这些工作没有考虑到现实世界推荐过程的动态特性,留下了几个重要的研究问题没有得到解答: 流行度偏差如何在动态场景中演变? 动态推荐过程中的独特因素对偏差有何影响? 如何在这个长期的动态过程中去偏?...本文通过模拟实验进行实证研究,分析动态场景中的流行度偏差,并提出一种动态去偏策略和一种利用假阳性信号去偏的新型假阳性校正 False Positive Correction (FPC) 方法。...2.3.3 闭环反馈 未来模型是通过从先前模型的推荐中收集的点击数据来训练的。这样,过去产生的流行度偏差就会累积,随着反馈循环的继续,导致后续模型中的偏差更多。 3....分析 3.1 流行度变差的演变 探究随着轮次的不断增加,流行度偏差将如何演变,分别采用MF,随机推荐,按照流行度进行排序,累积点击次数和Gini系数的结果如下图所示,MF 的效用明显高于流行和随机方法...\delta_{k_{f}}=1 / \log _{2}\left(1+k_{f}\right) 流行度偏差建模,然后,给定假阳性信号,可以计算u喜欢i的条件概率为下式, P\left(r_{u, i}
数据中提供了观察时间和事件指示 时间:以天为单位的生存时间(YiYi) 状态:审查状态1 =审查,2 =死亡(δiδi) 在R中处理日期 数据通常带有开始日期和结束日期,而不是预先计算的生存时间。...生存分析中经常需要关注的另一个数量是平均生存时间,我们使用中位数对其进行量化。...通常,人们会希望使用地标分析对单个协变量进行可视化, 使用带有时间相关协变量的Cox回归进行单变量和多变量建模。 第3部分:竞争风险 什么是竞争风险?...竞争风险的背景 存在多种潜在结果时的两种分析方法: 给定事件的特定于原因的危险:这表示未因其他事件而失败的事件中事件的每单位时间的发生率 给定事件的累积发生率:这表示事件每单位时间的发生率以及竞争事件的影响...分析芯片数据 5.R语言生存分析数据分析可视化案例 6.r语言ggplot2误差棒图快速指南 7.R 语言绘制功能富集泡泡图 8.R语言如何找到患者数据中具有差异的指标?
答案: 4.如何从1维数组中提取满足给定条件的元素? 难度:1 问题:从arr数组中提取所有奇数元素。 输入: 输出: 答案: 5.在numpy数组中,如何用另一个值替换满足条件的元素?...难度:3 问题:过滤具有petallength(第3列)> 1.5和sepallength(第1列)<5.0的iris_2d的行。 答案: 35.如何从numpy数组中删除包含缺失值的行?...答案: 42.如何在numpy中进行概率抽样? 难度:3 问题:随机抽样iris的species,使setose是versicolor和virginica的数量的两倍。...难度:2 问题:根据sepallength列对iris数据集进行排序。 答案: 45.如何在numpy数组中找到最频繁出现的值? 难度:1 问题:找到iris数据集中最常见的花瓣长度值(第3列)。...输入: 输出: 答案: 54.如何使用numpy排列数组中的元素? 难度:2 问题:为给定的数字数组a排序。 输入: 输出: 答案: 55.如何使用numpy对多维数组中的元素进行排序?
