一、线性回归 1.定义 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线 ...
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2021-06-30 18:32:28
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上篇存在的问题 这周和小组同学一起讨论，分析存在问题主要是由于以下两个原因 间隔1度取一个方向，再在这个方向上做插值，这个1度的间隔本身就漏掉一些你点，并且会存在在边界处，越来越宽的情况 沿着当前方向计算时取出的点的坐标是浮点数，直接四舍侮五入造成的误差 解决方案 根据以上问题，**首先解决需要解决 ...
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2021-06-28 19:09:41
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为了减少由于扩增引起的误差，人们在一些单细胞测序的步骤中增加了 UMI（unique molecular identifiers），UMIs 是由 4-10 个随机核苷酸组成的序列，在 mRNA 反转录后，进入到文库中，每一个 mRNA，随机连上一个 UMI，因此可以计数不同的 UMI，最终计数 m ...
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2021-06-28 18:14:29
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一、简介 最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。 LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进 ...
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2021-06-25 16:42:30
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一、简介 最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。 LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进 ...
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2021-06-25 16:41:14
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一、简介 最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。 LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进 ...
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2021-06-25 16:39:42
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习题1.1 统计学习方法的三要素为：模型、策略、算法。 模型即需要用函数 \(Y=f_\theta(X)\) 或者条件概率分布 \(P_\theta(Y|X)\) 表示。 策略即寻找合适的损失函数，表示预测值与真实值之间的误差，进而构建风险函数。风险函数就是最优化的目标函数。 算法即学习模型时需要选 ...
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2021-06-21 20:51:54
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为什么电脑要同步时间？因为电脑自己的钟不准。破电脑一天慢五分钟也不奇怪。 对时需要对到什么精度？一般家用的电脑时钟误差一分钟完全可以接受。集群服务器配合工作一般需要所有的时钟同步在一秒之内。 和谁同步？一般是和世界各地的 NTP （Network Time Protocol）服务器同步的。米国标准时 ...
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2021-06-20 18:29:35
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RMSE（均方根误差）是一个衡量回归模型误差率的常用公式。 不过，它仅能比较误差是相同单位的模型。 假设上面的房价预测，只有五个样本，对应的 真实值为：100,120,125,230,400 预测值为：105,119,120,230,410 ...
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2021-06-08 23:19:33
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import javax.xml.bind.SchemaOutputResolver; public class demo03 { public static void main(String[] args) { //整数拓展； 进制 二进制0b 十进制 八进制0 十六进制0x int i=10; ...
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2021-06-07 20:12:14
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