2022-03-05：不相交的线。 在两条独立的水平线上按给定的顺序写下 nums1 和 nums2 中的整数。...现在，可以绘制一些连接两个数字 nums1i 和 nums2j 的直线，这些直线需要同时满足满足： nums1i == nums2j 且绘制的直线不与任何其他连线（非水平线）相交。...解释：可以画出两条不交叉的线，如上图所示。 但无法画出第三条不相交的直线，因为从 nums11=4 到 nums22=4 的直线将与从 nums12=2 到 nums21=2 的直线相交。...中出现的位置(value) AvalueLastIndex := make(map[int]int) AvalueLastIndex[A[0]] = 0 // 某个值(key)，上次在B中出现的位置...// 贪心的点：一定是在B[0...j]中，尽量靠右侧的5 p3 := 0 if _, ok := BvalueLastIndex[A[i]]; ok { last := BvalueLastIndex
来源：昆士兰科技大学的澳大利亚机器人视觉中心 论文名称：Where are the Keys?...算法可以构建包含机器人姿态和目标地标的节点的环境图表示。...该地图将包含静态对象，如家具或电器，但许多可移动的对象(如汽车钥匙、眼镜或杂志)不适合作为地标，因为它们的非静态性质不会成为地图的一部分。...本文研究表明，通过学习这些对象在环境中出现的隐藏概率模型，图卷积网络可以通过学习导航策略来找到这些未映射的对象。...词向量通过语义相似度来表示图中对象节点，该学习策略基于词向量训练可以推广到未见的目标物体集合中。此外，本文还表明，该策略可以推广到不可见的环境中性能损失很小。
2.选择多项式回归模型 2.1变量选取 通过向前向后逐步迭代回归模型筛选出显著性较强的变量进行回归建模。 2.2显著性检验 根据F值和p值统计量来判断模型是否具有显著的统计意义。...回归结果 置信区间与预测区间： 置信区间是给定自变量值后，由回归方程得到的的预测值（实际上是的平均值）的置信区间；预测区间是实际值的置信区间，在这里称为预测区间。...命令语句为plot(lm.1)，显示结果如下 par(mfrow=c(2,2)) plot(lmmod2) 左上图是拟合值与残差的散点图，从图上可以发现，除去第2个离群点外，所有点基本上是随机地分散在纵坐标值为...-1和+1的两条平行线之间，这说明随机误差项具有同方差性；左下图是拟合值与残差的标准差的散点图，其意义与上面类似；右上图表明随机误差项是服从正态分布的，其原因是正态Q-Q图近似地可以看成一条直线；右下图的...同时，由于天猫的商品质量有一定的保证，因此用户也会关注该商品的图片，同一个商品可能会因为图片不同而造成不同的流行度。图片好看的商品会有更好的流行度。
， 流行度和类别和品牌图片地址 有显著相关关系 ，可以看到他们的回归系p数在显著性水平0.05下均显著不为零。...回归结果 置信区间与预测区间： 置信区间是给定自变量值后，由回归方程得到的的预测值（实际上是的平均值）的置信区间；预测区间是实际值的置信区间，在这里称为预测区间。...命令语句为plot(lm.1)，显示结果如下 par(mfrow=c(2,2)) plot(lmmod2) 左上图是拟合值与残差的散点图，从图上可以发现，除去第2个离群点外，所有点基本上是随机地分散在纵坐标值为...-1和+1的两条平行线之间，这说明随机误差项具有同方差性；左下图是拟合值与残差的标准差的散点图，其意义与上面类似；右上图表明随机误差项是服从正态分布的，其原因是正态Q-Q图近似地可以看成一条直线；右下图的...同时，由于天猫的商品质量有一定的保证，因此用户也会关注该商品的图片，同一个商品可能会因为图片不同而造成不同的流行度。图片好看的商品会有更好的流行度。 ----
