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R获取数值向量的分位数值

如果我们手上有一个数值向量，怎么用R去获取这个向量的各个分位数值呢？...我们来看个具体的例子 a=1:10 summary(a) 我们可以得到下面的结果，summary(a)一共得到6个数值，分别是a的最小值，1/4分位数，中值（2/4分位数），均值，3/4分位数和最大值。...四分位数（Quartile），即统计学中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。...第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。第二四分位数 (Q2)，又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。...这个函数除了可以输出固定这这个几个分位数值以外，还可以输出你指定的分位数值。

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神经网络中的分位数回归和分位数损失

假设我们有一个预测问题，其中我们要预测一个连续型变量的分布，并且我们关注不同的分位数，例如中位数、0.25分位数、0.75分位数等。...待预测的四分位数(百分位数)在列中为[0.500,0.700,0.950,0.990,0.995]，在行中为批大小[1,4,16,64,256]，总共有25个预测。...在10,000个训练数据实例(蓝色)中，低于预测输出值(红色)的实例的比率在图中被标记为“实际”值。低于指定百分位数值的样本百分比通常接近指定值，并且输出分位数预测的是非常直接的。...总结分位数回归是一种强大的统计工具，对于那些关注数据分布中不同区域的问题，以及需要更加灵活建模的情况，都是一种有价值的方法。...Quantile loss在一些应用中很有用，特别是在金融领域的风险管理问题中，因为它提供了一个在不同分位数下评估模型性能的方法。

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R语言分位数回归预测筛选有上升潜力的股票

p=18984 现在，分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。与均值回归（OLS）不同，目标不是给定x的均值，而是给定x的一些分位数。您可以使用它来查找具有良好上升潜力的股票。...使用下图最好地理解分位数回归的用法： ? 绘制的是股票收益。蓝线是OLS拟合值，红线是分位数（80％和20％）拟合值。在上部面板中，您可以看到，当市场上涨时（X轴上的正值很高），Y轴上的分散很大。...当市场下跌时，相对的分散程度而言较大。在底部面板中，情况相反。当市场上涨时，您“非常了解”股票会发生什么，但是当市场处于下跌时，股票收益的不确定性就会降低。...考虑到其他因素，您希望投资组合中包含高位股票。当市场上涨时，它们收益很好，但同时在下跌的过程中提供相对的确定性。...假设我们以最差的比率做空股票，并以最佳的比率做多股票。

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30分钟吃掉pytorch中的各种归一化层

一，归一化层概述归一化技术对于训练深度神经网络非常重要。它们的主要作用是让模型的中间层的输入分布稳定在合适的范围，加快模型训练过程的收敛速度，并提升模型对输入变动的抗干扰能力。...pytorch中内置的归一化层包括 nn.BatchNorm2d(1d), nn.LayerNorm, nn.GroupNorm, nn.InstanceNorm2d 等等。...结构化数据通常使用BatchNorm1D归一化【结构化数据的主要区分度来自每个样本特征在全体样本中的排序，将全部样本的某个特征都进行相同的放大缩小平移操作，样本间的区分度基本保持不变，所以结构化数据可以做...训练过程BatchNorm的均值和方差和根据mini-batch中的数据估计的，而推理过程中BatchNorm的均值和方差是用的训练过程中的全体样本估计的。...因此预测过程是稳定的，相同的样本不会因为所在批次的差异得到不同的结果，但训练过程中则会受到批次中其他样本的影响所以有正则化效果。

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R语言分位数回归Quantile Regression分析租房价格

本文想在R软件中更好地了解分位数回归优化。在查看分位数回归之前，让我们从样本中计算中位数或分位数。中位数考虑一个样本 ? 。要计算中位数，请求解 ? 可以使用线性编程技术解决。...， r = lp("min", c(rep(1,2*n),0), tail(r$solution,1) [1] 1.01523 分位数当然，我们可以将之前的代码改编为分位数 tau =...R代码 r = lp("min", c(rep(tau,n),rep(1-tau,n),0), [1] 0.674124 分位数回归（简单）考虑一个数据集，该数据集是一个主要城市的单位租金与面积...分位数回归的线性程序 ? 与ai，bi≥0和 ?...多元分位数回归现在，我们尝试使用两个协变量呢，例如，让我们看看是否可以将单位的租金解释为面积的（线性）函数和建筑年龄。

