如何在MatLab中计算负二项分布的模式 - 腾讯云开发者社区

无论是DESeq还是edgeR, 在文章中都会提到是基于负二项分布进行差异分析的。为什么要要基于负二项分布呢？...count值本质是reads的数目，是一个非零整数，而且是离散的，其分布肯定也是离散型分布。对于转录组数据，学术界常用的分布包括泊松分布和负二项分布两种。...在数据分析的早期，确实有学者采用泊松分布进行差异分析，但是发展到现在，几乎全部都是基于负二项分布了，究竟是什么因素导致了这种现象呢？...通过计算所有基因的均值和方差，可以绘制如下的图片 ? 横坐标为基因在所有样本中的均值，纵坐标为基因在所有样本中的方差，直线的斜率为1，代表泊松分布的均值和方差的分布。...正是由于真实数据与泊松分布之间的overdispersion，才会选择负二项分布作为总体的分布。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—

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MATLAB中的并行计算提升计算效率的技巧

MATLAB中的并行计算提升计算效率的技巧在科学计算和工程模拟中，MATLAB是一个广泛使用的工具。然而，面对复杂的计算任务，单线程计算可能会导致时间过长。...5.3 利用内置并行函数MATLAB提供了一些内置的并行函数，如parfeval和batch，可以用来处理异步计算和长时间运行的任务，进一步提高效率。6....实际应用案例在实际应用中，MATLAB的并行计算功能被广泛应用于各种领域，如图像处理、数据分析和机器学习等。以下是几个具体的应用案例，展示如何在这些领域中利用并行计算提升效率。...9.2 实践中的应用本文中提供的实际应用案例展示了并行计算在不同领域的具体实现，帮助用户理解如何在自己的项目中应用这些技术。...9.3 性能监控与优化使用MATLAB内置的性能监控工具，如Profiler，用户可以分析并行计算的效率，并根据结果进行优化。这一过程有助于识别代码中的性能瓶颈并提高整体执行效率。

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拓端tecdat|R语言用Hessian-free 、Nelder-Mead优化方法对数据进行参数估计

,n+1，计算xi=x1+σ（xi-x1）. Nelder-Mead方法在optim中可用。默认情况下，在optim中，α=1，β=1/2，γ=2，σ=1/2。...fit(x, "beta", method="mle", optim.method="BFGS")) plot(b1)abline(v=3, h=3/4, col="red", lwd=1.5) 负二项分布的演示...负二项分布的对数似然函数及其梯度理论值负二项分布的p.m.f.由以下公式给出其中Γ表示β函数。.../4, "mu"=10/3)x <- rnbinom(n, trueval["size"], trueval["prob"])hist(x, prob=TRUE, ylim=c(0, .3)) 拟合负二项分布...6.R语言区间数据回归分析 7.R语言WALD检验 VS 似然比检验 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

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如何在 Matlab 中绘制带箭头的坐标系

如何在 Matlab 中绘制带箭头的坐标系如何在 Matlab 中绘制带箭头的坐标系实现原理演示效果完整代码 --- 实现原理使用 matlab 的绘制函数时，默认设置为一个方框形的坐标系，...[图1] 如果想要绘制的如下图所示中的带箭头的坐标系，需要如何实现呢？...Matlab 可以很方便的提供 axis 对象在 figure 对象的位置，axis 对象的的取值范围、坐标轴的宽和高等属性。...利用这点，我们很容易确定坐标原点O(0,0)在图窗中的位置坐标（任意点都是如此），再由 axis 对象的长宽属性很容易确定坐标轴在图窗的始末位置坐标。...具体计算公式如下：（实现于函数 CoorFromAxis2Fig.m）设 axis 对象的坐标轴的取值范围分别为 [x_{min}, x_{max}]， [y_{min}, y_{max}]；调用函数可以查看

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如何在Spring中优雅的使用单例模式？

返璞归真单例模式设计模式之初，是脱发的万恶之源，手动滑稽。...但是可以通过Constructor反射的方式获取私有化的构造器然后通过构造方法去创建对象。单例模式单例模式提供了创建对象的最佳方式：一个类有且仅有一个实例&&该实例可共享。...所以，单例模式便解决了频繁创建对象、销毁对象的问题，减少系统资源占用，让GC略微尴尬。...Spring下使用单例模式最成功的单例并不是双重检验锁，而是枚举，枚举本身就是一种单例，并且无法使用反射攻击，再一个最优雅的是Spring本身实现的单例：常用Spring中 @Repository、...该组件的生命周期就交由Spring容器管理，声明为单例的组件在Spring容器只会实例化一个Bean，多次请求中复用同一个Bean，Spring会先从缓存的Map中查询是否存在该Bean,如果不存在才会创建对象

