在医学中,经常会遇到评价两种或多种检测、测量方法结果一致性(agreement)的问题。一般情况下,其中一种方法是目前广泛应用的被称为“金标准”的方法,而另一种则是更先进、更便于应用的方法。通过对两种测量方法进行一致性评价可以回答“这两种方法能否相互替代”这样的问题, Bland-Altman正是广泛使用的一种一致性评价方法。
离群值(Outliers)是指在数据集中与其他数据点明显不同或者异常的数据点。这些数据点可能比其他数据点要远离数据集的中心,或者具有异常的数值。离群值可能是由于数据采集错误、异常事件、测量误差或者其他未知因素引起的。
两个数的和。给一个数组和目标 target,求数组中两个数的和为 target 的数的索引。
我的R语言小白之梯度上升和逐步回归的结合使用 今天是圣诞节,祝你圣诞节快乐啦,虽然我没有过圣诞节的习惯,昨天平安夜,也是看朋友圈才知道,原来是平安夜了,但是我昨晚跟铭仔两个人都不知道是平安夜跑去健身房玩了,给你们看下我两的练了一段时间的肌肉。 📷 📷 好了不显摆了,进入我们今天的主题通常在用sas拟合逻辑回归模型的时候,我们会使用逐步回归,最优得分统计模型的等方法去拟合模型。而在接触机器学习算法用R和python实践之后,我们会了解到梯度上升算法,和梯度下降算法。其实本质上模型在拟合的时候用的就是最大似然估
题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/minimum-absolute-difference-in-bst/
如何使用导数去估算特定的量. 例如, 假设想不借助计算器就得到 的一个较好估算. 我们知道 比 略大, 所以显然可以说 大约 比 3 多一点. 这没问题, 但其实可以不费太多劲就做出一个好得多的估算. 下面是具体做法.
给定一个二叉树和一个目标和,判断该树中是否存在根节点到叶子节点的路径,这条路径上所有节点值相加等于目标和。
数据分析中,经常需要根据已知的函数点进行数据、模型的处理和分析,而通常情况下现有的数据是极少的,不足以支撑分析的进行,这里就需要使用差值法模拟新的数值来满足需求。
原文作者: Sunil Ray 翻译:王鹏宇 我一直对数据界的编程马拉松(Hackathons)保持关注。通过对比排名榜初期和最终的结果, 我发现了一个有趣的现象:在初期排名较高的参赛者,在最终的验证环节往往地位不保,有些甚至跌出前 20 名。 猜猜是什么对引起了排名的剧烈变化?换句话说,为什么这些参赛者的模型在最终验证环节无法保证稳定性?让我们来探讨一下可能的原因。 预测模型为何无法保持稳定? 让我们通过以下几幅图来理解这个问题: 此处我们试图找到尺寸(size)和价格(price)的关系。三个模型各自做
这里主要以简单的牛顿迭代法介绍非线性方程的求解,维基百科对“牛顿迭代法”的解释:
连续问题考察范围可能涉及到:开窗函数,lag函数,row_number(),sum()over(order by) 等各种函数,以及相关数据处理技巧等,无论选取那种方法,连续问题都是相对较为复杂,考察综合能力的一类问题。
来源:https://blog.csdn.net/rs_lys/article/details/83302323
这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。它包括三个鸢尾花品种,每个品种有50个样本,以及一些属性。其中一个花种与其他两个花种是线性可分离的,但其他两个花种之间不是线性可分离的。
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。
目录[-] 前言 分类(Classification)是数据挖掘领域中的一种重要技术,它从一组已分类的训练样本中发现分类模型,将这个分类模型应用到待分类的样本进行预测。 当前主流的分类算法有:朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)、支持向量机(SVM)、KNN(K-Nearest Neighbors)、神经网络(NNet)、决策树(Decision Tree)等等。 KNN算法是一个理论上比较成熟的方法,最初由Cover和Hart于1968年提出,思路非常简单直观,易于快速实现。 基本思想 如下图所示
在前面的文章中,我们介绍了一阶滞后滤波法(模拟量处理方式介绍(1)一阶滞后滤波法)、算术平均滤波法(模拟量处理方式介绍(2)算术平均滤波法)、中位值滤波法(突破噪声与异常值的困扰(3)中位值滤波法(含示例代码))。这篇文章,我们来介绍限幅滤波法。他们都是模拟量信号处理中,常用的滤波方法之一。这机种方法都可以用来平滑信号,去除噪声和波动,但它们的实现方式和效果略有不同,侧重点不同:
启动速度是一项重要的应用性能指标。以手机输入法为例,用户每次尝试键入时,均会直观感知到输入法键盘的调起速度,若速度过慢则会频繁影响用户体验。
AB试验(二)统计基础 随机变量 均值类指标:如用户的平均使用时⻓、平均购买金额、平均购买频率等 概率类指标:如用户点击的概率(点击率)、转化的概率(转化率)、购买的概率 (购买率)等 经验结论:在数
2020-11-07:已知一个正整数数组,两个数相加等于N并且一定存在,如何找到两个数相乘最小的两个数?
