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R survplot函数，但置信度条不能正常工作

R survplot函数是生存分析中常用的一个函数，用于绘制生存曲线和置信度条。然而，有时候在使用survplot函数时，置信度条可能无法正常工作。这个问题可能由多种原因引起，下面我将逐一介绍可能的原因和解决方法。

数据问题：首先，检查数据是否符合survplot函数的要求。确保数据包含生存时间和事件指示器，并且已经进行了适当的数据预处理和转换。如果数据存在缺失值或异常值，可能会导致置信度条无法正常工作。在处理数据之前，可以使用R中的函数如na.omit()或complete.cases()来处理缺失值。
包版本问题：确保使用的R包的版本是最新的。有时，旧版本的包可能存在一些bug或问题，导致置信度条无法正常工作。可以通过更新包或安装最新版本的包来解决这个问题。可以使用R中的install.packages()函数来安装最新版本的包。
函数参数问题：检查survplot函数的参数是否正确设置。确保正确指定置信度的水平，通常默认为95%。可以尝试调整置信度的水平，看看是否能够解决问题。另外，还可以尝试使用其他参数来调整置信度条的外观，如线型、颜色等。
绘图设备问题：有时，绘图设备可能会影响置信度条的显示。尝试更改绘图设备，如使用不同的图形设备或调整图形设备的设置，看看是否能够解决问题。

如果上述方法都无法解决问题，可能需要进一步调查和排除其他可能的原因。可以查阅R的官方文档、在线论坛或咨询相关领域的专家，以获取更多帮助和指导。

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（lift） lift(A=>B)=P(B|A)/P(B) 这里我们不难看出，支持度指的是两个事件同时发生的概率（实践中用频率表示），这个值如果太小，只能认为是偶尔事件，而不能认为是规则，置信度是指条件概率...于是，同学们填出来的结果是这样的：学号喜欢的歌手 13*34 梁静茹 13*45 邓紫棋 …… …… 为了计算歌手之间的相关规则，我们可以调用R语言的arules包来进行计算，代码如下： ##...##### # 加载包 library(arules)#加载程序包arules，当然如果你前面没有下载过这个包，就要先install.packages(arules) setwd("G:\\公文包\\R语言...关联分析")#这里设置你自己的工作路径 # 加载数据 singer <- read.csv("singer1.csv") # 将数据转换为arules关联规则方法apriori 可以处理的数据形式...<- is.subset(rules.sorted, rules.sorted) #将矩阵对角线以下的元素置为空 subset.matrix[lower.tri(subset.matrix, diag

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，也就是第q条边连接 ? 和 ? 两个节点，如果在S(q-1)中 ? 和 ? 是分别属于两个区域并且第q条边的权重小于两个区域的类内距离，则合并两个区域。否则令S(q) = S(q-1)。...5.R-FCN 这篇论文也是微软亚洲研究院何凯明孙剑团队所做的工作，作者通过分析目标分类任务和检测任务之间的异同，发现对于分类网络而言，要求对位置不敏感，而对于检测网络而言，对物体的位置是有要求的（因为要把物体定位出来...（这篇论文是何凯明去Facebook之后的工作） ?...到目前为止两阶段的目标检测算法R-CNN, SPP Net, Fast R-CNN, Faster R-CNN,R-FCN, FPN, Mask R-CNN基本介绍完了，从这个算法演变过程可以看到，先从分散的组件组建演变为多任务一体化网络...用独立的逻辑分类器代替了softmax函数，因为作者发现用softmax并不能提升性能，同时考虑到了在某些多标签问题上，softmax限制每个框只有一个类别，不符合实际情况。

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self-training | 域迁移 | source-free的域迁移（第一篇）

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YOLO v1

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CS231n：10 目标检测和分割

但这不是最理想的方法，因为这种方法的计算复杂度非常高，因为要对每个像素准备一个单独的小图片块。但实际上，稍微思考就能发现，其实对于相邻的像素，它们所属的图片块是有重叠的，这些重叠的计算是可以共享的。...由此可以很自然地想到损失函数可以定义成一个交叉熵函数，对每个像素的预测结果和其标注的类别计算交叉熵损失，然后将所有像素的损失相加或求平均得到最终的损失函数。...重要的是权重的排布是由卷积矩阵的转置得来的。也就是说，尽管它被称为置换卷积（或者转置矩阵），但这并不意味着我们是取某个已有的卷积矩阵并使用转置后的版本。...202207251701278.png 其中涉及到的 RoI Pooling 层工作方式如下： 202207251701573.png 下图是R-CNN、SPP、Fast R-CNN 三种网络的一个对比...其中C为类别数，每个7×7的网格中有B个base bounding box，每个base bounding box需要回归5个数字（4个表示修正坐标的数字和1个表示置信度的数字）。

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【翻译】DoesWilliam Shakespeare REALLY Write Hamlet? Knowledge Representation Learning with Confidence

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