存储在data.frame的一列中的向量的t检验矩阵_将向量存储在r中的矩阵中，向量长度未知_从矩阵的一列中减去向量 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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机器学习中的矩阵向量求导(五) 矩阵对矩阵的求导

在矩阵向量求导前4篇文章中，我们主要讨论了标量对向量矩阵的求导，以及向量对向量的求导。...这两种定义虽然没有什么问题，但是很难用于实际的求导，比如类似我们在机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法中很方便使用的微分法求导。　　　　...矩阵对矩阵求导的微分法，也有一些法则可以直接使用。主要集中在矩阵向量化后的运算法则，以及向量化和克罗内克积之间的关系。...矩阵对矩阵求导小结　　　　由于矩阵对矩阵求导的结果包含克罗内克积，因此和之前我们讲到的其他类型的矩阵求导很不同，在机器学习算法优化中中，我们一般不在推导的时候使用矩阵对矩阵的求导，除非只是做定性的分析...如果遇到矩阵对矩阵的求导不好绕过，一般可以使用机器学习中的矩阵向量求导(四) 矩阵向量求导链式法则中第三节最后的几个链式法则公式来避免。

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使用python中的Numpy进行t检验

本系列将帮助你了解不同的统计测试，以及如何在python中只使用Numpy执行它们。 t检验是统计学中最常用的程序之一。...在实验中，会有一个对照组（给予安慰剂或“糖丸”的组）。对照组可能显示平均寿命增长5年，而服用新药平均寿命增长6年。看样子药物可能产生了效果。但这也可能是个巧合。...2.配对样本t检验：比较同一组中不同时间（例如，相隔一年）平均值的方法。 3.单一样本t检验：检验单个组的平均值对照一个已知的平均值。...在这个例子中我们可以说：虚无假设：男女平均身高相同对立假设：男女平均身高不相同 2.收集样本数据下一步是为每个群体收集一组数据。在我们的示例中，我们收集了2组数据即：女性身高和男性身高。...因此，我们使用一个表来计算临界t值： ? 在python中，我们将使用sciPy包中的函数计算而不是在表中查找。（我保证，这是我们唯一一次需要用它！）

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t检验的工作原理和在Python中的实现

在本教程中，你将了解如何在Python中从头开始实现t检验。完成本教程后，你将了解：假设样本来自同一种群，t检验将评论是否可能观察到两个样本。如何从头开始为两个独立样本实现t检验。...每个样本的大小大致相等。样本具有相同的方差。实现我们可以使用Python标准库，NumPy和SciPy中的函数轻松实现这些方程。假设我们的两个数据样本存储在变量data1和data2中。...分布上的累积分布函数来计算（同样在SciPy中）。...# return everything return t_stat, df, cv, p 工作示例在本节中，我们将在工作示例中使用与独立t检验相同的数据集。...在本例中，使用的是ttest_rel（）函数。

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机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法

在机器学习中的矩阵向量求导(一) 求导定义与求导布局中，我们讨论了向量矩阵求导的9种定义与求导布局的概念。...今天我们就讨论下其中的标量对向量求导，标量对矩阵求导, 以及向量对向量求导这三种场景的基本求解思路。　　　　对于本文中的标量对向量或矩阵求导这两种情况，如前文所说，以分母布局为默认布局。...向量对向量求导，以分子布局为默认布局。如遇到其他文章中的求导结果和本文不同，请先确认使用的求导布局是否一样。另外，由于机器学习中向量或矩阵对标量求导的场景很少见，本系列不会单独讨论这两种求导过程。...标量对向量求导的一些基本法则　　　　在我们寻找一些简单的方法前，我们简单看下标量对向量求导的一些基本法则，这些法则和标量对标量求导的过程类似。　　　　1）常量对向量的求导结果为0。　　　　...$\mathbf{a}$向量第i个分量和$\mathbf{b}$第j个分量的乘积，将所有的位置的求导结果排列成一个$m \times n$的矩阵，即为$ab^T$,这样最后的求导结果为：$$\frac{

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机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法

