您是否曾经遇到过这样一种情况：您试图分析一个复杂且高度相关的数据集，却对信息量感到不知所措？这就是独立成分分析 (ICA) 的用武之地。ICA 是数据分析领域的一项强大技术，可让您分离和识别多元数据集中的底层独立来源。
方差分析主要通过F检验来进行效果评测，若治疗方案的F检验显著，则说明检验样本组间均值不同。
概率分布函数乍一看十分复杂，很容易让学习者陷入困境。对于非数学专业的人来说，并不需要记忆与推导这些公式，但是需要了解不同分布的特点。对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。
本人在win7-64和win10-64均完整安装使用，其他系统本人能力所限没安装成功。 lefse本地分析包。（https://download.csdn.net/download/weixin_43585681/11530367） 安装python2.7。（https://download.csdn.net/download/weixin_43585681/11530532） R语言3.6.1（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/windows/base/R-3.6.1-win.exe） 这个是我总结的安装需求
ChAMP 包提供了完整的分析illumina甲基化芯片的pipeline, 和普通的Bioconductor 包的安装一样，代码只有简单的两行
事实证明（或许不足为奇）在多臂试验的设定中，某种多样性调整是否合适的问题一直备受争议 。一种观点认为，如果不同的假设代表不同的研究问题，那么不允许进行多重比较是合理的。
我们常常谈论聚类，是通过距离去定义，比如K-means，距离判别等；今天我们一起谈谈EM聚类，一种基于统计分布的聚类模型，以统计分布作为设计算法的依据。其实，在大数定律的归束下，不管样本的分布类型是什么，当样本量趋于无穷大时，分布的类型将渐进于正态分布。
在本系列前面的帖子中，我们梳理了Netflix、YouTube和Beamr在ABR方面的一些进展，本文将简要介绍一下编码优化领域的另一位成员—EuclidIQ的技术动态。 为了在有限带宽和较低成本开销
注意：默认情况下，函数scale()对矩阵或数据框的指定列进行均值为0、标准差为1的标准化。要对每一列进行任意均值和标准差的标准化，可以使用如下的代码：
今天我们给大家介绍下PCA，K-PCA以及ICA之间有什么关系，同时在R语言如何实现这几个模型。
在我最近的培训课上，有一位学生问：“验收条件（Acceptance Criteria，AC） 和 完工标准（Definition of Done，DoD） 究竟有什么不同呢？”
引言 本文是 TalkingData 艺敏翻译自 DATAVERSITY 的一篇文章，总结了 DATAVERSITY 2017 年最受欢迎的 20 篇文章。 📷 本年度的 Top 20 文章来啦！在辞旧迎新之际，DATAVERSITY 有个传统就是花一点时间来回顾这一年发布的内容，我们的作者与行业专家共同贡献了这些想法与经验。来看看人们都在读什么？ 我们关注的内容，覆盖了从这一端的新数据库技术到另一端的使用和分析数据的数据管理技术。我们知道什么是大数据，知道我们需要怎样的数据库，但是然后呢？随着内容从一端到
普通的线性回归只包含两项影响因素，即固定效应（fixed-effect）和噪声（noise）。噪声是我们模型中没有考虑的随机因素。而固定效应是那些可预测因素，而且能完整的划分总体。例如模型中的性别变量，我们清楚只有两种性别，而且理解这种变量的变化对结果的影响。 那么为什么需要 Mixed-effect Model？因为有些现实的复杂数据是普通线性回归是处理不了的。例如我们对一些人群进行重复测量，此时存在两种随机因素会影响模型，一种是对某个人重复测试而形成的随机噪声，另一种是因为人和人不同而形成的随机
数据的价值取决于数据治理的效果。而数据治理工作有一个至关重要的基础——具有明确的数据治理角色，并确保所有干系人理解这些角色之间的差异。
1.Synthesizing Physically Plausible Human Motions in 3D Scenes