2 模型图文讲解 首先,总体数据一下模型的数学表达: 给定一个隐藏状态和一个候选动作,动态模型需要产生一个即时奖励和一个新的隐藏状态。策略和值函数由预测函数通过输入计算得到。动作从搜索策略中采样得到。...我们看下图的过程: ? 对Replay Buffer中的轨迹数据进行采样,选取一个序列,然后根据该轨迹运行MuZero模型。...实际上,在MCTS的过程中,还包括对中间奖励r的预测。 在某些情况下,游戏完全结束后需要提供胜负反馈,这就就可以通过价值估计进行建模。...但是在存在频繁反馈的情况下,每一次从一种状态转换到另一种状态后,都会得到回报r。 因此通过神经网络预测直接对reward进行建模,并将其用于搜索。...说白了就是拿到过去的观测数据,编码到当前的隐藏状态,然后再给定未来的动作,就可以在隐藏状态空间中进行规划了。
当该订单的状态改变时,累积事实表行被访问并修改。这种对累积快照事实表行的一致性修改在三种类型的事实表中具有独特性,对于前面介绍的两类事实表只追加数据,不会对已经存在的行进行更新操作。...图9-10 行转列步骤 该步骤按order_number字段进行分组,将一组中order_status具有不同值的行转为固定的10列,缺失状态的列值为空。...两个数据集合在合并后进行分组,实现将同一订单号的多行转为一行。“分组”步骤中的分组字段为前8个字段,聚合字段为后10个字段,聚合类型选择“最大”。...本节说明如何在销售订单示例中实现累积月销售数量和金额,并对数据仓库模式、初始装载、定期装载Kettle作业和转换做相应地修改。累积度量是半可加的,而且它的初始装载比前面实现的要复杂。 1....累积度量指的是聚合从序列内第一个元素到当前元素的数据。累积度量是半可加的,因此对累积度量执行聚合计算时要格外注意分组的维度。
我们可以使用coxph函数拟合生存数据的回归模型,该函数Surv在左侧使用一个对象,而在右侧具有用于回归公式的标准语法R。...计算具有里程碑意义的时间,并应用传统的对数秩检验或Cox回归 在BMT数据感兴趣的是急性移植物抗宿主病(aGVHD)和存活之间的关联。...通常,人们会希望使用地标分析对单个协变量进行可视化, 使用带有时间相关协变量的Cox回归进行单变量和多变量建模。 第3部分:竞争风险 什么是竞争风险?...竞争风险的背景 存在多种潜在结果时的两种分析方法: 给定事件的特定于原因的危险:这表示未因其他事件而失败的事件中事件的每单位时间的发生率 给定事件的累积发生率:这表示事件每单位时间的发生率以及竞争事件的影响...所得出的曲线在我们每次进行条件调整时都有一条生存曲线。在这种情况下,第一条线是总体生存曲线,因为它是根据时间0进行调节的。 数据获取 在下面公众号后台回复“肺癌****数据”,可获取完整数据。
plot(survfit(Surv(time, status) ~ 1, data = lung), 基数R中的默认图显示了具有相关置信区间(虚线)的阶跃函数(实线)水平线代表间隔的生存时间时间间隔由事件终止垂直线的高度显示累积概率的变化带有刻度线的经过删失的观察结果会减少间隔之间的累积生存期...通常,人们会希望使用地标分析对单个协变量进行可视化, 使用带有时间相关协变量的Cox回归进行单变量和多变量建模。第3部分:竞争风险什么是竞争风险?...竞争风险的背景存在多种潜在结果时的两种分析方法:给定事件的特定于原因的危险:这表示未因其他事件而失败的事件中事件的每单位时间的发生率给定事件的累积发生率:这表示事件每单位时间的发生率以及竞争事件的影响这些方法中的每一种都可能仅阐明数据的一个重要方面...所得出的曲线在我们每次进行条件调整时都有一条生存曲线。在这种情况下,第一条线是总体生存曲线,因为它是根据时间0进行调节的。数据获取在下面公众号后台回复“肺癌****数据”,可获取完整数据。...语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI,NRI指标R语言绘制生存曲线估计|生存分析|如何R作生存曲线图R语言解释生存分析中危险率和风险率的变化R语言中的生存分析Survival analysis晚期肺癌患者
本文来自Netflix的技术博客,文章介绍了如何通过统计学的方法来减少播放缓冲时间或减少码率。LiveVideoStack对原文进行了摘译。...我们工程的同事很快就适应了通过分位数函数报告的测试结果,因为他们可以从熟悉的概念中挖掘出预先存在的方法。 分位数函数 分位数函数Q(τ)是给定随机变量的累积分布函数的倒数。...以下是我们的模拟播放延迟示例中单元2和单元1分位数函数与不确定性包络之间的差异: 这一个图提供了显着性的测试处理的统计(不确定性包)和实际(y轴是秒的单位)以及它们如何在分位数上变化的图示。...由于近似,自引导的计算成本与原始数据集的大小无关,而是通过用于近似原始的量化函数的惟一值的数量来设置。与原始数据的基数进行扩展的惟一步骤是压缩步骤,在我们的实现中,它需要一个全局排序和线性近似。...大多数数据分级或压缩方法(如直方图或t-digest等数据草图)都可用于大型数据集的快速自举。在所有情况下,自举所需的重采样可以通过对多项式的泊松近似来实现。
最后,最近的研究浪潮集中于微调扩散模型,以生成具有所需属性的样本,如生成具有特定美学品质的图像。这些特定任务的属性通常作为引导编码到扩散模型中,包括条件和控制信号以引导样本生成。...例如,给定一个由(τi, yi)组成的预收集数据集,其中τi是状态-动作轨迹,yi是τi的累积奖励。我们使用有条件的扩散模型来模拟条件分布P(τ | y),通过估计条件评分函数。...在这种设置中,我们禁止与目标函数V进行交互,超出给定的数据集[125]。早期的现有工作利用GANs生成最优解[126],但遭受训练不稳定和模式崩溃的问题。...从经验上看,[127]提出了几种方法在有条件的扩散模型的训练过程中鼓励大奖励解决方案,如样本重加权——为具有大奖励的样本分配大权重。...我们特别感兴趣的是理解评分估计如何在高维环境中规避维数灾难问题。最后,我们研究估计数据分布的统计率。 5.
