样本相关性

3、质控设置

注意1.质控代号为实际仪器上具体的样本编号，一般为9000号以后，如9001，90022.同一个仪器，同一个质控代号只能在一个批号中启用，之前使用的批号要先设置失效如下图：image.png3菜单质控设置下的质控靶值设置选
大象也会飞·2024-01-28 05:57

最新闻

国家卫生健康委赴福建工作组，目前对福建本轮疫情已经概括为形势严峻复杂，存在外溢风险，国家卫健委赴复建工作组，今天上午来到莆田仙游县，督导全员核酸检测，截至到昨天的24点，仙游县核酸采样874586份，样本已经基本完成检测
诗雅客·2024-01-28 04:48

2.差异性

四分位数有三个，第一个四分位数就是通常所说的四分位数，称为下四分位数，第二个四分位数就是中位数，第三个四分位数称为上四分位数，分别用Q1、Q2、Q3表示：Q1：第一四分位数、“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到
Spinggang·2024-01-28 03:30

混淆矩阵、准确率、查准率、查全率、DSC、IoU、敏感度的计算

2、混淆矩阵的概念所谓的混淆矩阵如下表所示：TP:真正类，真的正例被预测为正例FN:假负类，样本为正例，被预测为负类FP:假正类，原本实际为负，但是被预测为正例TN:真负类，真的负样本被预测为负类。
齐落山大勇·2024-01-28 02:39

[Python] pytorch损失函数之MSELoss(均方误差损失)介绍和使用场景

假设有n个样本，真实值分别为y₁,y₂,……,yₙ，预测值分别为ŷ₁,ŷ₂,……,ŷₙ。
老狼IT工作室·2024-01-28 02:27

样本库系统使用说明

2、组织单位只提供联网系统（本软件）和流程审批，生物样本的储存规范和安全问题自行解决。
Julianne_zhang·2024-01-28 02:32

[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用

数据集包括从三个不同的品种（类别）的葡萄酒中测得的13种不同的化学特征，共178个样本。这些化学特征包括酸度、灰分、酒精浓度等。
老狼IT工作室·2024-01-28 02:10

思维导图—时间管理

2.记录分析时间每个月抽一天时间作为样本，比较详细记录下自己的时间分配。你会吃惊发现自己浪费的时间如此之多3.利用碎片时间碎片时间利用好碎片时间的秘诀是提前为碎片时间储备任务。
Yolanda苏子君·2024-01-28 02:54

优势比和最大似然

1.优势比oddsratio1.1什么是优势比优势比(oddsratio；OR)是一种描述概率的方式，用于反映分类变量之间的相关性。优势：设定p为事件发生的概率，则发生的优势为，odds=p/1-p。
紫色蜘蛛爬啊爬·2024-01-28 01:36

如何选择适合的数据采集卡

一般数据采集卡选型，按如下步骤进行，详细指标请参阅相应产品的样本或选型指南。
阿尔泰1999·2024-01-28 01:29

我的隐私计算学习——联邦学习（5）

（七）联邦迁移学习相关研究表明，联邦迁移学习不需要主服务器作为各参与方间的协调者，旨在让模型具备举一反三能力，在各参与方样本空间以及特征空间均存在较少交叉信息的情况下，使用迁移学习算法互助地构建模型，可解决标签样本少和数据集不足的问题
Atara8088·2024-01-28 00:24

别人吹空调，你却在怕冷！？那是你体虚啦，抓紧三伏补一补，错过再等一年

世界中医药学会联合会体质研究专业委员会曾发布《2017年度国民体质辨识报告》，这份全国调研样本数最大的一份体质分析报告指出：除平和体质外，阳虚体
晓冰晓暖·2024-01-28 00:05

文章阅读版块使用说明

一、使用须知1、此板块是为鼓励医学大数据的研究、写作、分享的精神，发表创新、互动进步，促成科研合作而建立的，同时把互动评分作为了样本库等级积分的一部分。
Julianne_zhang·2024-01-28 00:47

算法之K-均值法简介

K-均值算法（K-Means）是一种无监督学习的聚类分析方法，用于将数据集中的样本划分成预设数量（K）的簇（cluster），使得每个簇内的数据点彼此相似度较高，而不同簇之间的数据点差异较大。
skyshandianxia·2024-01-28 00:19

【MATLAB第92期】基于MATLAB的集成聚合多输入单输出回归预测方法（LSBoost、Bag）含自动优化超参数和特征敏感性分析功能

样本数据选用7变量1因变量。%%导入数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%划分训练集和测试集temp=randperm(103
随风飘摇的土木狗·2024-01-27 23:55

【MySQL】事务

目录一、事务的概念二、支持事务的存储引擎三、事务的提交方式三、事务的操作四、事务的隔离级别一、事务的概念事务由一条或多条SQL语句组成，这些语句在逻辑上存在相关性，共同完成一个任务，事务主要用于处理操作量大
Insisting.·2024-01-27 23:07

2021-01-20

2、艺术品投资热有其道理，经济回报接近蓝筹股，回报波动率也接近，而且跟股票市场、债券市场的相关性很低，是一种好的分散风险的工具。
蔡红峰·2024-01-27 21:10