有用户点击日志记录表 t_click_log_025,包含user_id(用户ID),click_time(点击时间),请查询出连续点击三次的用户数;
如果您计划尝试深度学习模型,那么Keras可能是一个很好的起点。它是用Python编写的高级API,后端支持Tensorflow、CNTK和Theano。
双目立体视觉,在百度百科里的解释是这样解释的:双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。
给定一个包含 个整数的数组 ,其数字都在 到 之间(包括 和 ),可知至少存在一个重复的整数。假设只有一个重复的整数,找出这个重复的数。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 极限定义里,为什么用“存在”“任意”“不等式”的数学语言来定义极限?怎样将普通语… 楼主的问题显然是有备而来,是经过严格逻辑分析后有感而发的问题。确确实实,我
倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排 索引文件,简称 倒排文件(inverted file)。
机器学习技术在应用之前使用“训练+检验”的模式(通常被称作”交叉验证“)。 预测模型为何无法保持稳定? 让我们通过以下几幅图来理解这个问题: 此处我们试图找到尺寸(size)和价格(price)的关系
各位观众点进标题看文章的时候,我已经准备打包行李去UC报道啦~ 冷笑话结束,嗯,说正事。 请大家思考一下在 python 控制台输入 0.1 + 0.2 == 0.3 ,返回的结果是什么? 手边有电脑的同学可以立即在 python 控制台下尝试一下,对浮点数精度不够了解的同学可能会大呼:天啦噜,夭寿啦,怎么会是 False ! 没错 ,不管是在 Python,还是 C++、Java、JavaScript 等其他语言中,都是 False。 为什么会出现这样的结果?首先我们要了解,在计算机的存储类型为二进制,
以前,我们查找数组元素都是利用for循环进行下标索引去查找我们想要的元素,但是今天呢,我想对比循环和二分法两种不同方式的差距,让我们在以后学习或者工作中更加便捷,快速,高效的去做一些项目
我只是一个卑微的写业务代码的底层社畜,你问算法就算了,还那么难,是以为我有上天的能力吗?
大数据文摘作品 编译:张南星、卫青、钱天培 究竟什么样的AI人才能被微软这样的巨头聘用呢? 是不是要码力超群,上来就能徒手写个AlphaGo呢?还是要眼光毒辣,当场就能构想出未来20年AI发展前景呢? 当然不是! 今天,文摘君就淘来了几道微软AI 面试题,同时给出了最基本的解答。(注意是最基本解答哦,欢迎在文末留言给出你认为更好的答案。) 神秘的微软AI面试题,其实非常平易近人。一起来答答看! 合并k个数列(比如k=2)数列并进行排序 代码如上。最简单的方法当然就是冒泡排序法啦。虽然不是最有效的,但却容易描
题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/reformat-the-string/
在上一篇文章69. 三维重建4-立体校正(Recitification)中,我们看到通过立体校正算法,可以把双摄图像对校正到标准形态,使得两幅图像的对极线水平对齐,就好像是我们创造了两个内参相同的虚拟相机,它们指向同一个方向进行拍摄原来的场景,得到两幅新的图像。
经典电路设计是数字IC设计里基础中的基础,盖大房子的第一部是打造结实可靠的地基,每一篇笔者都会分门别类给出设计原理、设计方法、verilog代码、Testbench、仿真波形。然而实际的数字IC设计过程中考虑的问题远多于此,通过本系列希望大家对数字IC中一些经典电路的设计有初步入门了解。能力有限,纰漏难免,欢迎大家交流指正。快速导航链接如下:
上一篇中我们详细介绍推导了主成分分析法的原理,并基于Python通过自编函数实现了挑选主成分的过程,而在Python与R中都有比较成熟的主成分分析函数,本篇我们就对这些方法进行介绍: R 在R的基础函数中就有主成分分析法的实现函数princomp(),其主要参数如下: data:要进行主成分分析的目标数据集,数据框形式,行代表样本,列代表变量 cor:逻辑型变量,控制是否使用相关系数进行主成分分析 scores:逻辑型变量,控制是否计算每个主成分的得分 我们使用了R中自带的数据集USJudgeRating来
另外,我主页上还有不少与ABTest和数据分析相关的博客,感兴趣的朋友可以再去看看,希望能给你带来收获!