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牛客NOIP提高组R1 A中位数(二分)

Sol 很神仙的题目啊，考场上只会$n^2$的暴力。。考虑直接二分一个$mid$，我们来判断最终答案是否可能大于$x$。...判断的时候记录一下前缀最小值即可，设$s[i]$表示$1-i$中有多少比它大的，要求的长度为$len$，我们记下$s[i - len]$的最小值为$Mi$ 若$s[i] - Mi > 0$，那么说明在长度至少为...$len$的区间中，大于$mid$的数和小于$mid$的数相互抵消后仍然有比$mid$大的数，此时$mid$是合法的第一次做这种二分答案，但答案不是给出的数的题。...= 1e9 + 10, ans; while(l r) { int mid = l + r >> 1; if(check(mid)) ans = mid,...l = mid + 1;//是否有比mid大的解 else r = mid - 1; } printf("%d", ans); return 0; } /* 5

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MongoDB脚本：集合中字段数据大小的分位数统计

日常开发中，有时需要了解数据分布的一些特点，比如这个colllection里documents的平均大小、全部大小等，来调整程序的设计。...对于系统中已经存在大量数据的情况，这种提前分析数据分布模式的工作套路（最佳实践）可以帮助我们有的放矢的进行设计，避免不必要的过度设计或者进行更细致的设计。...如果想获得某个collection相关的各种存储统计信息，可以使用 collStats。...下面的命令可以显示 COLLECTION 中满足条件status=’active’，字段FIELD_A， FIELD_B的数据大小的quantile analysis。...实际使用时用自己的集合名、字段名以及过滤条件进行替换即可。 //最大的Top10和百分比分布。

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R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析

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。...简介回归分位数（RQ）由（Koenker和Gilbert，1978）提出，将感兴趣的结果的条件分位数作为预测因子的函数来建模。...贝叶斯_分位数_回归 Tobit RQ为描述非负因变量和协变量向量之间的关系提供了一种方法，可以被表述为因变量的数据未被完全观察到的分位数回归模型。...图3：当τ=0.50时，免疫球蛋白G数据集的系数的路径和密度图。前列腺癌数据在本小节中，我们说明贝叶斯分位数回归在前列腺癌数据集（Stamey等人，1989）上的表现。...还可以拟合贝叶斯lassoTobit 分位数回归和贝叶斯自适应lassoTobit 分位数回归。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。 ?

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R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析

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。...简介回归分位数（RQ）由（Koenker和Gilbert，1978）提出，将感兴趣的结果的条件分位数作为预测因子的函数来建模。...贝叶斯_分位数_回归 Tobit RQ为描述非负因变量和协变量向量之间的关系提供了一种方法，可以被表述为因变量的数据未被完全观察到的分位数回归模型。...图3：当τ=0.50时，免疫球蛋白G数据集的系数的路径和密度图。前列腺癌数据在本小节中，我们说明贝叶斯分位数回归在前列腺癌数据集（Stamey等人，1989）上的表现。...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。

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R语言：小数点位数的设置

R语言中对小数点的位数的设置经常用数据分析，有时不同的文件的小数位数不一样，但是我们可以让它们的位数保持一致的，下面的介绍就是设置小数位数。...> a=0.234333323#9位 > a [1] 0.2343333 下面开始设置下 > options(digits=3) > a=0.34434434#8位 > a [1] 0.344 看最大的位数...options(digits=22) > options(digits=23) Error in options(digits = 23) : 'digits'参数不对，可用0...22 从上面知道，最多是22位的，...> a = 0.111222333444555666777888999#27位 > options(digits=22) > a [1] 0.11122233344455566 是的，它的最大位数是22

