构建评分模型过程中，建模属于流程性的过程，耗时不多，耗费大量精力的点在于缺失值的填充。缺失值填充的合理性直接决定了评分模型的成败。模型按照形式可划分为公式模型与算法模型，不同形式的模型对缺失值的宽容程度不同。
在上一章节中，我们介绍了轴的两种同步方式：齿轮同步和凸轮同步，并介绍了Gear同步的几种解决方案以及编程和调试的关键点，本章节的内容我们以S7-1500T为例介绍CAM凸轮同步相关的知识和应用。
无处不在的缺失值导致多元时间序列数据只能部分观测，破坏了时间序列的完整性，阻碍了有效的时间序列数据分析。近年来，深度学习插补方法在提升损坏时间序列数据质量方面取得了显著的成功，从而提高了下游任务的性能。
今天给大家介绍密歇根州立大学Arjun Krishnan教授等人发表在Nucleic Acids Research上的一篇文章 “A flexible, interpretable, and accurate approach for imputing the expression of unmeasured genes”。虽然生物学领域中有超过200万个公开可用的人类微阵列基因表达谱，但这些谱是通过各种平台进行测量的，每个平台都覆盖一组预先定义的、有限的基因。因此，重新分析和整合这一海量数据收集的关键是通过插补未测量基因的表达，在部分测量的微阵列样品中重组整个转录组的方法。目前最先进的插补方法是针对特定平台的样本进行定制的，并依赖于基因-基因关系，不考虑目标样本的生物学背景。本文表明，为每个新的目标样本实时构建的捕获样本-样本关系 (称为样本弹性) 的稀疏回归模型，优于基于固定基因关系的模型。基于三种机器学习算法 (LASSO、k近邻和深度神经网络)、两个基因子集 (GPL96-570和LINCS) 和多个插补任务 (微阵列/RNA-seq数据集内和跨数据集) 的广泛评估表明SampleLASSO是最精确的模型。此外，本文证明了该方法的生物学可解释性：为了插补来自特定组织的一个目标样本，SampleLASSO自动利用了来自同一组织的训练样本。因此，SampleLASSO是一种简单，但强大而灵活的协调大规模基因表达数据的方法。
今天给大家介绍密歇根大学的Lana X. Garmire教授等人发表在Genome Biology上的一篇文章 “DeepImpute: an accurate, fast, and scalable deep neural network method to impute single-cell RNA-seq data” 。单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 为同时研究数万个单细胞的基因表达提供了新的机遇。本文提出了DeepImpute，一个基于深度神经网络的插补算法，它使用dropout层和损失函数来学习数据中的分布模式从而精确地插补缺失数据。总的来说，通过均方误差或皮尔逊相关系数衡量，DeepImpute比其他六种公开可用的插补方法精度更高。实验表明，DeepImpute是一个准确、快速、可扩展的插补工具，适合处理数量不断增长的scRNA-seq数据。
今天给大家介绍山东大学魏乐义教授与日本东京大学中井谦太教授合作发表在Nucleic Acids Research上的一篇文章 “scIMC: a platform for benchmarking comparison and visualization analysis of scRNA-seq data imputation methods”。目前在单细胞RNA测序（scRNA-seq）领域最主要的挑战是技术缺陷导致的“dropout”事件，其极大影响了下游任务分析，因此迫切需要有效的方法优化单细胞RNA测序数据。本文从以下四个方面对现有scRNA-seq数据插补方法进行系统的研究与比较：（1）恢复真实基因表达分布，（2）细胞聚类分析，（3）基因差异性表达分析，（4）重建细胞轨迹。研究表明，基于深度学习的方法通常比基于模型的方法表现出更好的整体性能，显示出深度学习在scRNA-seq数据插补方面的强大能力。此外，针对帮助没有计算机背景的研究人员方便实现插补方法以及结果的可视化分析，本文研究开发了在线分析平台scIMC，集成了多种现有方法以及常见的下游分析任务，能够方便用户针对不同的数据选择合适的数据插补方法进行分析与比较。
数据预处理的方法主要包括去除唯一属性、处理缺失值、属性编码、数据标准化正则化、特征选择、主成分分析等，这篇文章将会全面地总结数据预处理的基本方法。
近日，就读于世界计算机专业顶级院校卡内基梅隆大学（CMU）的 1 名中国博士生开发了一个机器学习算法 Higashi，可以诠释人体细胞核中基因组的折叠方式、以及这些折叠如何影响基因的表达，研究登上了《Nature Biotechnology》！
本文以实际工程应用为背景，以研制高效、高可靠性、功能丰富的运动控制器为目标，对运动控制器及运动控制算法进行了研究与分析，对于实现高速、高效、高精度的 运动控制具有重要的理论意义和实际应用价值。