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> plot(reg,which=1) 也可以 > plot(predict(reg),residuals(reg)) > abline(h=0,lty=2 ) 为什么我们会有这两条线的点？...01 02 03 04 现在，从这个图上看不出什么。我们运行一个局部加权回归，看看发生了什么。...lowess(predict(reg),residuals(reg) 这是我们在第一个诊断函数中所得到的。但在这个局部回归中，我们没有得到置信区间。我们可以假设图中水平线非常接近虚线吗？...那么本文的观点是什么？观点是 图形可以用来观察可能出错的地方，对可能的非线性转换有更多的直觉判断。 图形不是万能的，从理论上讲，残差线应该是一条水平的直线。但我们也希望模型尽可能的简单。...所以，在某个阶段，我们也许应该依靠统计检验和置信区间。 点击文末“阅读原文” 获取全文完整资料。 本文选自《R语言用局部加权回归(Lowess)对logistic逻辑回归诊断和残差分析》。
> plot(reg,which=1) 也可以 > plot(predict(reg),residuals(reg)) > abline(h=0,lty=2 ) 为什么我们会有这两条线的点？...---- 数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 01 02 03 04 现在，从这个图上看不出什么。...lowess(predict(reg),residuals(reg) 这是我们在第一个诊断函数中所得到的。但在这个局部回归中，我们没有得到置信区间。我们可以假设图中水平线非常接近虚线吗？ ...那么本文的观点是什么？观点是 图形可以用来观察可能出错的地方，对可能的非线性转换有更多的直觉判断。 图形不是万能的，从理论上讲，残差线应该是一条水平的直线。但我们也希望模型尽可能的简单。...所以，在某个阶段，我们也许应该依靠统计检验和置信区间。 本文选自《R语言用局部加权回归(Lowess)对logistic逻辑回归诊断和残差分析》。
对于衡量随机机器学习算法性能所需的重复试验次数，在本教程中，我将教会大家如何用统计学方法来正确预估。...为了更好的观察曲线，将其放大，只显示前500次重复试验结果。 同时将1000次试验结果的均值线叠加上，以便找到两者之间的偏差关系。 图中橙色直线就是1000重复试验结果的均值线。...在上图中添加纵坐标为0.5和1的辅助线，帮助我们找到可接受的标准误差值。代码如下： 雷锋网友情提醒，图中出现的两条红色辅助线，分别代表标准误差等于0.5和1。...置信区间定义如下： 样本均值 +/- （标准误差*1.96） 下面计算置信区间，并将其作为误差线添加到重复试验次数对应的样本均值上。这是计算代码。 下图创建了带置信区间的样本均值曲线。...图中可以看出，随着重复次数的增加，由于标准误差的减小，95%置信区间也逐渐变窄。 放大上图后，这种趋势在20到200之间时尤其明显。 这是由上述代码生成的样本均值和误差线随试验次数变化的曲线。
为了说明问题，该数据集的贝叶斯分位数回归模型（可以拟合如下）。 rq(血清浓度~年龄, tau=0.5) 摘要函数提供估计值和95%的置信区间 绘制数据，然后将五条拟合的RQ线叠加在散点图上。...叠加在该图上的是{.05, .25, .50, .75, .95}的RQ线（左图）和 RQ线（左图）和RQ曲线（右图）。 图可以用来评估吉布斯采样向平稳分布的收敛情况。...我们在图1中只报告了τ=0.50时每个参数的路径图和后验直方图。...plot(fit, type="trace") 上述代码的结果分别显示在图4和图5中。...当τ=0.50时，函数可以用来获得Tobit 分位数回归的后验平均值和95%的置信区间。 结论 在本文中，我们已经说明了在分位数回归（RQ）中进行贝叶斯系数估计和变量选择。
