切线推断
当前话题为您枚举了最新的 切线推断。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
因果推断数据AK91
因果推断的数据资源,真的蛮有用的。如果你在做数据,是研究因果关系相关的模型或者算法,像是因果匹配、因果数据等,这个文件了不少有价值的资料。里面不仅包含了实际的数据,还链接了相关的工具和方法,像是因果建模工具箱、贝叶斯推断之类的内容,你更好地理解和应用。比如,csv 到 MongoDB的链接对于数据存储也有点儿用哦。
统计分析
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2025-06-18
PIA蛋白质推断算法
蛋白质组学的推断,PIA 还挺拿手的。它不是搜索引擎,但能把主流的MS/MS结果整合,再来一套统计和可视化,省了不少折腾。你丢进一堆PSM结果,它就能推断出哪些蛋白质靠谱,还能看清肽段和蛋白质之间是怎么对上的,关系图也清楚。整合多个搜索引擎的结果,PIA 得比较自然。不用你手动对着比,FDR也算得蛮靠谱,基本能搞定“同一组 PSM 到底支持几个蛋白质”的问题。尤其蛋白质歧义性的时候,代表蛋白选得还行,没那么主观。支持查看PSM-肽段-蛋白质的完整路径,这个功能我觉得挺实用。尤其是你搞多引擎组合的时候,像Mascot、XTandem、MSGF+之类的,直接一锅炖,比自己拉数据轻松多了。要注意的是
统计分析
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2025-07-01
贝叶斯概率编程与推断
贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断的中文翻译。
算法与数据结构
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2024-05-31
Inference in Hidden Markov Models统计推断专著
隐马尔科夫模型的统计推断讲得最全的书,非《Inference in Hidden Markov Models》莫属。连续状态空间、最大似然估计、贝叶斯计算这些概念听起来复杂,但书里用挺接地气的方式拆解了不少关键点。
Olivier Cappé他们这几位作者,都是统计圈里的老熟人,比较系统,尤其对时间序列的同学来说,这书真的能帮上忙。你要是做过音频、自然语言、或者金融建模,应该对 HMM 不陌生。这本就可以说是入门+进阶一条龙了。
马尔科夫链作为底层逻辑,虽然简单,但和隐藏状态一结合,瞬间复杂度就上来了。还好书里图也不少——78 张插图呢,讲公式的时候不会太晕。里面关于模型选择的那段我个人觉得值
数据挖掘
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2025-06-25
因果推断Python ENEM分数分析
因果推断在数据科学领域越来越受到关注,是对于理解变量之间的因果关系。如果你正在研究因果推断,尤其是用 Python 做相关实验,因果推断 python-enem-scores.csv文件了一个好的实践数据。通过它,你可以探索如何运用不同的因果推断技术,像是因果匹配策略,对数据做。这些数据集相当适合用来做算法验证,变量间的因果影响。你可以通过相关链接找到更多资源,像是Python 数据挖掘实验.zip,它对入门者也挺友好的。并且,因果状态建模器工具箱也是不错的工具,你进一步深度挖掘因果关系。如果你对这些实验感兴趣,下载并实验一下吧,能为你不少实用的实践经验。
统计分析
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2025-06-24
matlab求图像散点切线角度的方法
在图像处理中,编写函数代码以计算散点的切线角度。
Matlab
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2024-08-08
SPSS推断性统计分析教程
SPSS 的推断性统计,嗯,挺适合那些做数据的小伙伴。你要是需要做 t 检验、方差或者协方差,SPSS 这个工具绝对不能少。它了详细的教程,让你轻松上手。比如,t 检验和多元方差,SPSS 都能好地支持,过程也蛮简单。你只要根据数据类型选择合适的方法,剩下的交给 SPSS,结果挺直观的。如果你对显著性检验有点困惑,SPSS 也能清晰地你进行相关。,SPSS 是一个数据的好帮手,尤其适合统计类的数据工作。
统计分析
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2025-06-14
All of Statistics A Concise Course in Statistical Inference统计推断精要课程
如果你对统计学感兴趣,或者想深入了解机器学习中的统计概念,这本《All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference》绝对值得一看。它从最基础的随机变量、分布、条件概率开始,逐步涉及到一些高级概念,比如极大似然估计、贝叶斯估计,甚至包括线性回归、分类器和 MCMC 等。作者不仅清晰,还注重模型和公式背后的统计思想,避免了繁琐的数学推导,挺适合初学者和想快速提升统计学能力的开发者。嗯,如果你刚接触数据或者机器学习,拿它来作为入门教材,应该会受益匪浅。总体来说,挺适合那些既想了解基本概念,又不想在数学推导上浪费太多时间的人。至于更
数据挖掘
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2025-06-13
统计推断中假设检验的原理与方法
探讨了统计推断中假设检验的基本原理与方法。在统计学中,假设检验通过样本数据对总体特征进行推断,依据小概率原理和理论分布,提出无效假设和备择假设,并根据样本结果计算得出应接受的假设。显著水平α的确定和概率计算是假设检验中的关键步骤,有效分析处理效应与随机误差,从而作出科学可靠的结论。
Matlab
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2024-07-22
基于增强型快速自举法的ICA统计推断
此MATLAB工具包实现了S. Basiri、E. Ollila和V. Koivunen于2017年发表在《信号处理》期刊上的论文“ICA模型中用于统计推断的增强型引导方法”中提出的引导方法。论文详细信息:S. Basiri, E. Ollila, V. Koivunen. ICA模型中用于统计推断的增强型引导方法. 信号处理, 卷. 138, 2017, 第53-62页, 2017年3月.如果在您的出版物中使用此工具包,请引用上述论文。
Matlab
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2024-05-29