为什么MASS:lm.ridge系数与手动计算的不同？ - 腾讯云开发者社区

根据岭迹图我们可以选择合适的k值，称为岭迹法，其一般原则是: (1)各回归系数的岭估计基本稳定; (2)最小二乘估计的回归系数符号不合理时，岭估计参数的符号变得合理 (3)回归系数没有不合乎实际意义的绝对值...R的核心程序包MASS中有专门用于岭回归分析的函数lm.ridge()，其调用格式为 lm.ridge(formula, data, subset, na.action,lambda = 0, model...考虑用岭回归估计方法分析变量之间的关系，首先绘制岭迹图: > library(MASS) > plot(lm.ridge(y~x1+x2+x3+x4,lambda=seq(0,0.5,0.001)))...从图中可以看出，曲线变平稳的速度很慢，很难直接得出适当的岭参数k值，而R可以通过函数select()计算出根据几个统计量得到的k值: > select(lm.ridge(y~x1+x2+x3+x4,lambda...estimator is 0.00427 modified L-W estimator is 0.0049 smallest value of GCV at 0.009 其中，H KB和L-W分别为不同方法下计算得到的岭参数估计值

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R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(3)——变量的选择

上面代码包括Swiss数据集的描述性统计和相关系数计算，并绘制了相关矩阵图。...岭回归法的思想是:对系数的个数设置约束，并使用不同的算法来拟合模型，以缓解数据内部的多重共线性所带来的方差变大等问题。...之前已经介绍了基于最小化残差平方和的参数估计法，即最小二乘法，岭回归则是对每个参数添加一个惩罚项，基于最小化残差平方和与系数的惩罚项总和，一般来说，系数的惩罚项总和是系数平方和的倍数，具体如下: ? 　　...(MASS) plot(lm.ridge(Employed ~ ., longley,lambda = seq(0,0.1,0.001))) select(lm.ridge(GNP.deflator ~...，不同之处在于lasso选择的惩罚方式是:用绝对值的平方和取代系数平方和，其RSS的表达式为: ?

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R多元线性回归容易忽视的几个问题（2）多重共线性的克服

注意，上文所指的最优模型一般通过一些准则来确定，比如F 值、可决系数R2、 AIC 等。...R里MASS包的lm.ridge()函数可以用来做岭估计，其用法与lm()用法类似。...βˆ (λ )的每个分量βj ˆ(λ ) 的岭迹画在同一个图上，根据岭迹的变化趋势选择λ值，使得各个回归系数的岭估计大体上稳定，并且各个回归系数岭估计值的符号比较合理并符合实际。...lm.r是属于MASS包的，用法和lm类似 > lm.rlm.ridge(revenue~industry+agriculture+construction+consumption+pop+disaster...同时把不同参数的估计值βˆ (λ )估计出来，画出岭迹图。如下： ? 当λ取0.25-0.3之间时，参数的估计大致趋于稳定。

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差异算法计算的logFC与自己手动计算的为何不一样？

群里接到一个学员的提问：他在处理两分组的转录组测序后的count矩阵的时候，发现手动计算的变化倍数跟金标准算法（DESeq2，edgeR，limma-voom）计算的不一样！...这主要就涉及到deseq2计算logFC值与我们手动计算的FC值方法是不一样的，主要是是使用的表达矩阵的差别。...Wald检验标化因子计算主要是对样本的count值进行标准化：其计算步骤就不在这里详细描述了，有一个帖子写了非常详细的计算步骤： RNA-seq原理详解｜以DESeq2为例每个样本的标化因子可以使用下面的函数提取出来...rowMeans(mat_scale[,1:8]) mean_b <- rowMeans(mat_scale[,9:16]) fc <- mean_a / mean_b logfc <- log2(fc) 然后与...，说明上述计算没有问题：回到最初的问题，为什么手动计算的fc值与算法计算的不一样呢？