super T>) 给定值序列进行求和(还有 long 和 double 版本) summarizingInt(ToIntFunction) 给定值序列计算统计信息...T - 输入类型 A - 在收集过程中用于累积部分结果的对象类型 R - 返回类型 mutable reduction的一些场景: 将元素聚集到集合中...提供了许多常见的reduce实现 收集器构成 收集器是由四个函数约定构成,它们一起工作,将条目汇集到一个可变的结果容器中,并可选择性地对结果执行最终转换。...Collector.Characteristics IDENTITY_FINISH表示中间结果容器类型与最终结果类型一致,此时finiser方法不会被调用 静态工厂方法 根据提供的给定条件创建...用 类型TAR 和四个方法将归约的过程逻辑化 T - 输入类型 A - 在收集过程中用于累积部分结果的对象类型 R - 返回类型 Supplier supplier
内部迭代:Collection API for-each属于外部迭代,作用是为了存储和访问数据。Stream API属于内部迭代,完全是在API库内部进行的数据处理;主要是为了描述对数据的计算。...集合中的数据是计算完成的才能加入集合,可以删除和新增;流中的元素来自于源,不能删除和新增,流的元素是实时按照用户的需求计算产生的,延迟了最终的集合创建的时间。 迭代方式不同。...使用Collectors.grouping来进行分组操作,入参中的Function就是分组函数,通过他去提取分组依据,并将流中的元素分成不同的组,返回值是>,K为分组函数的返回值,...用来对结果进行转换的函数,Collector将变换的结果收集起来。...对结果容器应用最终转换,finisher():返回值是一个T->R,方法返回累积过程中最后要调用的函数。当流中所有的元素都遍历完了之后,通过该函数将累加器对象转换为整个集合操作最终的结果。
+ command 这是学习和使用R最常用到的命令。 help.search() 或者??...summary() 比fivenum多mean和NA数 stem() 茎叶图(stem-and-leaf plot),一种粗略的统计 sample() 从给定序列中做指定次数的随机采样...dnorm() 正态分布的密度函数 qnorm() 正态分布的分位数 pnorm() 正态分布的累积分布函数 其它统计分布类似,如rpois产生服从泊松分布的随机数...lapply() 对一个变量的每个元素运行同一个函数,返回一个list sapply() 同lapply, 但是返回一个向量,如果每次函数操作只产生一个元素 tapply () 对所给变量按照指定的分组方式分别运行一个函数...= 比较数值或向量或factor变量,返回逻辑向量 identical 比较两个变量,返回一个逻辑值,适合做if和while的条件判断式 all.equal 比较两个变量,返回真值或某种相似度的描述
函数既然是一种类型,那么函数也和Int、String一样,是具有可实例化的实例的,例如Int的实例1、String的实例“xys”,那么获取函数的实例,主要客源通过下面三种方式: :: 双冒号操作符表示对函数的引用...map用于对数据进行变换,代表了一种一对一的变换关系,它可以对集合中的数据做一次变换,类似的还有mapIndexed()。...后会返回true的那些元素 println("大于5的数 ${test.filter { it > 5 }}") // map函数对集合中的每一个元素应用给定的函数并把结果收集到一个新集合...println("按首字母分组 ${test.groupBy(String::first)}") // partition按照条件进行分组,该条件只支持Boolean类型条件,first...()用于进行数据切片,从某个集合中返回指定条件的新集合。