p=22702 摘要 贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯。...为了说明问题，该数据集的贝叶斯分位数回归模型（可以拟合如下）。 rq(血清浓度~年龄, tau=0.5) 摘要函数提供估计值和95%的置信区间 ? 绘制数据，然后将五条拟合的RQ线叠加在散点图上。...叠加在该图上的是{.05, .25, .50, .75, .95}的RQ线（左图）和 RQ线（左图）和RQ曲线（右图）。 图可以用来评估吉布斯采样向平稳分布的收敛情况。...我们在图1中只报告了τ=0.50时每个参数的路径图和后验直方图。...当τ=0.50时，函数可以用来获得Tobit 分位数回归的后验平均值和95%的置信区间。 ? 结论 在本文中，我们已经说明了在分位数回归（RQ）中进行贝叶斯系数估计和变量选择。
3、在Q3+1.5IQR和Q1－1.5IQR处画两条与中位线一样的线段，这两条线段为异常值截断点，称其为内限；在Q3+3IQR和Q1－3IQR处画两条线段，称其为外限。...相同值的数据点并列标出在同一数据线位置上，不同值的数据点标在不同数据线位置上。至此一批数据的箱形图便绘出了。统计软件绘制的箱形图一般没有标出内限和外限。...分组向量中的表达矩阵中的每一个样本需要一一对应；同一个分组对应一个关键词。...图片 PCA图中，图中不同颜色代表不同分组，图上的一个小点表示一个样本，点与点之间的距离表示样本间的相似程度。离得近就更相似，离得远差异大。...大圈表示置信区间 图片 图片 GEO背景知识+表达芯片分析思路 1.表达数据实验设计 图片 差异分析是两组间分析差异，多组分析中也是两两分析 图片 图片 图片 下载数据：表达矩阵，临床信息，GPL编号
对于衡量随机机器学习算法性能所需的重复试验次数，在本教程中，我将教会大家如何用统计学方法来正确预估。...为了更好的观察曲线，将其放大，只显示前500次重复试验结果。 同时将1000次试验结果的均值线叠加上，以便找到两者之间的偏差关系。 图中橙色直线就是1000重复试验结果的均值线。...在上图中添加纵坐标为0.5和1的辅助线，帮助我们找到可接受的标准误差值。代码如下： 友情提醒，图中出现的两条红色辅助线，分别代表标准误差等于0.5和1。...置信区间定义如下： 样本均值 +/- （标准误差*1.96） 下面计算置信区间，并将其作为误差线添加到重复试验次数对应的样本均值上。这是计算代码。 下图创建了带置信区间的样本均值曲线。...图中可以看出，随着重复次数的增加，由于标准误差的减小，95%置信区间也逐渐变窄。 放大上图后，这种趋势在20到200之间时尤其明显。 这是由上述代码生成的样本均值和误差线随试验次数变化的曲线。
在数据可视化时，除了展示数据的某个具体指，其置信区间也具有非常重要的参考意义，下图是一个典型的线性回归的拟合结果 ?...涂色的蓝色直线表示的是线性回归的预测值，浅蓝色区域则是由每个预测值的置信区间构成，在matplotlib中， 可以通过fill_between系列函数来实现图中的置信区间的展示效果。...具体的，该系列包含了fill_between和fill_betweenx两个函数，其中，fill_between函数用于在两个水平曲线之间进行填充，fill_betweenx用于在两条数值区间之间进行填充...fill_between函数有x, y1, y2这3个基本参数，其中通过(x, y1)指定了第一条水平线，（x, y2）指定了第二条水平线，然后在两个水平线之间进行填充。...为了方便理解，在图中用绿色的点标记出了对应的点的位置。
逻辑回归在逻辑回归分析中，我们将数据集随机抽取2/3作为训练集，然后进行模型拟合和评价。...00和-4.586e-01 ，每股收益和每股净资产对应的值都比显著性水平0.05小，可得2个偏回归系p数在显著性水平0.05下均显著不为零。...置信区间是给定自变量值后，由回归方程得到的的流失预测值（实0y际上是的平均值）的置信区间；预测区间是实际值的置信区间，在这里称为预测区间。...命令语句为plot(lm.1)，显示结果如下左上图是拟合值与残差的散点图，从图上可以发现，除去第3个离群点外，所有点基本上是随机地分散在纵坐标值为-1和+1的两条平行线之间，这说明随机误差项具有同方差性...，达到了0.8，因此可以认为模型具有较好的预测效果，同时可以看到roc曲线靠近图的左上方，说明模型对客户是否流失具有较好的识别能力，因此该模型可以作为预警系统。