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为什么RGB 与 CMYK的差异，会有所不同？

RGB 与 CMYK 有什么区别 RGB 颜色模式用于设计网站和电视等数字通信。CMYK 颜色模式用于设计印刷通讯，如名片和海报。这只是简单的区别。...如果您有兴趣了解更多关于为什么这种差异很重要的信息，请继续阅读。什么是RGB RGB 就是看光计算机屏幕以不同的红、绿和蓝光组合显示图像、文本和设计中的颜色。这就是 RGB 的来源。...这些子像素根据像素最终显示的颜色以不同的强度点亮，以在黑色监视器上产生结果。您正在阅读本文的屏幕由数百个像素组成。这些像素聚集在一起以显示您看到的文字和图像。...在 CMYK 模式下将颜色加在一起对结果的影响与 RGB 相反；添加的颜色越多，结果越暗。因此，颜色会被去除或减去，以创造出明亮的效果。...使用黑色时，设计师使用了几种不同的版本，它们不会在您的项目中留下一个洞。酷黑：60。0 . 0 . 100 暖黑：0。60 . 30 . 100 设计师黑色：70。

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Python机器学习教程—岭回归的原理和实现

实例仍以员工工作年限和对应薪资水平的数据集进行举例，但是前30个都是正常的样本数据，因此在最后32-34行，添加了3个强势样本，很明显与之前的数据有差别。...那么岭回归的损失函数定义式为：公式前半部分同原本的线性回归模型一样是样本误差，后半部分就是正则项，除了系数λ，后面是模型参数的平方再求和，参数λ是对后面的参数平方和进行一个范围的限制或规约，使用其控制这个数值是小还是大...整个损失函数就由原本的损失函数+这个正则项，如果正则项为0，那与原本的线性回归没区别。...model=lm.Ridge(100)那么到底参数设置为多少比较好？R^2便需要利用上节课讲的，利用未被训练过的测试样本，能使得模型的一系列指标比如得到最高的分值的参数便是最好的。...pred_test_y=model.predict(test_x) # 评估误差 print(param,'->',sm.r2_score(test_y,pred_test_y))R^2输出结果为不同超参数对应的

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量子计算硬件发展——不同物理系统的交叉与碰撞 | CQCC专题论坛

量子计算硬件的实现和性能提升是制约量子计算走向实用化的关键。超导、离子阱、中性原子、光子、量子点等不同物理体系各具优势。...本次论坛邀请多位专家分别对不同物理体系进行介绍，并围绕未来量子计算硬件发展前沿和方向进行讨论。...量子计算硬件发展的下一个关键是如何在保持和提升系统性能的前提下，解决系统扩展性的问题。不同物理体系实现量子计算硬件时的特点与优势各有不同，遇到的困难也不尽相同。...本次论坛邀请了多位我国量子计算领域重量级权威学者，分别对超导、离子阱、中性原子、光子、量子点等不同物理体系进行前沿工作介绍，并对未来发展趋势和技术进行讨论，希望通过不同物理系统的交叉，碰撞出量子计算硬件发展的新火花...设计、制备的具有不同功能的量子芯片参数稳定，为国内多家单位提供了满意的样品并已经成功利用这些器件进行了多项量子实验。讲者十二燕飞，南方科技大学深圳量子科学与工程研究院副研究员。

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临床预测模型概述6-统计模型实操-单多因素Cox回归

简单回顾一下cox回归，在各种临床/基础数据分析中，经常需要分析各种影响/危险因素对疾病/状态随着时间变化而产生的影响作用，如研究肝癌患者的生存或死亡风险如何受到不同治疗方式、年龄、饮食习惯、饮酒和抽烟等因素的影响...再简单的说就是，不同影响因素，对肝癌患者发生死亡事件在一段时间上发生的概率的影响作用。...负系数表明该变量与生存时间正相关（降低风险），正系数表明与生存时间负相关（增加风险）。...● 标准误差（se(coef): 系数的标准误差，衡量估计的精确度。● z 值和 p 值: 用于测试每个系数的统计显著性。Z 值是通过将系数估计值（β）除以其标准误差（SE）来计算的。...一旦计算出 Z 值，接下来就可以计算 P 值。P 值是通过查找标准正态分布表或使用统计软件中的相关函数来得出的。

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Google Earth Engine——2004-2010年时间平均基线的月度引力异常值，该数据集所包含的数据是以 “等水厚度 “为单位，以厘米为单位表示水的垂直范围的质量偏差