今天给大家介绍谢志教授等人发表在Genome Biology上的一篇文章“DISC: a highly scalable and accurate inference of gene expression and structure for single-cell transcriptomes using semisupervised deep learning ”。
数据清理/探索性数据分析阶段的主要问题之一是处理缺失值。缺失值表示未在观察值中作为变量存储的数据值。这个问题在几乎所有研究中都是常见的，并且可能对可从数据得出的结论产生重大影响。
今天给大家介绍密歇根大学的Zhou Xiang教授等人发表在Genome Biology上的一篇文章 “VIPER: variability-preserving imputation for accurate gene expression recovery in single-cell RNA sequencing studies”。本文开发了一种方法，VIPER，在单细胞RNA测序研究中插补零值，以促进在单细胞水平上准确的转录组测量的实现。VIPER基于非负稀疏回归模型，并能够逐步推断一组稀疏的局部邻域细胞，这些细胞最能有效预测用于插补的细胞的表达水平。VIPER的一个关键特征是它保存基因表达变异的细胞的能力。几个精心设计的基于真实数据的分析实验说明了VIPER的优点。
今天小编分享的这篇paper是来自《Genome biology》的综述，其回顾了空间转录组学中统计和机器学习方法的最新发展，总结了有用的资源。
传统上，数据科学家会求助于专家，利用他们的专业知识来填补空白，然而这一过程既耗时，却又不实用。
现实世界中的数据往往有很多缺失值。丢失值的原因可能是数据损坏或未能记录数据。在数据集的预处理过程中，丢失数据的处理非常重要，因为许多机器学习算法不支持缺失值。
来源：人工智能大讲堂本文约2600字，建议阅读9分钟本文带你了解了缺失值、缺失值的原因、模式以及如何使用 KNNImputer 来估算缺失值。 KNN和随机森林一样，给人的第一印象就是用于分类和回归，既然大家已经看到随机森林能够进行数据降维，那么也就没必要惊讶于今天的话题：knn缺失值填补。 概述 学习使用 KNNimputer 来估算数据中的缺失值； 了解缺失值及其类型。 介绍 scikit-learn 的 KNNImputer 是一种广泛使用的估算缺失值的方法。它被广泛视为传统插补技术的替代品。 在当今
在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍，以展现处理缺失值时的主要路径；
Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程，叫做unpickling。
本文介绍吉林大学李向涛教授课题组发表在Advanced Science的研究成果，题为“Distribution-Agnostic Deep Learning Enables Accurate Single-Cell Data Recovery and Transcriptional Regulation Interpretation”。单细胞转录组测序（scRNA-seq）是一种在单细胞水平上研究基因表达的可靠方法，但是准确的量化转录信息通常受到有限的mRNA捕获的阻碍，从而导致许多缺失的表达值。现有的插补方法依赖于严格的数据假设，限制其更广泛的应用，从而导致有偏的信号恢复。为了应对这一挑战，作者提出了一个分布无关的深度学习模型，可准确恢复缺失的基因表达。该模型基于最优传输理论，通过正则化细胞嵌入空间来应对单细胞转录组数据的复杂分布。此外，还提出了表达一致性模块引入bulk RNA-seq数据指导缺失基因恢复。
在进行数据竞赛中，数据预处理阶段经常需要对数据进行缺失值处理。关于缺失值的处理并没有想象中的那么简单。以下为一些经验分享，基本涵盖了大部分处理方式。
估算缺失值的方法的选择在很大程度上影响了模型的预测能力。在大多数统计分析方法中，按列表删除是用于估算缺失值的默认方法。但是，它不那么好，因为它会导致信息丢失。
在交通和能源管理等现实场景中，常会遇到大量具有缺失值、噪声和不规则采样模式的时间序列数据。尽管目前已经提出了许多插值方法，但大多数倾向于在局部范围内运行，这涉及到将长序列分割成固定长度的片段进行模型训练，这种局部范围往往导致忽略全局趋势和周期性模式。更重要的是，大多数方法假设观测值是在规则的时间戳上采样的，无法处理各种应用中复杂的不规则采样时间序列。此外，大多数现有方法是以离线方式学习的，不适合处理快速到达的流式数据。
空间分辨转录组学技术能够在完整组织的背景下全面测量基因表达模式。然而，现有技术存在分辨率低或测序深度浅的问题。今年1月，《Briefings in Bioinformatics》发表了一种基于深度学习的方法：DIST，其将基因表达谱归因于未测量的位置，并通过自我监督学习和转移学习增强原始测量点和估算点的基因表达。