还记得在去《生信技能树》实习之前，我刚拿到Imac不到一星期，配置电脑的时候发现一些R包死活装不上去，其中的代表就是edgeR，做差异分析的主流软件之一。
专注开发视频编解码器的软件公司Divideon（总部位于斯德哥尔摩，瑞典）于2018年7月3日正式发布了xvc codec的第二个版本xvc 2.0。xvc是一款纯软件开发的新一代的视频编解码方案，致力于在低比特率流媒体应用中提供较高的压缩性能和良好的视觉质量。xvc模块化的软件参考实现目前已经在github上开源，开源地址为https://github.com/divideon/xvc。
该模型有 70B、13B、7B 三个参数规模，研究者在两个数学推理基准 GSM8k 和 MATH 上的测试表明，WizardMath 优于所有其他开源 LLM，达到 SOTA。
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
为了查看降维聚类的可视化效果，我们先用相似样本降维聚类，然后使用具有差异的样本查看聚类效果。
没有接触过机器学习的同学，往往对机器学习、深度学习、甚至是人工智能有着模糊的概念。
时间序列预测是机器学习中的一项常见的任务，具有非常广泛的应用，例如：电力能源、交通流量和空气质量等预测。传统的时间序列预测模型往往依赖于滚动平均、向量自回归和自回归综合移动平均。另一方面，最近有人提出了深度学习和矩阵分解模型来解决时间序列预测问题，并获得了更具竞争力的性能，但是该类模型往往过于复杂。
1、下载lefse软件包，解压，查看 “requirements.txt” 文件，需要的R和python包列表：
原文： https://medium.freecodecamp.org/a-beginners-guide-to-rapid-prototyping-71e8722c17df
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 翻译、编辑：Alex 技术审校：章琦 本文来自OTTVerse，作者为Krishna Rao Vijayanagar。 码率vs.分辨率 Easy-Tech #037# 在本文中，我们将讨论OTT领域中视频压缩和处理的基本问题：码率vs.分辨率，哪一个对视频流更重要？很多人都有此困惑，因为这两个因素会对编码器的输出产生深远影响。 你认为该如何选择？ 选择1080p还是720p？
基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能，然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法，下面做个简要的综述。多元统计的特殊应用在CRNA的其它任务列表（task view）里也会提及，如：排序（ordination）会在Environmetrics（http://cran.r-project.org/web/views/Environmetrics.html）里说到；有监督的分类方法能在MachineLearning（http://cran.r-project.org/web/views/Machi
韦恩图是一种在科研文章中非常常见的图示法，比如在转录组数据中，常常会涉及到几千甚至上万的基因数量，有时为了研究需要，会分别获得两组或多组数据中具有某种特定功能或特点的基因集。通过绘制韦恩图，可以直观的显示出这些特定功能的基因集中，哪些是组间共有的基因，哪些是每组独有的基因[PMID: 32388965]。
来源|Slideshare 作者|Jen Underwood（微软高级程序经理） 翻译|王翕然 校对|康欣 编辑|Ivy 实时看板开发最佳实践 其他贡献者 本文有6个部分：现实中的实时
数据目录、数据清单、数据字典是良好数据治理活动的组成部分。它们被经常混用，但它们并不相同。
一提到房价，就“压力山大”！无论是首套房还是改善性需求，买在低点卖在高点都是一个可遇不可求的事儿，所以如果有位数据大侠能帮助设计一个预测房价的神器，岂不是“人生很值得”！本期DT数据侠与纽约数据科学学院合作的数据线专栏中，四位数据侠通过“数据超能力”试图利用Python通过机器学习方式来预测房价，快来看看他们是如何做得吧！