对非可加度量,较好的处理方法是尽可能存储构成非可加度量的可加分量,如构成比例的分子和分母,并将这些分量汇总到最终的结果集合中,而对不可加度量的计算通常发生在BI层或OLAP层。...产品代理键对应有效的产品维度行,也就是给定报告月的最后一天对应的产品代理键,以保证月末报表是对当前产品信息的准确描述。快照中的事实包含每月的数字度量和计数,它们是可加的。...这种对累积快照事实表行的一致性修改在三种类型的事实表(事务、周期快照、累积快照)中具有独特性,对于前面介绍的两类事实表只追加数据,不会对已经存在的行进行更新操作。...本节说明如何在销售订单示例中实现累积月销售数量和金额。 1....累积度量指的是聚合从序列内第一个元素到当前元素的数据。累积度量是半可加的,因此对累积度量执行聚合计算时要格外注意分组的维度。
时间:以天为单位的生存时间(YiYi) 状态:删失状态1 =删失,2 =死亡(δiδi) 在R中处理日期 数据通常带有开始日期和结束日期,而不是预先计算的生存时间。...第一步是确保将这些格式设置为R中的日期。 让我们创建一个小的示例数据集,其中sx_date包含手术日期和last_fup_date上次随访日期的变量。...我们可以使用coxph函数拟合生存数据的回归模型,该函数Surv在左侧使用一个对象,而在右侧具有用于回归公式的标准语法R。...通常,人们会希望使用地标分析对单个协变量进行可视化, 使用带有时间相关协变量的Cox回归进行单变量和多变量建模。 第3部分:竞争风险 什么是竞争风险?...竞争风险的背景 存在多种潜在结果时的两种分析方法: 给定事件的特定于原因的危险:这表示未因其他事件而失败的事件中事件的每单位时间的发生率 给定事件的累积发生率:这表示事件每单位时间的发生率以及竞争事件的影响
时间:以天为单位的生存时间(YiYi) 状态:审查状态1 =审查,2 =死亡(δiδi) 在R中处理日期 数据通常带有开始日期和结束日期,而不是预先计算的生存时间。...第一步是确保将这些格式设置为R中的日期。 让我们创建一个小的示例数据集,其中sx_date包含手术日期和last_fup_date上次随访日期的变量。...我们可以使用coxph函数拟合生存数据的回归模型,该函数Surv在左侧使用一个对象,而在右侧具有用于回归公式的标准语法R。...通常,人们会希望使用地标分析对单个协变量进行可视化, 使用带有时间相关协变量的Cox回归进行单变量和多变量建模。 第3部分:竞争风险 什么是竞争风险?...竞争风险的背景 存在多种潜在结果时的两种分析方法: 给定事件的特定于原因的危险:这表示未因其他事件而失败的事件中事件的每单位时间的发生率 给定事件的累积发生率:这表示事件每单位时间的发生率以及竞争事件的影响
以下是一些其他的操作: 数据分析工具 数据透视表:对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图:将数据透视表的数据以图表形式展示。 条件格式 数据条:根据单元格的值显示条形图。...色阶:根据单元格的值变化显示颜色的深浅。 图标集:在单元格中显示图标,以直观地表示数据的大小。 公式和函数 数组公式:对一系列数据进行复杂的计算。...打印预览:查看打印效果并进行调整。 模板 使用模板:快速创建具有预定义格式和功能的表格。 高级筛选 自定义筛选条件:设置复杂的筛选条件,如“大于”、“小于”、“包含”等。...通过dplyr和tidyr包,我们可以轻松地对数据进行复杂的操作。 在R语言中,即使不使用dplyr和tidyr这样的现代包,也可以使用基础包中的函数来完成数据操作。...在实际工作中,直接使用Pandas进行数据处理是非常常见的做法,因为Pandas提供了对大型数据集进行高效操作的能力,以及丰富的数据分析功能。
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