在机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法中，我们讨论了定义法求解矩阵向量求导的方法，但是这个方法对于比较复杂的求导式子，中间运算会很复杂，同时排列求导出的结果也很麻烦。...矩阵微分　　　　在高数里面我们学习过标量的导数和微分，他们之间有这样的关系：$df =f'(x)dx$。...根据我们矩阵导数和微分的定义，迹函数里面在$dX$左边的部分$\mathbf{b}\mathbf{a}^T$,加上一个转置即为我们要求的导数，即：$$\frac{\partial f}{\partial...比起定义法，我们现在不需要去对矩阵中的单个标量进行求导了。　　　　...微分法求导小结　　　　使用矩阵微分，可以在不对向量或矩阵中的某一元素单独求导再拼接，因此会比较方便，当然熟练使用的前提是对上面矩阵微分的性质，以及迹函数的性质熟练运用。

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机器之心最干的文章：机器学习中的矩阵、向量求导

机器之心专栏作者：七月本文的目标读者是想快速掌握矩阵、向量求导法则的学习者，主要面向矩阵、向量求导在机器学习中的应用。...事实上，如果有两个同型矩阵 A、B，他们的内积即定义为 = tr(A^T * B)。容易验证，向量内积也符合这个定义，因此此式可以看成是向量内积的推广。...其二是把最后一项分母中的 W 理解成矩阵 W 中的任一个元素 w_ij，从而上述表达式中的四项分别是向量（此处看作行向量）、矩阵、矩阵、向量（列向量），从而该表达式可以顺利计算。...，即矩阵 A^T的第 i 行和矩阵 ? 的第 j 列的内积。向量的线性变换是上式的退化情形，即： ? 向量的线性变换还可以求二阶导： ? 推导：记 ? ，则 ?...（注意矩阵转置不改变其 F 范数，并且实值函数对 X 和 X_T 的导数互为转置） ? 方法三：根据定义逐元素地算，然后合并成向量、再合并成矩阵。

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KS检验及其在机器学习中的应用

KS检验及其在机器学习中的应用什么是KS检验 Kolmogorov–Smirnov 检验，简称KS检验，是统计学中的一种非参数假设检验，用来检测单样本是否服从某一分布，或者两样本是否服从相同分布。...在单样本的情况下，我们想检验这个样本是否服从某一分布函数，记是该样本的经验分布函数。...image.png 两样本的KS检验用同样的思想，我们可以检验「两个样本是否服从同一分布」，此时KS统计量为两样本的经验分布函数的最大差值 ?...KS检验在机器学习中的应用应用一：判断特征在训练集和测试集上分布是不是相同特征迁移是在机器学习任务中经常碰到的情况，「线上数据的分布跟离线数据的分布情况不一致」，这就导致模型的泛化能力不足。...这里每一个特征都通过了KS检验（这里显然是可以通过的hhh）应用二：判断二分类模型能否将正负样本很好的分开在信用评分领域，会使用KS统计量衡量二分类模型分类正负样本的能力。

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卡方检验在关联分析中的应用

case/control的关联分析，本质是寻找在两组间基因型分布有差异的SNP位点，这些位点就是候选的关联信号，常用的分析方法有以下几种卡方检验费舍尔精确检验逻辑回归卡方检验是一种用途广泛的假设检验...对于基因型而言，在上图中有AA, Aa, aa3种，当然在实际分析中，还会考虑遗传模型进一步对基因型的类别进行划分，常用的遗传模型有以下几种 domanant model, 显性遗传模型，只要有突变位点就会致病...对于卡方检验，首先需要根据表格中的频数分布计算卡方统计量，公式如下 ? A表示实际频数，T表示理论频数，从公式可以看到，卡方统计量代表的是实际值与理论值之间的差异。...在R中对应的操作代码如下 1 - pchisq(0.6196902, df = 2) [1] 0.7335606 pchisq代表是卡方值的累计分布函数，代表卡方值小于0.6196902的概率。...卡方分布表中为大于阈值的概率，示意如下 ? 卡方值越小，对应的概率越大。