今天给大家介绍印度德里Indraprastha信息技术学院的Debarka Sengupta教授等人发表在Scientific Reports上的一篇文章 “AutoImpute: Autoencoder based imputation of single-cell RNA-seq data” 。单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 技术的出现，使我们能够以单细胞分辨率测量数千个基因的表达水平。然而，单个细胞中起始RNA的数量不足会导致显著的“dropout”事件 (被错误判断为零的表达值)，在表达矩阵中引入大量的零计数。为了解决这一问题，本文提出了一种基于自编码器的稀疏基因表达矩阵的插补方法。AutoImpute，它学习输入的scRNA-seq数据的固有分布，并相应地插补缺失值，对生物沉默基因 (真实表达的零值) 进行最小的修改。在真实的scRNA-seq数据集上进行测试时，AutoImpute在基于下采样数据的表达恢复、细胞聚类精度、方差稳定和细胞类型可分离性方面表现出竞争性。
各种数据挖掘文章本质上都是要把目标基因集缩小，比如表达量矩阵通常是2万多个蛋白编码基因，不管是表达芯片还是RNA-seq测序的，采用何种程度的差异分析，最后都还有成百上千个目标基因。如果是临床队列，通常是会跟生存分析进行交集，或者多个数据集差异结果的交集，比如：多个数据集整合神器-RobustRankAggreg包 ，这样的基因集就是100个以内的数量了，但是仍然有缩小的空间，比如lasso等统计学算法，最后搞成10个左右的基因组成signature即可顺利发表。其实还有另外一个策略方向，有点类似于人工选择啦，通常是可以往热点靠，比如肿瘤免疫，相当于你不需要全部的两万多个基因的表达量矩阵进行后续分析，仅仅是拿着几千个免疫相关基因的表达矩阵即可。最近比较热门的有：自噬基因，铁死亡，EMT基因，核受体基因家族，代谢基因。还有一个最搞笑的是m6a基因的策略，完全是无厘头的基因集搞小，纯粹是为了搞小而搞小。目前单细胞转录组大行其道，所以很多人喜欢使用公共的单细胞转录组数据集来缩小基因范围。学员在微信交流群分享了一个2024年5月的单细胞数据挖掘文章，标题是：《Single-cell combined with transcriptome sequencing to explore the molecular mechanism of cell communication in idiopathic pulmonary fibrosis》，研究者们重新分析了 GSE122960 这个单细胞转录组数据集，主要是第一层次降维聚类分群后，提取了巨噬细胞的特异性基因，然后走了随机森林生存分析算法，得到了 five most related key genes (CD163, IFITM2, IGSF6, S100A14 and SOD3). 有了目标的5个基因就可以很方便的各种简单分析来强调他们的生物学意义。比如去跟PDCD1基因看相关性：
数据缺失是数据科学家在处理数据时经常遇到的问题，本文作者基于不同的情境提供了相应的数据插补解决办法。没有完美的数据插补法，但总有一款更适合当下情况。
对于数据挖掘和分析人员来说，数据准备（Data Preparation，包括数据的抽取、清洗、转换和集成）常常占据了70%左右的工作量。而在数据准备的过程中，数据质量差又是最常见而且令人头痛的问题。本文针对缺失值和特殊值这种数据质量问题，进行了初步介绍并推荐了一些处理方法。 值得注意的是，这里所说的缺失值，不仅包括数据库中的NULL值，也包括用于表示数值缺失的特殊数值（比如，在系统中用-999来表示数值不存在）。如果我们仅有数据库的数据模型，而缺乏相关说明，常常需要花费更多的精力来发现这些数值的特殊含义
特征工程本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。一般来说包含以下几个方面的内容:
再好的模型，如果没有好的数据和特征质量，那训练出来的效果也不会有所提高。数据质量对于数据分析而言是至关重要的，有时候它的意义会在某种程度上会胜过模型算法。
今天给大家介绍美国加利福尼亚大学Jingyi Jessica Li教授等人发表在Nature Communications上的一篇文章 “An accurate and robust imputation method scImpute for single-cell RNA-seq data” 。新兴的单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 技术能够在单细胞水平研究转录组学情况。但是ScRNA-seq数据分析由于过多的零计数而变得复杂，也就是所谓的“dropout”事件，这是由于单个细胞内测序的mRNA量过少。 本文提出了scImpute，一种统计方法，可以准确而可靠地估算出scRNA-seq数据中的“dropout”。 scImpute自动识别可能的“dropout”，并且仅对这些值执行插补，而不会对其余数据引入新的偏差。scImpute还可以检测离群细胞并将其排除在插补之外。根据在模拟的和真实的人类和小鼠scRNA-seq数据中进行评估，表明scImpute是一种有效的工具，可识别可能的“dropout”，增强细胞亚群的聚集，提高差异表达分析的准确性，并有助于基因表达动力学的研究。
