在有效样本上，真实路径与模型提供的解决方案之间的平均误差为 33 个单元格。...考虑到地图是 100x100 单元格，这是相当高的。错误范围从最小 0（即，在 2491 个样本中的真实路径被“完美”的重建了）到最大……745 个单元（这个肯定还有一些问题）。
批次 (batch) 模型训练的一次迭代（即一次梯度更新）中使用的样本集。 另请参阅批次大小。 批次大小 (batch size) 一个批次中的样本数。...在 TensorFlow 中，会按反向传播损失训练嵌套，和训练神经网络中的任何其他参数一样。...周期 (epoch) 在训练时，整个数据集的一次完整遍历，以便不漏掉任何一个样本。因此，一个周期表示（N/批次大小）次训练迭代，其中N是样本总数。...以下面的 3x3 矩阵为例： 池化运算与卷积运算类似：将矩阵分割为多个切片，然后按步长逐个运行卷积运算。例如，假设池化运算按 1x1 步长将卷积矩阵分割为 2x2 个切片。...R 等级 (rank) 机器学习中的一个多含义术语，可以理解为下列含义之一： 张量中的维数。例如，标量等级为 0，向量等级为 1，矩阵等级为 2。
Worksheet Worksheet对应Excel表格 Worksheet部分属性： title：表格的标题； dimensions：表格的大小，这里的大小是指含有数据的表格大小。...例如，对于example.xlsx文件，dimensions属性的值为'A1:E11';； max_row：表格的最大行； min_row：表格的最小行； max_column：表格的最大列； min_column...：表格的最小列； rows：按行获取单元格（Cell对象）； columns：按列获取单元格（Cell对象）； freeze_panes：冻结窗格； values：按行获取表格的内容（数据）。...Worksheet的常用方法： iter_rows：按行获取所有单元格（Cell对象）； iter_columns：按列获取所有的单元格； append：在表格末尾添加数据； merged_cells：...Cell Cell对应Excel单元格 Cell的部分属性： row：单元格所在的行； column：单元格所在的列； value：单元格的取值； cordinate：单元格的坐标； 案例1 计算平均分与总分
还有一点要注意，中心坐标的预测值 (x,y) 是相对于每个单元格左上角坐标点的偏移值，并且单位是相对于单元格大小的，单元格的坐标定义如上方图所示。...这样设置的一个结果将会使一个单元格对应的边界框更加专业化，其可以分别适用不同大小，不同高宽比的目标，从而提升模型性能。 图片 YOLO算法预测时采用非极大值抑制 （NMS） 。...然而，由于一个图片中 ground truth 是非常少的，而先验框却很多，如果仅按上述原则匹配，很多先验框会是负样本，正负样本极其不平衡，所以有下述第2原则。...的 top-k 作为训练的负样本，以保证正负样本比例接近 1:3。...RetinaNet论文分析了一阶段网络训练存在的类别不平衡问题，提出能根据 Loss 大小自动调节权重的 Focal loss，代替了标准的交叉熵损失函数，使得模型的训练更专注于困难样本。
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