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t 检验的 3 种常用方法及在 Python 中使用样例

t 检验是一种统计技术，可以告诉人们两组数据之间的差异有多显著。它通过将信号量（通过样本或总体平均值之间的差异测量）与这些样本中的噪声量（或变化）进行比较来实现。...本文将介绍 t 检验的 3 种变体以及何时使用它们以及如何在 Python 中运行它们。单样本 t 检验单样本 t 检验将数据样本的平均值与一个特定值进行比较。...由于机械过程不精确有些罐头的容量可能超过 355 毫升，而有些罐头的容量可能会变少。通过对罐子样本进行单样本 t 检验，可以测试机器是否向每个罐子中倒入与 355 毫升液体不同的统计学显着量。...配对 t 检验配对 t 检验通常比较随时间变化同一实体的两个测量值。例如，如果想要测试装瓶培训计划的有效性，他们可以比较每位员工在接受培训之前和之后的平均装瓶率。它是如何工作的？...与一样本和二样本 t 检验类似，必须说明原假设和备择假设，选择显着性水平，计算 t 统计量，并将其与 t 表中的自由度一起使用以获得 p 值 .

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R语言数据框、矩阵、列表的创建、修改、导出

data.frame生成指定数据框的列名及列的内容，如代码所示，此时列名不需添加""，df1为变量名，格式为列名=列的向量*matrix矩阵与向量一样只允许同一种数据类型，否则会被转换，可以理解为二维的向量...，data.frame数据框允许不同列不同的数据类型，但同一列只允许一种数据类型*数据框中括号内行在列前df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4),...= ls())load(file = "soft.Rdata") #使Rdata中的向量出现在环境内，本身有名称，无需赋值矩阵和列表矩阵矩阵内所有元素数据类型必须相同*警惕因数据类型不同导致矩阵强制转换引起报错...#取子集方法同数据框t(m) #转置行与列，数据框转置后为矩阵as.data.frame(m) #将矩阵转换为数据框列表列表内有多个数据框或矩阵，可通过list函数将其组成一个列表l <- list(m1...y[,1])mean(as.numeric(y[,1]))#矩阵只允许一种数据类型，单独更改一列的数据类型没有意义，与向量是类似的

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问与答112：如何查找一列中的内容是否在另一列中并将找到的字符添加颜色？

引言：本文整理自vbaexpress.com论坛，有兴趣的朋友可以研阅。...Q：我在列D的单元格中存放着一些数据，每个单元格中的多个数据使用换行分开，列E是对列D中数据的相应描述，我需要在列E的单元格中查找是否存在列D中的数据，并将找到的数据标上颜色，如下图1所示。 ?...A：实现上图1中所示效果的VBA代码如下： Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格中的数据并存放到数组中...，然后遍历该数组，在列E对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组中的值，如果出现则对该值添加颜色。

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数学：向量的分量及其在机器学习中的应用

向量是线性代数中的基本概念之一，它在机器学习、数据科学以及计算机科学的许多领域中都有广泛的应用。本文将深入讲解向量的分量，并介绍其在实际应用中的重要性。...四、向量分量在机器学习中的应用特征向量表示：在机器学习中，数据通常表示为特征向量，每个特征向量的分量对应一个特征。...例如，欧氏距离用于度量两个向量的相似性：线性代数在机器学习中的应用：线性回归：线性回归模型中的参数和数据点都是向量，模型通过最小化预测误差来找到最优的参数向量。...PCA：主成分分析通过对协方差矩阵进行特征值分解，找到主要特征向量方向，实现数据降维。梯度下降法：梯度下降法通过计算目标函数相对于参数的梯度向量，逐步更新参数以最小化目标函数。...五、案例分析我们以一个简单的二维数据集为例，演示如何计算向量的分量及其在PCA中的应用。六、总结向量的分量是机器学习中不可或缺的概念。