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如何在 MATLAB 中实现复杂的深度学习模型以提高预测精度？

在MATLAB中实现复杂的深度学习模型以提高预测精度可以通过以下步骤进行操作：准备数据：首先，你需要准备好用于训练和测试模型的数据。...确保数据集已经正确加载到MATLAB工作环境中，并且进行了必要的预处理，例如归一化或者标准化。构建模型：使用MATLAB的深度学习工具箱，可以通过构建网络层来设计和构建复杂的深度学习模型。...在训练过程中，你可以监控模型的性能指标，例如准确率或损失函数值，以评估模型的训练效果。评估模型：使用测试集对训练好的模型进行评估。...你可以使用classify函数对测试集进行分类，并计算模型在测试集上的准确率、精确率、召回率等指标来评估预测精度。调优模型：如果模型的表现不理想，你可以尝试调整模型的参数以提高预测精度。...总的来说，在MATLAB中实现复杂的深度学习模型以提高预测精度需要充分理解深度学习的基本概念和原理，并结合MATLAB强大的深度学习工具箱来设计、构建和训练模型。

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【MATLAB 从零到进阶】day10 概率密度、分布和逆概率分布函数值的计算（上）

概率密度、分布和逆概率分布函数值的计算 MATLAB统计工具箱中有这样一系列函数，函数名以pdf三个字符结尾的函数用来计算常见连续分布的密度函数值或离散分布的概率函数值，函数名以cdf三个字符结尾的函数用来计算常见分布的分布函数值...，函数名以stat四个字符结尾的函数用来计算常见分布的期望和方差，函数名以like四个字符结尾的函数用来计算常见分布的负对数似然函数值。...常见一元分布随机数 MATLAB统计工具箱中函数名以rnd三个字符结尾的函数用来生成常见分布的随机数。...其中二项分布的参数为n=10，p=0.3 % 调用random函数生成10000行1列的随机数向量x，其元素服从二项分布B(10,0.3) >> x = random('bino', 10, 0.3,...10000, 1); >> [fp, xp] = ecdf(x); % 计算经验累积概率分布函数值 >> ecdfhist(fp, xp, 50); % 绘制频率直方图 >> xlabel('二项分布（

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如何在 Python 中计算列表中的唯一值？

在本文中，我们将探讨四种不同的方法来计算 Python 列表中的唯一值。在本文中，我们将介绍如何使用集合模块中的集合、字典、列表推导和计数器。...方法 1：使用集合计算列表中唯一值的最简单和最直接的方法之一是首先将列表转换为集合。Python 中的集合是唯一元素的无序集合，这意味着当列表转换为集合时，会自动删除重复值。...方法 3：使用列表理解 Python 中的列表理解是操作列表的有效方法。它为创建新列表提供了紧凑且可读的语法。有趣的是，列表推导也可以计算列表中的唯一值。...方法 4：使用集合模块中的计数器 Python 中的集合模块提供了一个高效而强大的工具，称为计数器，这是一个专门的字典，用于计算集合中元素的出现次数。通过使用计数器，计算列表中的唯一值变得简单。...结论总之，计算列表中唯一值的任务是 Python 编程中的常见要求。在本文中，我们研究了四种不同的方法来实现这一目标：利用集合、使用字典、利用列表理解和使用集合模块中的计数器。

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R语言布朗运动模拟股市、物种进化树状图、二项分布可视化

相关视频布朗运动的数学模型（也称为随机游动）也可以用来描述许多现象以及微小颗粒的随机运动，如股市的波动和在化石中的物理特性的演变。...布朗运动是随机模式，即改变了从一次到下一个是随机从正态分布绘制均值为0.0，方差为σ2×ΔT。换句话说，根据布朗运动的预期方差通过时间与瞬时差σ2线性增加。...t的时间间隔的随机正偏离改变;然后在每个时间间隔，我们计算累积总和。...t <- 0:100 sig2 <- 0.01 nsim <- 1000 二项分布的布朗运动我们模拟二项分布的布朗运动并查看方差是否和之前一样等于1： apply(X[2:nsim,...点击标题查阅往期内容 R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟 MATLAB用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析 python中的copula：Frank

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手机中的计算摄影1——人像模式(双摄虚化)

功能介绍手机上的人像模式，也被人们称作“背景虚化”或 ”双摄虚化“ 模式，也称为Bokeh模式，能够在保持画面中指定的人或物体清晰的同时，将其他的背景模糊掉。...这包括了画面中每一个像素的虚化程度、以及虚化方式的设计，还需要能够在手机这种计算量有限的平台上高效的实现。我们待会会看到更多技术方面的考量。...2.4 图像渲染我们刚才讲述的内容总结如下图红框所示，最后一步COC计算得到的结果会送入到图像渲染模块，最终渲染出人像模式下背景虚化的图像。...比如：速度，如何在很短的时间(高端手机几十毫秒)内完成现在动辄上千万像素的图像美观性，如何尽量逼近真实单反所拍摄的图像为了提升美观性，通常是通过CoC的尺寸生成足够逼真的模糊核，然后对图像进行卷积操作来得到...我很荣幸作为算法公司的一员，参与到了整个产业界从零开始精益求精打磨这个功能的过程中——从某种意义上讲，这也体现出来了所有这些组织和个人的工匠精神在手机工业界不断打磨更好的基于双摄的成熟的人像模式的同时