该数据集所包含的数据是以 "等水厚度 "为单位，以厘米为单位表示水的垂直范围的质量偏差。更多细节请参见提供者的月度质量网格概述。...每个中心都是GRACE地面系统的一部分，并产生本数据集所使用的二级数据（球面谐波场）。输出包括重力场和用于计算它们的纠偏场的球面谐波系数。由于每个中心独立产生系数，结果可能略有不同。...对大多数用户来说，建议使用所有三个数据集的平均值。更多的细节请见供应商的选择解决方案页面。注意由于GRACE观测的采样和后处理，小空间尺度的表面质量变化往往被削弱。...因此，用户应将GRCTellus陆地数据乘以NASA/GRACE/MASS_GRIDS/LAND_AUX_2014上的比例网格。...由球面谐波Level-2数据处理的GRCTellus陆地网格不适合准确量化格陵兰岛或南极洲、冰川和冰盖的冰量变化。对于这些地区，建议使用JPL的mascon解决方案，可作为以下图片集。

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R语言入门之线性回归

上述结果的第一行Residuals表示的是残差项结果，Coefficients就是不同变量的回归系数（包括标准误和P值等），另外输出的结果中还有决定系数以及F统计量等用于评估模型优劣的信息，关于这些统计量...vcov(fit) # 计算模型参数的协方差矩阵 ? 2....模型对比在R中你可以使用anova()函数来比较不同的拟合模型，在这里我们比较去掉自变量drat后的模型与原模型的优劣。...上图展示的便是交叉验证的结果，从图中可以看出fold2和fold3的拟合线较为一致，而fold1则与其它两个有一定差异，主要是因为fold2和fold3的观察数与fold1不同，这样的结果可能不太稳定。...在R中，常用的函数就是“MASS”包里的stepAIC()函数,它是依照赤池信息准则（AIC）进行筛选的。

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R语言多元分析系列

注意此结果与princomp函数结果不同，princomp函数返回的是主成分的线性组合系数，而principal函数返回原始变量与主成分之间的相关系数，这样就和因子分析的结果意义相一致。...距离判别思想是根据已知分类的数据计算各类别的重心，对未知分类的数据，计算它与各类重心的距离，与某个重心距离最近则归于该类。...1.线性判别当不同类样本的协方差矩阵相同时，我们可以在R中使用MASS包的lda函数实现线性判别。lda函数以Bayes判别思想为基础。...还包括相关系数和夹角余弦。层次聚类首先将每个样本单独作为一类，然后将不同类之间距离最近的进行合并，合并后重新计算类间距离。这个过程一直持续到将所有样本归为一类为止。...首先要指定聚类的分类个数N，随机取N个样本作为初始类的中心，计算各样本与类中心的距离并进行归类，所有样本划分完成后重新计算类中心，重复这个过程直到类中心不再变化。

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Google Earth Engine——GRACE Tellus（GRCTellus）月度质量网格海洋数据集

NASA/GRACE/MASS_GRIDS/OCEAN_EOFR. GRACE Tellus月度质量网格提供了相对于2004-2010年时间平均基线的月度引力异常值。...该数据集所包含的数据是以 "等水厚度 "为单位，以厘米为单位表示水的垂直范围的质量偏差。更多细节请参见提供者的月度质量网格概述。...每个中心都是GRACE地面系统的一部分，并产生本数据集所使用的二级数据（球面谐波场）。输出包括重力场和用于计算它们的纠偏场的球面谐波系数。由于每个中心独立产生系数，结果可能略有不同。...对大多数用户来说，建议使用所有三个数据集的平均值。更多的细节请见供应商的选择解决方案页面。备注陆地泄漏校正。在季节性和年际时间尺度上，海洋信号通常比陆地信号弱2倍甚至更多。...GRCTellus海洋数据集的过滤版本也是可用的，它采用了另一种过滤方法，可以减少泄漏误差，其结果与测高海面高度更一致。nasa/grace/mass_grids/ocean_eofr.