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R语言入门系列之一

在R中对象（object）是指可以赋值给变量（variable）的任何事物，在R语言中使用对象来存储数据也即储存变量，对象类型有标量、向量、矩阵、数组、数据框、列表。...a, b)求两个向量并集intersect()求两个向量的交集setdiff()setdiff(a, b)求在a中而不在b中的部分setequal()setequal(a, b)检验ab是否完全相同...数据框可以使用data.frame()来创建，数据来源可以是任何类型的矩阵、向量等，其实用方法如下所示： data.frame(matrix, row.names=NULL, check.names=FALSE...变量类型不同，在统计中其处理方法也不同（例如RDA、CCA等），结果也不相同。由于因子的存在，数据分组信息等都可以转换为一个变量，从而使得数据框可以存储远多于矩阵的数据。...⑴键盘输入数据函数edit()会自动调用一个允许手动输入数据的文本编辑器，来为对象（向量、矩阵、数据框）赋值，如下所示： mydata=data.frame(a1=numeric(0), a2=numeric

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Python|DFS在矩阵中的应用-剪格子

今天向大家分享DFS在矩阵中的代码实现，文字较多，预计阅读时间为5分钟，会涉及很有用的基础算法知识。如果对DFS还不熟悉，可以上B站看看‘正月点灯笼’的视频，讲的很不错。...需要矩阵分为2个区域，使每个区域的和等于整个矩阵和（t_sum）的一半。基于DFS算法很容易就能得出思路：对每一个格子都用DFS算法遍历其上下左右四个方向。...文字表述核心步骤： 1.求出矩阵的和，如果是奇数不可拆分，输出0.如果是偶数执行步骤2。 2.遍历矩阵中的所有点，对于每个点，得出其坐标(x,y)，并代入步骤3。...if snum + martix[x][y] > t_sum/2: return 'no' 在文字描述中总是在反复执行第3步，使用递归函数可以大大减少代码量。...在dfs函数内print(path)，看一下结果再结合第2点中那篇文章的知识，大概就能明白了。

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R学习数据结构和简单处理

向量用于存储数值、字符、逻辑型数据的一维数组。...同一向量中无法混杂不同类型或模式的数据 c()可用来创建向量 c(1,2,3,4) c("1","2","3","4") c(TRUE,FALSE) c(1:4) 1、2、3行分别生成数字、字符、逻辑型变量...+函数名可查看帮助文档为方便后续修改，能用函数代替，就不要手动去数矩阵二维数组，每个元素都有相同的类型创建矩阵 y<-matrix(1:20,nrow = 5,ncol = 4,byrow=T)...生成一个矩阵，元素为1-20，大小5*4，byrow=T代表按行填充，默认按列数据框最常处理的数据结构来源（1）新建（2）由已有数据转换或处理得到（3）读取文件（4）R语言内置数据查看...R语言内置数据 data() #列出已载入的包中的所有数据集 data(package =.packages(all.available = TRUE)) #列出已安装的包中的所有数据集新建数据框 name

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机器学习中的矩阵向量求导(一) 求导定义与求导布局

在之前写的上百篇机器学习博客中，不时会使用矩阵向量求导的方法来简化公式推演，但是并没有系统性的进行过讲解，因此让很多朋友迷惑矩阵向量求导的具体过程为什么会是这样的。...这里准备用三篇来讨论下机器学习中的矩阵向量求导，今天是第一篇。　　　　本系列主要参考文献为维基百科的Matrix Caculas和张贤达的《矩阵分析与应用》。 1. ...另外三种向量对矩阵的求导，矩阵对向量的求导，以及矩阵对矩阵的求导我们在第三篇再讲。　　　　...毕竟我们求导的本质只是把标量求导的结果排列起来，至于是按行排列还是按列排列都是可以的。但是这样也有问题，在我们机器学习算法法优化过程中，如果行向量或者列向量随便写，那么结果就不唯一，乱套了。　　　　...矩阵向量求导基础总结　　　　有了矩阵向量求导的定义和默认布局，我们后续就可以对上表中的5种矩阵向量求导过程进行一些常见的求导推导总结求导方法，并讨论向量求导的链式法则。（欢迎转载，转载请注明出处。