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R语言分位数回归预测筛选有上升潜力的股票|附代码数据

p=18984 最近我们被客户要求撰写关于分位数回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。现在，分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。...使用下图最好地理解分位数回归的用法：绘制的是股票收益。蓝线是OLS拟合值，红线是分位数（80％和20％）拟合值。...---- 点击标题查阅往期内容贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据 01 02 03 04 在上部面板中，您可以看到，当市场上涨时（X轴上的正值很高...本文选自《R语言分位数回归预测筛选有上升潜力的股票》。...点击标题查阅往期内容 matlab使用分位数随机森林（QRF）回归树检测异常值贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据分位数自回归QAR分析痛苦指数

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神经网络中的归一化

我们今天介绍一下神经网络中的归一化方法~ 之前学到的机器学习中的归一化是将数据缩放到特定范围内，以消除不同特征之间的量纲和取值范围差异。...这样做的好处包括降低数据的量纲差异，避免某些特征由于数值过大而对模型产生不成比例的影响，以及防止梯度爆炸或过拟合等问题。神经网络中的归一化用于加速和稳定学习过程，避免梯度问题。 ...机器学习中的正则化分为L1和L2正则化，sklearn库中的Lasso类和Ridge类来实现L1正则化和L2正则化的线性回归模型。通过调整alpha参数，可以控制正则化的强度。...利用这些统计数据对批次数据进行归一化处理：这一步将数据转换为一个近似以0为中心，标准差为1的正态分布。...尺度变换和偏移：为了保持网络的表达能力，通过可学习的参数γ（尺度因子）和β（平移因子）对归一化后的数据进行缩放和位移。

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用于时间序列概率预测的分位数回归

图(A): 分位数回归分位数回归概念分位数回归是估计⼀组回归变量X与被解释变量Y的分位数之间线性关系的建模⽅法。以往的回归模型实际上是研究被解释变量的条件期望。...在本章中，我们将使用 Neural Prophet 的分位数回归模块。环境要求安装 NeuralProphet。 !pip install neuralprophet !...df = data[['ds','cnt']] df.columns = ['ds','y'] 构建分位数回归模型直接在 NeuralProphet 中构建分位数回归。...图 (E)：分位数预测预测区间和置信区间的区别预测区间和置信区间在流行趋势中很有帮助，因为它们可以量化不确定性。它们的目标、计算方法和应用是不同的。下面我将用回归来解释两者的区别。...在图(F)中，我在左边画出了线性回归，在右边画出了分位数回归。

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Spark ML 正则化标准化归一化 ---- spark 中的归一化

文章大纲 spark 中的归一化 MaxAbsScaler MinMaxScaler 参考文献 spark 中的归一化 MaxAbsScaler http://spark.apache.org/docs...The rescaled value for feature E is calculated as: R...，那么对于但一值的情况如何转换呢？...(3, 10.0, 0.0) )).toDF("id", "features","result") df.show() 参考文献系列文章：正则化、标准化、归一化基本概念简介...spark 中的正则化 spark 中的标准化 spark 中的归一化扩展spark 的归一化函数 spark 中的特征相关内容处理的文档 http://spark.apache.org/docs

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数据流中的中位数

题目描述如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...> right = new PriorityQueue(); public void setN(int n) { N = n; } /* 当前数据流读入的元素个数...void insert(Integer val) { /* 插入要保证两个堆存于平衡状态 */ if (N % 2 == 0) { /* N 为偶数的情况下插入到右半边...* 因为右半边元素都要大于左半边，但是新插入的元素不一定比左半边元素来的大， * 因此需要先将元素插入左半边，然后利用左半边为大顶堆的特点，取出堆顶元素即为最大元素，此时插入右半边

