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生成内部年龄和性别z分数

是指根据个体的年龄和性别信息，通过统计学方法将其转化为标准正态分布的z分数。z分数是一种无单位的分数，表示一个个体在总体中的相对位置。

内部年龄和性别z分数的生成可以通过以下步骤进行：

数据收集：收集个体的年龄和性别信息。年龄可以是实际年龄或者年龄段，性别可以是男性或女性。
数据预处理：对收集到的数据进行清洗和处理，确保数据的准确性和完整性。
标准化处理：将年龄和性别数据转化为z分数。标准化处理可以使用以下公式进行计算：
z = (x - μ) / σ
其中，x为个体的年龄或性别数值，μ为年龄或性别的平均值，σ为年龄或性别的标准差。
分类和优势：内部年龄和性别z分数可以用于个体的年龄和性别的相对比较和分类。z分数为0表示个体与平均值相等，正值表示高于平均值，负值表示低于平均值。
应用场景：内部年龄和性别z分数可以应用于各种领域，如市场调研、社会科学研究、医学研究等。通过对个体的年龄和性别进行标准化处理，可以更好地进行数据分析和比较。
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小案例(七)：口碑分析（python）

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在前一章（TCGA生存分析）中，我们描述了生存分析的基本概念以及分析和总结生存数据的方法，包括：1.危险和生存功能的定义 2.为不同患者群构建Kaplan-Meier生存曲线用于比较两条或更多条生存曲线的logrank检验

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用友开发者中心应用构建实践指引！

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利用 Python 分析 MovieLens 1M 数据集

MovieLens数据集是一个关于电影评分的数据集，里面包含了从IMDB, The Movie DataBase上面得到的用户对电影的评分信息，详细请看下面的介绍。

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Biobanks生物银行知多少

随着一批国家的生物银行的完成和结果公布，多个 Biobank 的 GWAS summary statistics 文件已经公开，这里列下不同国家的相关资源，这些资源基本是使用开源的pheweb工具进行数据公开的，多数开放数据下载。

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大脑功能连接的发展遵循青春期依赖的非线性轨迹

青春期是对身体和行为产生巨大影响的发育时期，青春期荷尔蒙不仅对身体的形态变化起着重要作用，而且对大脑的结构和功能也起着重要作用。了解青少年时期的大脑发育已经成为神经科学领域的首要任务，因为它与许多精神和行为障碍的发作相吻合。然而，关于青春期如何影响大脑功能连接体，我们知之甚少。在这项研究中，通过对典型发育儿童和青少年(两性)的纵向人类样本的研究，我们证明了大脑功能连接体的发育更符合青春期状态，而不是实足年龄。特别是，大脑功能连接体的中心性、分离性、效率和整合性在青春期标记物出现后增加。我们发现，这些效应在注意力和任务控制网络中更强。最后，在控制了这一效应后，我们发现这些网络之间的功能连接与更好的认知灵活性有关。本研究指出了在探索发育轨迹时考虑纵向非线性趋势的重要性，并强调了青春期对大脑功能组织的影响。

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上一章Python+Excel数据分析实战：军事体能考核成绩评定(三)男子引体向上计算成功实现了男子引体向上计算的功能，这一章我们实现女子单杠考试成绩的计算，女子的单杠考核与男子的引体向上不同，为曲臂悬垂计时。

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请点击上面“思影科技”四个字，选择关注作者，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的课程，可添加微信号siyingyxf或19962074063进行咨询。(文末点击浏览）

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Python爱彼迎Airbnb新用户体验数据XGBoost、随机森林预测

在多项用户数据中寻找与预测值相关的属性。查看各个特征的分布与特征之间的关联。分析用户数据，查看特定人群的使用习惯进行产品优化。最后选择合适的模型与参数来进行预测。

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python是一种面向对象的编程语言，面向对象编程（Object-Oriented Programming，OOP）是一种编程思想，其核心概念是“对象”。对象是指一个具有特定属性和行为的实体，而面向对象编程就是通过对这些实体进行抽象、分类、封装和继承等操作，来实现程序的结构和逻辑。在python中，我们可以通过定义类、创建实例和调用方法等方式，来实现面向对象编程的思想，从而编写出更加灵活、可扩展、易维护的程序。

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机器学习测试笔记（14）——决策树与随机森林

在介绍决策树之前我们先来介绍下信息熵，信息熵是约翰·香农根据热力学第二定律，在 1948《通信的数学原理》一书中提出，主要思想是：一个问题不确定性越大，需要获取的信息就越多，信息熵就越大；一个问题不确定性越小，需要获取的信息就越少，信息熵就越小。比如“小张今天会不会在9:00之前到公司”的信息熵就比“小张今天会不会吃早饭”的信息熵要高，因为小张长久以来没有不吃早饭的习惯。

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一、背景老化是一个复杂而且动态的过程，伴随着不断累积的年龄效应，影响了人类的多个器官。这些器官的衰退引起了多种行为和临床的表现，比如心血管疾病，认知衰退等。虽然这些临床症状在老年时期才会显现，但是相应的变化在老年之前的很多年前就会开始发挥作用。越来越多的研究者开始寻找能够提前预示着老化的一些生物标记物，来防范于未然。老化的一个显著的变化是大脑组织的改变，这些改变已用MRI研究发现。此前，很多研究已经发现从大脑灰质体积，白质完整性，皮层厚度等很多方面发与于老化有关系。并且，这些正常的衰老变化在神经精神疾病和神经退行性疾病中会发生改变。进而提出了大脑加速化衰老的概念，并且假设这种衰老化的快慢能够用来区分正常人和患者。借助机器学习，研究人员不仅发现人脑的灰质体积和白质完整性能够预测人的生物学年龄，并且发现阿尔兹海默症，轻度认知障碍，精神分裂症等患者存在脑加速衰老的表现。近年来的研究发现，大脑不同区域之间共同作用形成了不同的大脑子网络。其中，结构协变网络就是其中一种研究大脑大尺度协作关系的研究手段。很多研究指出结构协变网络能够反映跨脑区的遗传发育和同步成熟。在此基础之上，很多研究也发现利用结构协变网络研究神经退行性疾病和神经精神病网络级上异常的可能性。近期，发表在《Cerebral Cortex》杂志上的一篇研究论文结合结构协变网络和机器学习来构建模型预测脑年龄，并且该模型能够检测出相关疾病的脑加速化衰老现象。二、材料方法 1.被试研究包含了中老年精神疾病和神经退行性疾病患者，年龄范围在50-90岁。正常对照的总人数是909人，年龄范围在50-89岁，用来构建模型预测脑年龄。 2.数据采集采集了所有被试的T1加权图像，并且计算了每个被试的灰质体积图。 3.分析流程图1表示了文章的具体分析流程。首先计算完每个被试的灰质体积图。将所有的被试串联在一起，用ICA的方法划分团块。这里由于ICA需要事先确定主成分个数，所以设定一个区间。在训练集内，用空间回归的方法计算每个网络整合系数（beta系数）。这些网络的整合系数被进一步当成特征来预测大脑的年龄。在确定了最优的成分数之后，训练集得到的ICA的成分图被当作先验模板来计算测试集和临床疾病数据的网络整合系数。然后，将测试集和临床疾病数据的网络整合系数送入训练好的模型进行预测。

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