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TPM在新能源汽车检验设备中的应用

在新能源汽车检验设备中,TPM管理方法的应用可以有效地提高设备的可靠性和效率,降低生产成本,提高产品质量和市场竞争力。...图片TPM管理方法在新能源汽车检验设备中的应用,可以优化设备的管理流程,提高生产效率和产品质量。通过对设备的定期检查和维护,及时消除故障和隐患,保证设备的正常运行,从而降低设备的停机时间和停机成本。...通过培训员工的TPM管理技能,提高员工的管理意识和质量意识,使员工能够更好地管理和协调生产流程,提高员工的专业技能,使企业在市场竞争中具有更高的竞争力。...在TPM理论指导下，企业需要制定一系列清晰明确的设备管理标准，包括设备的使用、维修、保养、备件管理等各方面的规定。并针对每个标准制定相应的培训计划，使员工能够熟练掌握设备的操作和维护技能。...综上所述,TPM管理方法在新能源汽车检验设备中的应用,可以提高设备的可靠性和效率,降低生产成本,提高产品质量和市场竞争力。

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费舍尔精确检验在关联分析中的应用

在卡方检验中，对应的统计量只有在样本数量足够大的情况下才符合卡方分布，所以卡方分布中做了近似处理，近似认为对应的统计量服从卡方分布，而费舍尔精确检验在分析对应的p值时没有做任何的近似处理，所以称其计算出来的...和超几何分布的计算公式对比就可以看出，费舍尔精确检验将数据分布看做是一个不放回抽样的结果，在进行假设检验时，还需要选择单边检验还是双边检验的问题。...可以看到，对于某个临界值而言，比如最常见的0.05, 在左右两侧各有一段概率小于该阈值的区域，如果选择双边检验，需要将这两个区域对应的所有事件的概率相加。...对于如下所示的allel分布 Allele A a Case 30 15 Control 28 12 在R中的计算过程如下 ? 通过超几何分布可以也可以计算出费舍尔精确检验对应的p值，过程如下 ?...费舍尔精确检验计算的p值更加精准，而且适合小样本量的情况，在关联分析中广泛使用。 ·end·

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Cochran-Mantel-Haenszel检验在关联分析中的应用

Cochran-Mantel-Haenszel, 简称CMH检验，是分析两个二分类变量之间关联性的一种检验方法，在2 x 2 表格数据的基础上，引入了第三个分类变量，称之为混杂变量。...由于投票者的分层现象，直接采用卡方或者费舍尔精确检验进行分析是不太合适的。在上述模型中，投票者的分层就是一个典型的混杂变量，对于这样的数据可以采用CMH检验进行分析。...CMH检验针对每个分层统计2X2的表格，计算每一层的odd ratio值，然后在进行加权，计算公共的odd ratio, 每一层用i表示，统计的2X2表格数据如下 ?...该检验的统计量公式如下 ? 服从自由度为1的卡方分布，上述数据在R中进行CMH检验的代码如下 ? pvalue值大于0.05. 说明性别和候选者之间没有关联。...当然对于分层数据，除了CMH检验外，逻辑回归也是一个很好的解决方法，而且更加通用，可以将混杂变量当做回归分析中的协变量来进行处理。

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Cochran-Armitage趋势检验在关联分析中的应用

简而言之，该方法适用于处理2 x K的分类数据，这里的K是一个有序变量, K最小值为3。该方法用来探究有序变量在各组中的发生率和对应的排序之间是否存在线性关系，有点类似逻辑回归。...下图所示是一个K=3的例子 ? CAT检验构建了一个统计量T. 计算过程如下 ? ? 这里的t代表的是每个k的权重，是k变量的排序顺序，也称之为k的趋势。...两组间的差异通过N1 x R2 - N2 x R1来体现，通过系数t来对k的不同取值进行加权，即将原始的差异结果乘以一个系数。T这个统计量看作是两组间差异量加权后的总和。...和卡方检验相比，其检验效能更佳，上述示例在R中分析的代码如下 ? 卡方检验p值不显著，而CAT趋势检验的p值显著。...CAT检验称之为趋势卡方检验，作为传统卡方检验的一种有效补充，在关联分析中广泛使用，加强了检验的效能，可以更好的挖掘关联信号。 ·end·

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