残差分析

残差序列是指在数据分析中常用的一种重要工具，通过捕捉数据中未解释的变化模式来提高预测精度和解释能力。

基于残差分析的异常值检测算法专门针对具有线性回归关系的二维数据，能够有效识别和剔除数据中的异常值。

在响应面分析中，残差的正态概率分布图越接近直线，表明模型拟合效果越好。残差值均匀分布在直线两侧，意味着模型能准确预测响应值，偏差符合正态分布规律。反之，如果残差分布偏离直线，则可能存在模型失拟、异常值等问题，需要进一步分析和调整模型。

如果模型残差无法预测（即为随机的），则改进模型的前景有限。因此，一种评估方法是测试残差是否可以通过实验条件进行预测，从而间接表明改进模型可能需要哪些条件。在不同的实验条件c_i下，残差r_i的不同形式的构造方法可以确定是否可以通过操作条件来调整模型内的参数值来改进模型。对于第i个数据集，r_i=model(data_i,p_i)，我们寻找矩阵关系p_i = A c_i + b_i，其中A的确定通常使b_i为零。通过向c_i向量添加变换（如多项式或样条基函数），可以轻松处理非线性关系。此外，c_i通常包含一个常数项，也可以是矩阵。为了使用有效的线性回归方法，模型在数值上被反转（参见参考资料），以便模型参数在零原点（或关于b_i）的线性位置，但线性化适用于最接近数据的最佳拟合。函数greyboxeval根据均方根误差计算改进的发现。

超越传统的高斯滤波方法，该项目利用深度卷积神经网络的强大能力，结合残差学习机制，实现了更有效的图像去噪。

开发一个生成奇素数长度的勒让德序列的工具，使用普通双精度浮点数实现。勒让德序列能够有效形成具有良好相关性的任意长度二进制序列。

MATLAB函数能够快速而精确地反转2D/3D变形矢量场（DVF），实现自适应双残差反馈控制。详细信息请访问idvf GitHub存储库：https://github.com/ailiop/idvf。

本研究使用神经自适应贝叶斯优化方法快速绘制卒中残差网络函数。研究数据使用 FSL (Jenkinson et al., 2012) 进行离线和在线处理。 代码库包含三个文件夹： 掩码文件夹: 包含基于 Yeo 等人 (2014) 研究生成的双边目标脑网络掩码。 额顶网络 (FPN) 覆盖上顶叶、顶内沟、外侧前额叶皮层、前岛叶和后内侧额叶皮层。默认模式网络 (DMN) 跨越后扣带回皮层、楔前叶、顶下小叶、颞叶和内侧前额叶皮层。 两个大脑网络的阈值 (z>2) 和二值化图用作掩码，并以 4D-nifti 文件格式提供。 离线文件夹: 包含在线运行前的预处理步骤，例如高分辨率梯度回波 T1 加权结构解剖体积处理。 在线文件夹: 包含在线贝叶斯优化过程的代码。

这个PyTorch仓库适用于ECCV 2018介绍的RCAN，其中包括使用非常深的残差通道注意力网络进行图像超分辨率的MATLAB代码。完整的代码支持Ubuntu 14.04/16.04环境，使用Python3.6、PyTorch_0.4.0、CUDA8.0和cuDNN5.1，针对Titan X/1080Ti/Xp GPU进行构建和测试。文章指出，深度对于图像超分辨率至关重要，但更深的网络难以训练。为了克服这一挑战，提出了非常深的残差通道注意网络（RCAN），通过残差中的残差（RIR）结构和长跳跃连接实现网络的深度增加。

FacePeeper是一个深度残差卷积神经网络，作为交互式Web服务器上的性别分类器。该项目由奥斯纳布吕克大学2016/17冬季学期课程优化实现，使用Python 3.x、TensorFlow 1.x、OpenCV和C++编译器，以验证对上传图像的性别预测。