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编程小技巧之matlab python画二项分布的动态图

在数据处理中，matlab和Python是常用的工具，在量化模型中，概率论是一项很重要的基础，而中心极限定理在概率论中又是一个很重要的理论。中心极限定理的定义为： image.png ?...这里Φ(x)是标准正态分布的分布函数。对于二项分布而言， ? 当n→∞时，Sn的分布形状很像正态分布。所以，今天我们就来看看，n从小到大时，Sn形状的变化。 matlab动态图： ?...matlab代码： clear all; close all; clc;%% 二项分布 p = 0.6; n = 1000; Psn = zeros(1,n+1); if 1 h2 =plot(0...matplotlib.pyplot as pltp = 0.6 n = 1000 Psn = np.zeros(n+1)plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80) # 打开交互模式

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印度如何在云计算中抓住千载难逢的机会

印度政府还发布了几项云计算倡议，如MyGov Saathi、Curlew ePass、新冠肺炎储存库和Aarogya Setu，以确保及时为公民提供服务。...云在印度经济中的力量尽管印度在云应用方面处于起步阶段，但云计算已被证明是印度经济中以技术为主导的创新化、数字化转型和大规模业务增长的基础。...很少有云计算被证明是数字化转型的基础截至目前，云存储了60%以上的企业数据。...事实上，印度教育部已与AWS合作，为AICTE附属学院的学生提供云计算和ML的免费在线课程。...译者：边缘计算社区@秦天钰

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高效处理大规模图像数据：MATLAB中的内存管理与并行计算技巧

高效处理大规模图像数据：MATLAB中的内存管理与并行计算技巧随着数据量的日益增加，大数据处理成为了各行各业中不可忽视的一项任务。...MATLAB，作为一种强大的数学计算和数据分析工具，提供了丰富的功能来处理大规模数据集。在这篇文章中，我们将探讨MATLAB中大数据处理的策略与技巧，重点关注高效计算和资源管理。1....MATLAB的大数据处理架构MATLAB的计算能力不仅限于内存中数据的处理，还可以通过分布式计算来处理大数据。...3.3 向量化计算在MATLAB中，向量化是一种重要的优化技巧，它能将原本依赖于循环的计算转化为矩阵运算，充分利用MATLAB的矩阵计算优势，从而大幅提高计算效率。...高效数据分析与建模在大数据分析中，MATLAB提供了强大的工具箱，如统计与机器学习工具箱，可以帮助我们进行数据建模与预测。在处理海量数据时，建模过程往往需要大量的计算资源。

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经典的计算机视觉项目–如何在视频中的对象后面添加图像

总览在移动物体后面添加图像是经典的计算机视觉项目了解如何使用传统的计算机视觉技术在视频中添加logo 介绍一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型，该模型可以在视频中插入任何图像而不会扭曲移动的对象...复杂性级别上升了几个级别–这就是对图像处理和计算机视觉技术的关注。 ? 决定在背景中加上logo。将在稍后详细说明的挑战是，以不妨碍任何给定视频中对象的动态特性的方式插入logo。...目录了解问题陈述获取该项目的数据为计算机视觉项目设定蓝图在Python中实现该技术-添加logo！了解问题陈述这将是计算机视觉中非常罕见的用例。将在视频中嵌入logo。...当从图1中提取矩形并将其插入图2中时，它将出现在粉红色圆圈的顶部： ? 这不是想要的。圆应该在矩形的前面。因此了解如何解决此问题。这些图像本质上是数组。...尾注在本文中，介绍了一个非常有趣的计算机视觉用例，并从头开始实现了它。在此过程中，还学习了如何使用图像阵列以及如何从这些阵列创建遮罩。