b. 对m个待评测项目、n个属性,评价矩阵R.shape=(m, n),则各属性
在上一篇文章90. 三维重建25-立体匹配21,训练端到端的立体匹配模型的不同监督强度中,我们描述了训练端到端立体匹配网络的不同监督程度的方法,包括有监督学习、自监督学习,以及弱监督学习。我提到:
假设有一个数组,它的第i个元素是一支给定的股票在第i天的价格。如果你最多只允许完成一次交易(例如,一次买卖股票),设计一个算法来找出最大利润。 样例 给出一个数组样例 [3,2,3,1,2], 返回 1
AI科技评论按:由深圳气象局与阿里巴巴联合承办的CIKM AnalytiCup 2017第一赛季已经宣告结束。本次比赛的目标是利用雷达数据(多普勒雷达回波外推数据),来建立一个准确的降水预报模型。 这次比赛吸引了1395支队伍参赛,排行榜也已在阿里天池平台进行公示。 在这次比赛中,来自中国科学院的怀北村明远湖队(队员Zhang Rui, Qiao Fengchun, Guo Ran)在GitHub上分享了自己的代码和方法,他们在第一阶段获得第三名,第二阶段获得第四名。AI科技评论将他们发布的内容进行了整理,
图像二值化就就是把灰度图像分割为只有白色(前景)与黑色(背景)两种颜色的图像,通常用
函数应该返回这两个下标值 index1 和 index2,其中 index1 必须小于 index2。
这次带来的是拟牛顿法系列,本系列的目标是完全理解拟牛顿法,包括其中涉及到的知识,比如泰勒公式、海森矩阵等,泰勒公式大家都很熟悉,不过它是怎么推导出来的呢?想必大家都不是很了解吧,这要从牛顿插值法说起,本节就先来讲解一下牛顿插值法。
贴片电阻本体颜色为黑色,电阻体上一般标注为白色数字(小型电阻无标识,称无印字贴片电阻),如图4所示。贴片电阻在电路板上的元件序列号(常称位号)为R(如R1、R2等)。贴片电阻的基本参数有标称阻值、额定功率、误差级别、最高电压、温度系数等,但在实际使用中,只需关注标称阻值和额定功率值这两项参数就可以了。
对于需要根据用户“定制”、“生成”的图片,这样的方式就有了一个上传图片---->后端计算---->返回结果的时间,等待时间也许就比较长了。由此,我尝试着利用 canvas在前端进行图片主题色的提取。
根据起始频率与终止频率范围,频率由低向高向传感器发送渐进的扫频激励信号,直到传感器产生共振并返回共振电流信号。在输出激励信号的过程中,激励信号的频率变化由频率步进和信号周期数量决定。
这一题就比较简单,直接考察一下每一个单词是否是以是以目标的前缀开头的,然后记录一下个数就行了。
在平时的工作或学习中可能会碰到统计学中的假设检验问题,如常见的卡方检验、t检验以及正态性检验等,而这些检验的目的都是为了论证某个设想,并通过统计学的方法做解释。本期内容我们将跟大家分享几种常规的t检验的方法,以及这些方法的应用案例。
小灰的思路十分简单。他使用暴力枚举的方法,试图寻找到一个合适的整数 i,看看这个整数能否被两个整型参数numberA和numberB同时整除。
首先,我们先排除掉两种特殊情况,一种是当给的时间过短,导致任何速度都无法准时到达的情况,另一种是给的时间过短,哪怕速度为1都能够准点到达的情况,最后,我们使用二分法即可确定最终的答案。
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