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第五章数据的描述性分析（下）

，但它还受变量本身度量单位的影响，因此我们还要计算相关系数来度量变量之间的线性相关程度。...在R中使用函数cor()计算相关系数矩阵。...Y可以省略:use指定如何处理缺失样本:method给出计算i哪一种相关系数:默认的皮尔逊(Pearson )系数度量线性相关性，如果数据呈现的不是线性关系，而是单调的，则可以用肯德尔(Kendall...5.6.2多组数据的图形分析 R中的函数lowess（）通过加权多项式回归对散点图进行平滑，拟合一条非线性的曲线，但其只能适用于二维情况。与之类似的loess()用于处理多维情况。...(3)矩阵散点图多组数据的图形也可以用散点图来展示，不同在于这里是矩阵散点图。对于一个数据框，R中可以直接使用plot()命令或pairs()绘制矩阵散点图。

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R语言实现常用的5种分析方法（主成分+因子+多维标度+判别+聚类）

从上面的结果观察到，PC1即观测变量与主成分之间的相关系数，h2是变量能被主成分解释的比例，u2则是不能解释的比例。主成分解释了92%的总方差。...注意此结果与princomp函数结果不同，princomp函数返回的是主成分的线性组合系数，而principal函数返回原始变量与主成分之间的相关系数，这样就和因子分析的结果意义相一致。...距离判别思想是根据已知分类的数据计算各类别的重心，对未知分类的数据，计算它与各类重心的距离，与某个重心距离最近则归于该类。 ?...一.线性判别当不同类样本的协方差矩阵相同时，我们可以在R中使用MASS包的lda函数实现线性判别。lda函数以Bayes判别思想为基础。...首先要指定聚类的分类个数N，随机取N个样本作为初始类的中心，计算各样本与类中心的距离并进行归类，所有样本划分完成后重新计算类中心，重复这个过程直到类中心不再变化。

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「R」dplyr 列式计算

本文是第一篇，介绍的是「列式计算」，后续还会有一篇介绍按行处理数据。...所以 across() 会计算它的标准差，3（常量）的标准差是 NA，你可以最后计算 n() 来解决这个问题： df %>% summarise(across(where(is.numeric)...这意味着它们会一直存在，但不会获得任何新功能，只会修复关键的bug。为什么我们喜欢 across()？为什么我们决定从上面的函数迁移到 across()？..._at() 函数是「dplyr」中唯一你需要手动引用变量名的地方，这让它们比较奇怪且难以记忆。为什么过了这么久才发现 across()？...它们已经有选择语义，所以通常以与 across() 不同的方式使用，我们需要使用新的 rename_with() 代替。

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从0开始打造UI框架：动态化框架Scrollview物理学算法解析

Mass：质量，是物体所具有的一种物理属性，是物质的量的量度，它是一个正的标量。质量分为惯性质量和引力质量。这里主要谈的是惯性质量。...表示物体运动的快慢和方向 Acceleration：是速度变化量与发生这一变化所用时间的比值Δv/Δt，是描述物体速度变化快慢的物理量 Offset：偏移量（位置）。...刚度是指材料或结构在受力时抵抗弹性变形的能力。是材料或结构弹性变形难易程度的表征。在宏观弹性范围内，刚度是零件荷载与位移成正比的比例系数，即引起单位位移所需的力。 Damping：阻尼系数。...在物理学和工程学上，阻尼的力学模型一般是一个与振动速度大小成正比，与振动速度方向相反的力，该模型称为粘性（或黏性）阻尼模型，是工程中应用最广泛的阻尼模型。 ? 三、滚动过程的力学模拟分析 ?...这其实就是典型的粘性阻尼的场景了。数学的推导并不是本文的重点，因此略过。最典型的弹簧震子运动方程是一个微分方程： ? 使得在参数不同的时候有不同的解。

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【Android 屏幕适配】屏幕适配通用解决方案 ④ ( 自定义组件解决方案 | 计算设计稿与实际布局的比例系数 )