4、项目团队发现造成产品缺陷的原因可以归纳为5种，而且每种原因导致的缺陷数量是不同的，以下哪个工具有助于帮助项目经理确定解决这些缺陷原因的优先顺序？
为了构建机器学习模型，我们需要来自团队的数据。首先需要一些能够说明球队表现的信息，这些信息可以从之前的比赛中提取出来。此外，在构建功能时使用 FIFA 排名。它们将有助于量化球队在比赛中面对对手的素质。这两个数据都可以在 Kaggle 上找到。
通过比较领域驱动设计和数据驱动设计，探讨为何基于数据库进行设计容易催生出贫血模型与事务脚本，指出领域驱动设计与数据驱动设计的不同之处在于限界上下文和聚合。
这项工作为社区提供了高密度脑电图(HD-EEG, 256个通道)数据集，这些数据集是在无任务和任务相关范式下收集的。它包括43名健康的参与者执行视觉命名和拼写任务，视觉和听觉命名任务和视觉工作记忆任务，以及静息状态。HD-EEG数据以脑成像数据结构(bid)格式提供。这些数据集可以用来(i)追踪大脑网络动力学和在不同条件下(命名/拼写/其他)的次秒级时间尺度,和模态(听觉、视觉)的快速重新配置和相互比较,(ii)验证几个方法中包含的参数，这些方法是用来通过头皮脑电图估计大脑皮层网络,例如最优通道数量和感兴趣区域数量的问题，以及(iii)允许到目前为止使用HD-EEG获得的结果的再现性。我们希望，这些数据集的发布将推动新方法的发展，可以用来评估大脑皮层网络，并更好地了解大脑在休息和工作时的一般功能。 数据可从https://openneuro.org免费获取。 1.1.背景和概要 新的证据表明，来自于空间上遥远的大脑区域之间的通信导致大脑功能（失能）。尽管在过去的几十年里，功能性磁共振成像已经给神经科学带来了革命性的变化，但其固有的时间分辨率较差，这是限制其用于跟踪快速大脑网络动态的主要缺陷，而这种网络动态是多个大脑(认知和感知运动)过程执行的基础。脑电图/脑磁图(EEG/MEG)是一种独特的非侵入性技术，能够在毫秒的时间尺度上跟踪大脑动态。 在无任务范式和任务相关范式下，已经有一些研究使用脑电图/脑磁图源连通性方法来跟踪大脑皮层网络。然而，尽管人类连接组项目(HCP)和几个脑电图数据集的MEG数据集模型得到了人们的称赞，但只有很少的数据可以同时用于休息和任务，并且在不同任务中开放获取的高密度脑电图(HD-EEG, 256个通道)数据仍然缺失。 HD-EEG与复杂的信号处理算法相结合，正日益将EEG转变为一种潜在的神经成像模式。最近的脑电图研究揭示了在休息和认知任务期间跟踪快速功能连接动态的可能性。此外，一些研究报告了HD-EEG数据(与低脑电通道密度相比)在某些病理条件下的潜在应用，如癫痫网络的定位和神经退行性疾病中认知功能下降的检测。此外，新出现的证据表明，在一定程度上，使用HD-EEG可以捕获皮层下的结构。在这种背景下,无任务和任务相关的可用性开放HD-EEG数据库正在快速成为强制性的(i)解读(次秒级)重组的脑功能网络在认知,(ii)开发新的信号处理方法,充分估计大脑皮层网络和(iii)允许使用HD-EEG到目前为止结果的再现性。 在此，我们提供了第一个开放获取的HD-EEG(256通道)数据集，在休息状态和4种不同的任务(视觉命名、听觉命名、视觉拼写和工作记忆)下记录。部分数据已经被用于开发和分析各种信号处理方法。 特别地，我们的努力集中在对休息和图片命名期间的脑功能网络的估计上。然而，这些研究都没有描述数据集的细节，而且到目前为止的工作只用了小部分数据。在这项工作中，我们提供了所有必要的细节和一个开放的数据库，以便国际科学界能够在无任务和与任务相关的范式中自由地产生对大脑功能的更好的理解。这也将有助于新方法的开发，以提高目前使用的HD-EEG评估皮质脑网络的技术的准确性，并通过比较结果和未来的meta分析来使得这些技术互相面对。我们希望这个数据集将有助于使脑电图源空间网络分析成为一种成熟的技术，以解决认知和临床神经科学中的一些问题。 1.2 方法 1.2.1 数据采集 数据是2012年至2017年在法国雷恩进行的两项不同实验中收集的。第一数据集包括视觉对象名字的命名和拼写(图1)。