血清血浆如何提取

BIOG产品特点◎操作简便快速，可在30分钟内获得理想的DNA，适用于一次处理较多样本的批量提取；◎提取DNA纯度高，无抑制剂，A260/A280为1.7-1.9；◎采用自主研发的改性硅基磁珠，同样的样本量提取的
清风拂面vv·2024-01-27 20:42

数学建模之数据预处理-------数据异常值的处理

1.数据集成：把不同类型的数据转换成统一的类型；，即格式的统一化；2.数据规约：包括数据降维，降数据，数据压缩当不同数据相关性很大时，我们采用降维的方法；当数据的相关性很小时，我们采用降数据的方法数据降维的主成分分析即
阑梦清川·2024-01-27 19:03

一文入门Elasticsearch

_CAT2.索引一个文档3.查看文档4.更新文档5.删除文档或索引6.elasticsearch的批量操作——bulk7.样本测试数据四、进阶检索1.searchApi2.QueryDSL（1）基本语法格式
Kaiz‘s Blog·2024-01-27 19:33

那些年与指针的爱恨情仇（一）---- 指针本质及其相关性质用法

关注小庄顿顿解馋(≧∇≦)引言：小伙伴们在学习c语言过程中是否因为指针而困扰，指针简直就像是小说女主，它逃咱追，我们插翅难飞…本篇文章让博主为你打理打理指针这个傲娇鬼吧~本节我们将认识到指针本质，何为指针和她的性质用法，请放心食用！指针本质及其性质用法一.指针的本质1.内存与地址2.指针变量与地址2.1取址符（&）2.2指针变量2.3解引用操作符（*）2.4指针变量的大小二.指针的性质1.指针类型
9ilk·2024-01-27 18:13

测评自养号：美客多卖家如何养号？

这个算法的核心逻辑在于，它会综合考虑商品的销量、商品评价、卖家服务以及商品的相关性等因素，来决定一个商品在搜索结果中的位置。因此，我
Joe说跨境·2024-01-27 18:40

【minitab实战】--控制图制作

Minitab绘制过程统计量（如子组均值、单个观测值、加权统计量或缺陷数）与样本编号或时间的
用余生去守护·2024-01-27 18:39

minitab学习系列(1)--二项式分布过程能力分析

估计每个样本的缺陷品百分比，以及所有样本的缺陷品百分比（缺陷百分比）
用余生去守护·2024-01-27 18:09

EXCEL绘制均值&极差控制图

二、EXCEL做均值&极差控制图（子组为4）1.收集数据2.计算样本均值和极差3.计算控制限4.绘图三、EXCEL做均值&极差控制图（子组为5）四、控制图分析1.观察与分析生产过程是否处于统计控制状态2
用余生去守护·2024-01-27 18:09

MiniTab的拟合回归模型的分析

例如，房地产评估人员想了解城市公寓与多个预测变量（包括建筑面积、可用单元数量、建筑年限和到市中心的距离）之间的相关性。检验员可以使用多个回归来确定预测变量是否与销售价格显著相关。
红狐九尾·2024-01-27 18:38

MiniTab的相关性统计

相关概述相关可以度量两个变量之间关联的强度和方向。可以在以下两种相关方法之间进行选择：Pearson积矩相关和Spearman秩次相关。Pearson相关（又称为r）是最常见的方法，它度量两个连续变量之间的线性关系。如果变量之间的关系不是线性的，则可以使用Spearman秩次相关（又称为Spearman的rho）。Spearman相关度量两个连续或顺序变量之间的单调关系。例如，刨花板制造商的工程师
红狐九尾·2024-01-27 18:38

Pandas应用-股票分析实战

金融领域最重要的数据类型之一股价、汇率为常见的时间序列数据趋势分析：主要分析时间序列在某一方向上持续运动在量化交易领域，我们通过统计手段对投资品的收益率进行时间序列建模，以此来预测未来的收益率并产生交易信序列相关性
小旺不正经·2024-01-27 18:18

效应量

原文：https://www.iikx.com/news/statistics/1827.html进行变量间的相关性分析，或者组间某指标差异时，往往习惯采用P值和统计量。
弱小无助又能吃·2024-01-27 18:02

Emergent Abilities of Large Language Models 机翻mark

摘要证明通过扩大语言模型可以可靠地提高性能和样本效率在广泛的下游任务。相反，本文讨论了我们称之为大型语言模型的新兴能力的一种不可预测的现象。
Travis_del·2024-01-27 18:38

在线作图丨数据降维方法③——正交偏最小二乘方判别分析（OPLS-DA）

与PCA不同，PLS是“有监督”模式的偏最小二乘法分析，也就是在分析数据时，已知样本的分组关系，这样可以更好的选择区分各组的特征变量，确定样本之间的关系。
维凡生物·2024-01-27 17:34

scATAC文献：利用scRNA-seq和scATAC-seq研究灵长类中间神经元发育过程中的进化保守和非保守调控

Evolutionarilyconservativeandnon-conservativeregulatorynetworksduringprimateinterneurondevelopmentrevealedbysingle-cellRNAandATACsequencing期刊：CellResearch发表时间：2022年3月技术：scRNA-seq&scATAC-seq样本
科研菜鸟·2024-01-27 16:09

