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    如何保证自己的生存分析结果图有意义

    一般来说,我们做生存分析,会有(P<0.05)和(P>0.05)两种结果。KM plot在生物医学中很常见,主要用来做预后分析,比如可以根据表达量把病人分成两组,然后比较哪组病人预后好,进而可以得出基因表达量高低与病人预后好坏相关性的结论。 画KM plot时,有时候会比较纠结怎样对病人进行分组,如何来设置分组的cutoff。一般来说常见的几种设置cutoff值得思路如下: 1:大多数情况下,根据表达量从低到高对样本进行排序,取前50%为低表达,后50%为高表达,然后画KM plot。 2:还有一些文章也会将样本表达量均分为三组或者四组。 3:一些文章也会选一些其它的cutoff,比如前1/3和后2/3,前25%和后25%(中间50%的数据去掉)。

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    机器学习、神经网络在控制科学中的应用前景探讨

    【编者按】这是知乎上的一个问题:“机器学习,神经网络在控制科学中的前景和应用大吗?为什么?”提问者怀疑自动控制领域是否应该偏向纯数学的建模,赫尔辛基大学的@高源回复,分别从机器学习的角度和控制算法的角度进行分析,解答了为什么控制算法转向学习算法是不可避免的。答案颇具参考价值。 疑问: 看到有应用算法来训练新式机器人自我移动的案例(来自斯坦福机器学习老版本课程),觉得很激动,因为这个过程很像生物界的学习过程。 自控理论的老师认为当前行业里不太看好神经网络控制的论文,认为水分大,也不够有技术含量。 自动控制领域

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