第二个数据集包括静息状态、视觉/听觉命名和视觉工作记忆任务(图2)。同样的设备中使用的数据集和录音都在同一个地方(雷恩大学医院中心)。采用HD-EEG系统(EGI,256个电极)以1 KHz采样率记录脑活动，电极阻抗保持在50 k ω以下。两项研究的参与者是不同的。他们提供了参与的书面知情同意，并完成了一些纳入/排除标准问卷(总结见表1)。参与者坐在法拉第结构房间的扶手椅上。房间由百叶窗减弱的自然光照亮。我们的参与者的头大约位于屏幕前1米。图像以白色背景上的黑色图画的形式集中呈现，没有任何尺寸修改(10厘米x 10厘米)。这种设置对应于从注视点的最大靠近度2.86度的视角，从而使整个图像处于参与者的中心凹视野内。声音通过50瓦的罗技扬声器显示，没有任何音频隔离的可能性。
要是问你，你知道当下都有哪些图像格式嘛？我猜你肯定说不全，因为现在图像格式真的太多了，但是应该能说出这几个常用的格式：jpg、gif、png和svg。然后我再问你，知不知道这几个格式有什么区别？各自的适用场景又是什么呢？logo应该是选择 svg 还是 png ？而截图是选 jpg 还是 png 好？在不生成过大文件的前提下，文件的最优质量是多少？了解每个图像格式的工作原理以及它们各自的利弊可以帮助回答这些问题。
之前介绍过R语言绘制对角矩阵系列统计图表的文章不是?！这种图一行代码就搞定了，超简单...。今天继续给大家推荐一个个人感觉更好用的对角矩阵图表绘制工具-「corrmorant」。
刚刚，超级独角兽Databricks重磅推出1320亿参数的开源模型——DBRX。
原标题：LCEVC vs. AVC – Incredible 28% Gain at 3x Speed
在这里，我将用R中的一个小模拟示例进行说明。首先，我们使用X1和X2双变量法线和Y模拟大型数据集，其中Y遵循给定X1和X2的逻辑模型。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。Copula是建模和模拟相关随机变量的绝佳工具。Copula的主要吸引力在于，通过使用它们，你可以分别对相关结构和边缘（即每个随机变量的分布）进行建模。
#数值处理函数 #数学函数 abs sqrt ceiling floor round(x,digits=n) #舍入为指定位的小数 signif #舍入为指定位的有效数字 log(x,base=n) log() #常用对数 log10() exp() #统计函数 mean(x,trim=0.05,na.rm=TRUE) #截尾平均数 median sd var mad quantitle(x,probs) range #求值域 diff(range(x)) sum diff(x,lag=
伴随着生成式深度学习模型的飞速发展，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）已经经历了根本性的转变，从有监督训练的专门模型，转变为只需有限的明确指令就能完成各种任务的通用模型。
1. 标准化服务合约 1.1 服务合约 建立了与服务交互有关的术语 提供了技术限制和需求，及服务的拥有者希望对外公布的所有语义信息 image.png 1.2 标准化服务合约 使用形式化或者标准化的合约 服务功能描述的标准化 服务数据表示的标准化 提倡尽量保持不同服务之间、在数据总体模型和特定数据类型之间的一致性 非标准化的服务数据表示将导致频繁的数据转换 Schema 被单独设计和实现，与使用它的服务操作分离 采用“Schema 集中化”的设计模式，倡导对每个信息集合定义一个“官方”的 Schema 可以
最新一篇研究里探索了大型语言模型（LLMs）在文本摘要这一领域的表现。他们设计了新的数据集，通过一系列人类评估实验评估LLMs在不同摘要任务中的表现。
清华大学，微软研究院共同发表了一篇论文，创造性地提出了TORA：在LLM之外使用推理智能体，结合自然语言分布推理，就能大幅提高研究LLM的数理能力和推理能力。
对比它们的差异，各自的作用，它们如何造福业务，并解释为什么组织需要同时拥有这两者以取得成功。
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