文章目录一、计算素材宽高与屏幕布局宽高比例系数参考文档 : 设备兼容性概览屏幕兼容性概览支持不同的像素密度声明受限屏幕支持在博客【Android 屏幕适配】屏幕适配通用解决方案 ② ( 自定义组件解决方案...: 首先 , 要获取到实际的设备屏幕数据 , 如手机屏幕实际宽高 , 屏幕像素密度 DPI 等数据 ; 然后 , 计算实际设备的宽高 , 扣掉状态栏的高度 , 不同手机设备状态栏高度不同 , 然后再进行后续计算...; 再后 , 给出一个设计稿与屏幕实际有效像素值的换算比例 ; 最后 , 根据给出的比例 , 在自定义组件的 onMeasure 方法中 , 进行动态换算 , 计算出在当前设备中每个组件的..., 状态栏高度 ; 本篇博客中完成第三项工作 , 计算设计稿与实际布局的比例系数 ; 一、计算素材宽高与屏幕布局宽高比例系数 ---- 美工给的素材宽高为 720 \times 1280 , 去除...\cfrac{屏幕布局高度}{设计稿高度} 其中的 \cfrac{屏幕布局高度}{设计稿高度} 就是高度的设计稿与实际布局的比例系数 ; 则有如下代码 , 分别用于计算设计稿坐标数据转为屏幕真实坐标数据

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Google earth engine ——grace（等效液态水厚度）数据详细介绍

每个中心都是 GRACE 地面系统的一部分，并生成该数据集中使用的 Level-2 数据（球谐场）。输出包括重力场和用于计算它们的去锯齿场的球谐系数。由于每个中心独立产生系数，因此结果可能略有不同。...因此，用户应将 GRCtellus Land 数据乘以 NASA/GRACE/MASS_GRIDS/LAND_AUX_2014 上可用的比例网格。...对于这些区域，建议使用 JPL 的 mascon 解决方案，可用以下图像集：NASA/GRACE/MASS_GRIDS/MASCON Dataset Availability 2002-04-01T00...00 Dataset Provider NASA Jet Propulsion Laboratory Collection Snippet ee.ImageCollection("NASA/GRACE/MASS_GRIDS...数据代码展示： var dataset = ee.ImageCollection('NASA/GRACE/MASS_GRIDS/LAND') .filter(ee.Filter.date

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加拿大pc28算法公式(车辆调度算法)

车辆系统的状态空间方程表示为 (10) Init（）函数中将A,B, 与Vx无关的系数先行计算，与Vx相关的系数参数计算根据Vx不断更新。...,Bt,则系统的最优前轮转角 (12) 定义如下目标函数 (13) 其中Q为状态权重系数，R为控制量权重系数当上述目标函数最小时就得到最优的状态反馈矩阵K 上述公式的 ,(14) 同时矩阵P...(21) 要想横向偏差的稳态值趋于零，则 (22) 因此 (23) 令，不足转向梯度系数 (24) 公式(23)可以简化为 (25) Apollo程序中计算控制量的函数为ComputeControlCommand...矩阵) 和matrix_ad_（离散之后的A矩阵） matrix_a_ 由中系数分为两类，一类与速度无关，另外一类与速度相关放在matrix_a_coeff_ 从何得到线性时变状态空间方程。...计算出车辆位置与最近点的距离std::sqrt(dx * dx + dy * dy)，同时计算出该条线与x轴正方向之间的角度point_angle，将该角度减去参考轨迹的方向角得到直线L与参考轨迹速度方向之间的夹角

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第十一章对应分析

它通过分析由定性变量构成的交互汇总表，来揭示同一变量各类别之间的差异，以及不同变量各类别之间的对应关系，这是一种非常好的分析调查问卷的手段。...11.2.1理论基础对应分析是寻求样木(行)与指标(列)之间联系的低维图示法，其关键是利用一种数据变换方法，使含有n个样本观测值和m个变量的原始数据矩阵x变成另一个矩阵z, z是一个过渡知阵，在接下来的计算中使用...11.2.2 R语言实现 R中的程序包MASS提供了两个函数，corresp()用于做简单一的对应分析，mca()用于计算多重对应分析，通常使用前者，其调用格式为corresp(x,nf=1,……)...MASS程序包的函数功能还是有限的，于是一些R软件使用者开发了专门用来处理对应分析的程序包，如ca包，该包专门用于计算并可视化简单对应分析、多重及联合对应分析。 ?...在不同类型的消费者心目中，哪一个品牌更受欢迎?当数据量较小时，可以使用列联表来分析不同类型的消费者在选择品牌上的差异。

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第九章（下）岭回归及R实现广义线性模型

R语言数据分析与挖掘(第四章):回归分析(3)——变量的选择

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