论文题目：Anytime3D Object Reconstruction Using Multi-Modal Variational Autoencoder
在分析数据集时，常常会碰到一些缺失值，如果缺失值的数量相对总体来说非常小，那么直接删除缺失值就是一种可行的方法。但某些情况下，直接删除缺失值可能会损失一些有用信息，此时就需要寻找方法来补全缺失值。今天小编给大家介绍一个用来处理缺失值的 R 包——MICE，本文为译文，原文链接[1]及参考文章[2]见文末。
4月23日，万维网顶会WWW-2021 ( The Web Conference 2021: International World Wide Web Conference ) 公布了本届会议的最佳论文奖冠亚军（Winner和Runner-Up），来自天津大学金弟副教授团队的论文《Heterogeneous Graph Neural Network via Attribute Completion》斩获最佳论文奖（Runner-Up）。
4、强化滤波：滤波电容器多并联几个不同容量的电容器。可以考虑加入有点干的π型滤波器。
时间序列数据随处可见，要进行时间序列分析，我们必须先对数据进行预处理。时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。
来源：Deephub Imba本文约2600字，建议阅读5分钟在本文中，我们将看到在深入研究数据建模部分之前应执行的常见时间序列预处理步骤和与时间序列数据相关的常见问题。 时间序列数据随处可见，要进行时间序列分析，我们必须先对数据进行预处理。时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。 在本文中，我们将主要讨论以下几点： 时间序列数据的定义及其重要性。 时间序列数据的预处理步骤。 构建时间序列数据，查找缺失值，对特征进行去噪，并查找数据集中存在的异常值。 首先，让我们先了解时间序列的定义： 时间序列是在
=========================================
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第50章 STM32F407的样条插补实现，波形拟合丝滑
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第50章 STM32F429的样条插补实现，波形拟合丝滑
视频的帧率已经远远赶不上人民群众的需求了，所以有不少人都在研究如何把普通视频变成高帧率视频。
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
数据科学工作通常需要大幅度提高工作量才能提高所开发模型的准确性。这五个建议将有助于改善您的机器学习模型，并帮助您的项目达到其目标。
请教Matlab的griddata的用法以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！
很多数据不可避免的会遗失掉，或者采集的时候采集对象不愿意透露，这就造成了很多NaN（Not a Number）的出现。这些NaN会造成大部分模型运行出错，所以对NaN的处理很有必要。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第50章 ST
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第50章 STM32H7的样条插补实现，波形拟合丝滑顺畅
今天给大家介绍加利福尼亚大学的Nir Yosef教授等人发表在Nature Methods上的一篇文章 “Deep generative modeling for single-cell transcriptomics” 。单细胞转录组测量可以揭示未开发的生物多样性，但它们受到技术噪音和偏差的影响，必须建模以解释下游分析中产生的不确定性。本文介绍了single-cell variational inference (scVI)，一个现成的可扩展框架，用于概率表示和分析单细胞中的基因表达。scVI使用随机优化和深度神经网络来聚合相似细胞和基因的信息，并近似观察到的表达值的分布，同时考虑批次效应和有限的灵敏度。本文将scVI用于一系列基本的分析任务，包括批处理校正、可视化、聚类和差异性表达，并为每个任务实现了较高的精度。
分别介绍了确定项目终极目标、选择损失函数、获取数据以及构建测试集，接下来在进入选择算法和训练模型之前，一个很重要的步骤就是特征工程，它包括了对数据的预处理、特征提取、特征分析以及特征构建等几个步骤，可以说能否训练一个好的模型，除了选择合适的算法，准备好数据也是非常关键的！
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