Facebook 广告帐户：多账号运营如何防止封号？

然而，Facebook制定了广告商必须遵守的严格政策和准则，以确保其广告的质量和相关性，包括广告帐户限制。不遵守这些准则可能会导致广告商的多个Facebook广告帐户被禁止。
做跨境的红姐·2024-01-27 15:02

让二叉树无处可逃

2、1、基本概念2、2、二叉树的相关定义2、3、二叉树的相关性质2、4、二叉树的表示方式3、总结1、树？
薛定谔方程难·2024-01-27 15:24

深度学习之处理多维特征的输入

我们首先来看一个糖尿病的数据集：在数据集中，我们称每一行叫做sample，表示一个样本，称每一列是feature，也就是特征在数据库里面这就是一个关系表，每一行叫做记录，每一列叫做字段。
丘小羽·2024-01-27 14:19

过采样和欠采样是处理类别不平衡问题的两种常见方法，它们的特点是什么？

问题解答：过采样和欠采样是处理类别不平衡问题的两种常见方法，它们各自具有一些特点：过采样（Oversampling）：特点：通过创建少数类的新样本来平衡类别分布。
神笔馬良·2024-01-27 13:54

目标检测类不平衡会存在什么问题？

问题解答：目标检测中的类别不平衡指的是不同类别的目标在数据集中的样本数量差异较大。
神笔馬良·2024-01-27 13:23

vit细粒度图像分类（二）SwinFC 学习笔记

然后在每个阶段的分支通道上嵌入融合外部依赖及跨空间注意力模块，以捕获数据样本之间的潜在相关性，同时捕捉不同空间方向上具有判别力的特征信息，进而强化网
无妄无望·2024-01-27 13:39

Dropout原理解析

**1.Dropout简介**1.1Dropout出现的原因在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。
yxyou_1124·2024-01-27 13:55

Elasticsearch学习笔记(15) - 相关性算分

简介在Elasticsearch中，相关性算分描述了一个文档和查询语句的匹配程度。Elasticsearch会对每个匹配查询条件的结果进行相关性分数的计算，即：_score。
juconcurrent·2024-01-27 12:50

《Android源码设计模式解析与实战》读书笔记

简单来说，一个类中应该使一组相关性很高的函数、数据的封装。例如一个ImageLoader实现图片加载，并要将图片缓存起来。
weixin_34416649·2024-01-27 11:55

Android源码设计模式解析与实战第2版笔记（一）

一个类中应该是一组相关性很高的函数、数据的封装让程序更稳定、更灵活—开闭原则开闭原则的英文全称是OpenClosePrinciple，缩写是OCP，它是Java世界里最基础的设计
VaIOReTto1·2024-01-27 11:47

Facebook 广告帐户：多账号运营如何防止封号？

然而，Facebook制定了广告商必须遵守的严格政策和准则，以确保其广告的质量和相关性，包括广告帐户限制。不遵守这些准则可能会导致广告商的多个Facebook广告帐户被禁止。
宇哥聊跨境·2024-01-27 11:54

Facebook 广告帐户：多账号运营如何防止封号？

然而，Facebook制定了广告商必须遵守的严格政策和准则，以确保其广告的质量和相关性，包括广告帐户限制。不遵守这些准则可能会导致广告商的多个Facebook广告帐户被禁止。
马叔聊跨境·2024-01-27 11:23

第十三章 半监督学习

目录一、半监督学习简介二、生成式方法三、半监督SVM四、图半监督学习五、基于分歧的方法六、半监督聚类本章假设给定有标记样本集和未标记样本集，。
lammmya·2024-01-27 10:57

教育，迁就还是管束119/365

能链接一个名人或相关性故事来证明，总结，金句结尾。
橘子669·2024-01-27 09:16

神经网络进一步学习

一、代价函数首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法：假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出y，L表示神经网络层数，表示该层的神经元个数，将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类二类分类
时间邮递员·2024-01-27 07:21

看书标记【R语言数据分析项目精解：理论、方法、实战 6】

看书标记——R语言Chapter6变量筛选技术6.1项目背景、目标和方案6.1.1项目背景6.1.2项目目标6.1.3项目方案6.2项目技术简介6.2.1变量相关性1.定类变量和定类变量2.定序变量与定类变量
小胡涂记·2024-01-27 07:49

【24新算法】CPO-BP冠豪猪算法CPO优化BP神经网络回归预测，CPO-BP回归预测，多变量输入单输出模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替

=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本
机器学习-深度学习·2024-01-27 06:14

QT+VS实现Kmeans聚类算法

无监督学习通常用于聚类，通过样本件的相似性对数据集进行聚类，使类内差距最小化，类间差距最大化。2、原理首先需要弄清楚两个概念：簇和质心簇：直观上来看，簇是一组聚在
create_right·2024-01-27 06:24
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