12.198%，均值为7.448%，90%的置信区间为4.2%-10.19%。...image.png 下图是平均值中标提价的模拟结果概率密度函数图，可以看到，最低中标提价的最小值为8.7008%，最大值为14.4055%，均值为11.5%，90%的置信区间为10.3%-12.69%。...image.png 下面两图给出了三种提价策略的中标提价的概率密度叠加图和累积分布叠加图。从图中可以看到，最低中标提价与平均值中标提价具有很大差异。从90%的置信区间上看，两者甚至没有交集。...接近但低于平均值中标提价从概率密度图形状和位置上看，更接近于平均值中标提价，从累积分布图上看，在价格上它次优于平均值中标提价。...下图给出了三种投标策略下的单位成本期望利润分析模型： image.png 上图展示了三种投标提价策略下的单位成本期望利润模拟分析结果, 下图给出了相对应的单位成本期望利润模拟分析结果叠加图。
下图是最低中标提价的模拟结果概率密度函数图，可以看到，最低中标提价的最小值为-0.0774%，最大值为12.298%，均值为7.432%，90%的置信区间为4.19%-10.19%。 ?...下图是平均值中标提价的模拟结果概率密度函数图，可以看到，最低中标提价的最小值为8.8725%，最大值为14.0732%，均值为11.5%，90%的置信区间为10.31%-12.70%。 ?...下面两图给出了三种提价策略的中标提价的概率密度叠加图和累积分布叠加图。从图中可以看到，最低中标提价与平均值中标提价具有很大差异。从90%的置信区间上看，两者甚至没有交集。...接近但低于平均值中标提价从概率密度图形状和位置上看，更接近于平均值中标提价，从累积分布图上看，在价格上它次优于平均值中标提价。 ? ?...上图展示了三种投标提价策略下的单位成本期望利润模拟分析结果, 下图给出了相对应的单位成本期望利润模拟分析结果叠加图。
过度绘制就是在同一个区域中叠加了多个控件，也就是说一个像素点上会出现多个像素的叠加，实际上呈现在我们眼前的只是最上面的一个。...水平绿线表示16 毫秒。要实现每秒 60 帧，代表每个帧的竖条需要保持在此线以下。当竖条超出此线时，可能会使卡顿丢帧。...注意： Android 4.0（API 级别 14）和 Android 5.0（API 级别 21）之间的Android 版本具有蓝色、紫色、红色和橙色区段。...不必要的背景可能永远不可见，因为它会被应用在该视图上绘制的任何其他内容完全覆盖。例如，当系统在父视图上绘制子视图时，可能会完全覆盖父视图的背景。...在许多容器采用同一种背景颜色的情况下，您也有机会移除不需要的背景：您可以将窗口背景设置为应用的主背景颜色，并且不为其上面的任何容器定义背景值。
图(B)为所有7只动物在训练过程中(平均每只15天)的对照ROI (蓝色R1，绿色R2)的位置叠加在艾伦脑图谱上(共104对)。...图(D)3只实验动物在1天的训练中被击中后，控制区域的DF/F值就会被触发，这表明动物在获得奖励时会使用不同的策略。粉色线表示击中目标的时间，灰色线表示奖励的交付时间。...(E)在实验早期，控制区域周围的神经活动具有高光谱熵(信号随机性的代表)，因为动物使用随机活动爆发来探索可能产生奖励的神经模式。...每张地图都用立体定位标记注册到艾伦大脑图谱(叠加)上。为了更好的可视性，控制区域显示得比实际略大。在第1天、第9天的任务执行期间的激活映射，以及在前一个会话的被动重放期间的激活映射。...当动物被动地观看同一阶段的回放时，较高的视觉区域活动性较低。红条表示平均比率(n = 7只小鼠，配对t检验，Bonferroni校正)。
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