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概率论之常见分布与matlab绘图

\mathrm{k}}\mathrm{p}^{\mathrm{k}}\left( 1-\mathrm{p} \right) ^{\mathrm{n}-\mathrm{k}} 1.3概率密度函数 1.4matlab...我的理解在这个二项分布的两个参数里面，这个第一个参数表示的就是我们的这个实验的进行的次数，第二个参数表示的就是我们的这个对应的某一个事件出现的这个概率；结合实际的情景进行理解这个二项分布：在医学实验中...可以把对每个患者使用药物看作是一次独立试验，药物对患者有效的概率设为p ，选取n个患者参与实验。通过二项分布，就能知道在这n个患者里，有多少患者能达到预期疗效（比如恰好有k个患者病情好转）的概率情况。...（来自AI，只会为了更好地理解这个理论在我们的生活里面的应用，方便我们的这个学习理解）；在上面的这个案例里面，我们就是通过这个二项分布对于我们的这个药物的效果进行预测，当真实的情况发生之后，我们就可以进行核对...，在这个n很大的时候就是趋近于这个泊松分布的； 3.指数分布 3.1计算方法 \mathrm{f}\left( \mathrm{x} \right) =\left\{ _{0,\mathrm{else}

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如何在 Python 中创建一个类似于 MS 计算器的 GUI 计算器

问题背景假设我们需要创建一个类似于微软计算器的 GUI 计算器。这个计算器应该具有以下功能：能够显示第一个输入的数字。当按下运算符时，输入框仍显示第一个数字。当按下第二个数字时，第一个数字被替换。...解决方案为了解决这个问题，我们需要使用状态的概念。每次按下按键时，检查状态并确定要采取的操作。起始状态：输入数字。当按下运算符按钮时：存储运算符，改变状态。...当按下等号按钮时：使用存储的数字和运算符以及数字输入中的当前数字，执行操作。使用动态语言，例如 Python，可以改变处理按键/按钮按下事件的函数，而不是使用变量和 if 语句来检查状态。...number" # 创建数字列表 self.numbers = [] # 创建运算符列表 self.operators = [] # 创建计算结果变量..."".join(self.operators)) # 检查按钮值是否是等号 elif button_value == "=": # 如果是等号，则执行计算

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概率论05 离散分布

，并计算该随机变量在不同点的累积分布函数(CDF)。...plt.ylim([0, 0.5]) plt.title("geometric distribution") plt.xlabel("RV") plt.ylabel("P(X=x)") plt.show() 负二项分布...几何分布实际上是负二项分布(negative geometric distribution)的一种特殊情况。...几何分布是进行独立测试，直到出现成功，测试的总数。负二项分布同样是进行独立测试，但直到出现r次成功，测试的总数k。r=1时，负二项分布实际上就是几何分布。...因此，负二项分布的表达式为: image.png 练习: (可以使用scipy.stats中的ngeom函数来表示负二项分布) 假设我们进行产品检验。产品的合格率为0.65。

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MATLAB随机数生成器

，还可以用Matlab内部函数生成符合以下分布的随机数。...如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]则中括号可以省略。...，n}这n个整数中以相同的概率抽样。基本语法：unidrnd(n,[M,N,P,…]) 15、binornd() 此函数生成服从二项分布的随机数。...二项分布有2个参数：n,p 基本语法：binornd(n,p,[M,N,P,…]) 16、geornd() 生成服从几何分布的随机数。...超几何分布的随机数生成器 lognrnd 对数正态分布的随机数生成器 nbinrnd 负二项分布的随机数生成器 ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器 nctrnd 非中心t分布的随机数生成器

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作为一名大一新生专业是大数据专业，应该从哪里开始入门学习？

（R/Matlab/SPSS/SAS) 精通一种或多种面向对角编程语言（Python、C++、Java、C#、perl 等）其他IT公司经常需要的技能（熟悉HTML/CSS，互联网公司可能会要求)...推荐书籍《统计学：从数据到结论》吴喜之著《复杂数据统计方法基于R的应用》吴喜之著《模式分类》第二版：除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，读者将会发现新增了许多近...书中首先论述了Web的基础（包括Web信息采集机制、Web标引机制以及基于关键字或基于相似性搜索机制），然后系统地描述了Web挖掘的基础知识，着重介绍基于超文本的机器学习和数据挖掘方法，如聚类、协同过滤...、监督学习、半监督学习，最后讲述了这些基本原理在Web挖掘中的应用。...、《深入浅出统计学》：本书涵盖的知识点包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等，完整涵盖AP考试范围。

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Java线程面试题：如何在 Java 中实现线程安全的单例模式？

Java线程面试题：如何在 Java 中实现线程安全的单例模式？线程安全的单例模式可以使用双重检查锁定和静态内部类两种方式实现。...= new Singleton(); } } } return instance; } } 在上面的例子中，...public static Singleton getInstance() { return SingletonHolder.INSTANCE; } } 在这个例子中，...总结：线程安全的单例模式是并发编程中常见的设计模式之一。通过使用双重检查锁定或静态内部类等方式，可以确保在多线程环境下只有一个对象被创建，并尽可能减少性能和效率的损耗。...需要根据具体情况选择合适的实现方式来实现线程安全的单例模式。

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负二项分布在差异分析中的应用

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