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数据流中的中位数

题目描述如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。解题思路我们可以将数据排序后分为两部分，左边部分的数据总是比右边的数据小。...那么，我们就可以用最大堆和最小堆来装载这些数据：最大堆装左边的数据，取出堆顶（最大的数）的时间复杂度是O(1) 最小堆装右边的数据，同样，取出堆顶（最小的数）的时间复杂度是O(1) 从数据流中拿到一个数后...，先按顺序插入堆中：如果左边的最大堆是否为空或者该数小于等于最大堆顶的数，则把它插入最大堆，否则插入最小堆。...要获取中位数的话，直接判断最大堆和最小堆的size，如果相等，则分别取出两个堆的堆顶除以2得到中位数，不然，就是最大堆的size要比最小堆的size大，这时直接取出最大堆的堆顶就是我们要的中位数。

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数据流中的中位数

题目描述如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。...两个堆实现思路为了保证插入新数据和取中位数的时间效率都高效，这里使用大顶堆+小顶堆的容器，并且满足： 1、两个堆中的数据数目差不能超过1，这样可以使中位数只会出现在两个堆的交接处； 2、大顶堆的所有数据都小于小顶堆...new Double((minHeap.peek() + MaxHeap.peek())+"")/2:new Double(MaxHeap.peek()+""); } 方法二:普通排序,找中位数时候如果奇数直接返回

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深度学习中的组归一化（GroupNorm）

BN 需要用到足够大的批大小（例如，每个工作站采用 32 的批量大小）。一个小批量会导致估算批统计不准确，减小 BN 的批大小会极大地增加模型错误率。加大批大小又会导致内存不够用。? 归一化的分类?...BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异：BatchNorm：batch方向做归一化，算N*H*W的均值LayerNorm：channel方向做归一化，算C*H*W的均值InstanceNorm：一个channel...内做归一化，算H*W的均值GroupNorm：将channel方向分group，然后每个group内做归一化，算(C//G)*H*W的均值LN 和 IN 在视觉识别上的成功率都是很有限的，对于训练序列模型...所以，在视觉领域，BN用的比较多，GN就是为了改善BN的不足而来的。GN 把通道分为组，并计算每一组之内的均值和方差，以进行归一化。GN 的计算与批量大小无关，其精度也在各种批量大小下保持稳定。...怎么做在现有深度学习框架下可以轻松实现组归一化。?效果?

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深度学习中的归一化技术全面总结

在这篇文章中，我将使用类比和可视化的方式来回顾这些方法中，这将帮助您了解它们的产生的原因和思维过程。为什么要归一化？例如，我们现在用两个特征构建一个简单的神经网络模型。...在深度神经网络中，由于层数是固定的，因此很容易存储每个 BN 层的统计信息。然而在 RNN 中，输入和输出形状的长度不同。...batch(N) 中的每个示例都在 [C, H, W] 维度上进行了归一化。...上面的针对于激活的归一化方法我们基本上都听说过也经常会用到，下面我们来介绍针对权重的归一化方法。...总结归一化是深度学习中的一个基本概念。它加快了计算速度并稳定了训练。多年来发展了许多不同的技术。

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Micrometer中0.5 0.9 0.99三个百分位数详解

Micrometer的Timer类中的publishPercentiles方法使用0.5, 0.95, 0.99这三个百分位数，是因为它们在性能监控和SLA（Service Level Agreement...下面对这三个百分位数进行详细解析： 0.5（Median）中位数：中位数表示所有观测值排序后位于中间位置的值。它可以有效避免异常值的影响，提供对数据集中心趋势的度量。...在性能监控中，中位数能够反映出系统在正常运行条件下的平均响应时间，对于评估系统的一般性能非常有用。...0.95（95th Percentile）：95th 百分位数表示在所有观测值中，有95%的数据低于这个值。它是评估系统在高负载情况下性能的重要指标，尤其是在需要确保绝大多数用户获得良好体验的情况下。...在SLA中，这个指标通常被用来定义性能目标，例如“95%的请求应在1秒内完成”。 0.99（99th Percentile）：99th 百分位数则是更为严格的性能指标，它表明有99%的数据低于此值。

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