研究
回归中解决混淆变量的方法
正则化的回归分析可以避免回归中解决混淆变量的方法 混淆变量是指在统计分析中,一个或多个变量与研究变量之间存在相关性,从而使得研究者很难确定哪个变量对研究变量的影响最为显著。为了解决混淆变量的影响,研究者可以采取以下方法: 1. 控制变量法,通过在研究设计中控制其他可能的混淆变量,使得研究变量与其他变量之间的关系更加清晰。例如,在实验研究中,可以通...
协方差和偏最小二乘结构方程模型
协方差和偏最小二乘结构方程模型协方差和偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)是一种多变量分析方法,用于研究变量间的关系。它结合了偏最小二乘回归(PLS)和结构方程模型(SEM)的优点,可以用于解决复杂的研究问题。协方差是一种衡量两个变量之间关系强度的统计指标,它反映了两个变量的变化趋势是否一致。协方差可以用来衡量变量间的线性相关性,当两个变量的协方差为正时,表示它们呈正相关关系;当协方差为负时,...
中国奇异摄动杰出贡献奖获奖名单
中国奇异摄动杰出贡献奖获奖名单(按姓名拼音顺序)序号姓 名单 位1戴世强上海大学,上海市应用数学和力学研究所2江福汝复旦大学数学系3林鹏程福州大学数学系4林武忠华东师范大学数学系5林宗池福建师范大学数学系6莫嘉琪安徽师范大学数计学院7苏煜城南京大学数学系8徐钧涛华东师范大学数学系9张伟江上海交通大学数学系10周明儒江苏师范大学数学科学学院中国数学会奇异摄动专业委员会二O一二...
精神科门诊患者抑郁和焦虑症状的关系基于网络分析的方法
国际精神病学杂志JOURNAL OF INTERNATIONAL PSYCHIATRY 2021年第48卷第1期精神科门诊患者抑郁和焦虑症状的关系:基于网络分析的方法马竹静1任垒1金银川1郭力2张钦涛1苑会羚1杨,【摘要】目的本研究以精神科门诊患者为研究对象,探索其抑郁和焦虑症状网络方法使用某综合医院心身科门诊23735位患者(抑郁分量表总分& 26分且焦虑分量表总分& 20分)...
请编写程序,出所有满足下列条件的三位正整数并输出:它既是完全平方数...
For personal use only in study and research; not for commercial use薂请编写程序,出所有满足下列条件的三位正整数并输出:它既是完全平方数,又有两位数字相同,如:121,225等。 芃#include <stdio.h>腿#include <math.h>莆void main(void)羃{蚀 &...
几类随机混杂系统的稳定性分析及其控制
几类随机混杂系统的稳定性分析及其控制 几类随机混杂系统的稳定性分析及其控制 随机混杂系统是指由多个相互作用的随机变量组成的系统,可以用来描述各种实际复杂系统的行为。稳定性分析及其控制是研究在随机混杂系统中,如何维持系统的平衡状态,保证系统的稳定性。本文将对几类常见的随机混杂系统进行稳定性分析,并提出相应的控制方法。正则化一个五行五列的随机矩阵&n...
非负矩阵分解算法的发展与应用
非负矩阵分解算法的发展与应用第一章:引言1.1 背景介绍:矩阵分解在数据分析领域得到广泛使用,非负矩阵分解是一种特殊的矩阵分解方法,其可以将原始矩阵分解为非负的低秩矩阵乘积,具有较好的可解释性和适用性。1.2 研究意义:非负矩阵分解在图像处理、文本挖掘、推荐系统等方面的应用都取得了显著的成果,因此有必要对其发展和应用进行深入研究。1.3 研究目的:本文旨在系统地介绍非负矩阵分解算法的发展与应用,为...
数学中的随机矩阵理论随机矩阵的性质与应用
数学中的随机矩阵理论随机矩阵的性质与应用数学中的随机矩阵理论:随机矩阵的性质与应用在数学的广袤领域中,随机矩阵理论宛如一颗璀璨的明珠,闪耀着独特的光芒。随机矩阵作为一种特殊的矩阵形式,不仅具有深刻的理论内涵,还在众多实际应用中发挥着关键作用。随机矩阵,简单来说,就是其元素是随机变量的矩阵。这些随机变量通常遵循一定的概率分布。随机矩阵的性质丰富多样,其中一个重要性质是谱性质。谱是指矩阵的特征值集合,...
基于Xgboost算法的大学生积极心理品质预测及影响因素分析
第21卷第1期2021年1月Vol.21No.lJan.2021黑龙江工业学院学报JOURNAL OF HEILONGJIANG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY文章编号:2096-3874(2021)01-0052-05基于Xgboost算法的大学生积极心理品质预测及影响因素分析杨利,昌杰,张浩,刘俊彤(皖南医学院医学信息学院,安徽芜湖241002)摘要:通过量表收集芜湖地区6所...
如何理解图的稀疏性
如何理解图的稀疏性图的稀疏性是指在图中,顶点之间的连接较为稀疏,即边的数量相对较少。理解图的稀疏性对于图论及相关领域的研究与应用至关重要。本文将探讨如何理解图的稀疏性以及其在现实生活中的意义。一、概述图是一种用来描述事物之间关系的数学模型。在图中,由顶点和边组成,顶点表示事物,边表示它们之间的联系或关系。对于一个具有n个顶点的图,最多可以有n(n-1)/2条边,这是一个完全图,边的数量达到最大。而...
模型结构 模型参数 训练数据-概述说明以及解释
模型结构 模型参数 训练数据-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分:在机器学习和深度学习领域,模型结构、模型参数以及训练数据是构建和优化模型的关键要素。模型结构指的是模型的网络层次组成以及层之间的连接方式,模型参数是指模型中可学习的权重和偏置等参数,而训练数据则是用于训练模型的数据集。本文将详细介绍模型结构、模型参数以及训练数据在构建和优化模型中的重要性和应用。通过深入探讨这些要素,读者将...
人工智能应用方向考试题库与答案
人工智能应用方向考试题库与答案1、下列哪个模型属于无监督学习A、KNN分类B、逻辑回归C、DBSCAND、决策树答案:C2、以下关于分词说法不正确的是?A、基于规则的分词简单高效,但是词典维护困难。B、在实际工程应用中,分词一般只采用一种分词方法。C、统计分词的目的就是对分词结果进行概率计算,获得概率最大的分词方式。D、中文不同于英文自然分词,中文分词是文本处理的一个基础步骤。分词性能的好坏直接影...
人工智能工程师(机器学习)试题及答案
人工智能工程师(机器学习)试题及答案1. 请解释机器研究是什么以及它在人工智能领域中的作用。机器研究是一种人工智能分支,旨在使计算机系统能够通过从数据中研究和自动推断来改善性能。它通过训练模型来识别和理解模式,并基于这些模式做出预测或做出决策。在人工智能领域中,机器研究为解决复杂的问题提供了一种有效的方式,例如图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统等。2. 请简述监督研究和无监督研究的区别。3....
损失函数设计
损失函数设计 损失函数在机器学习研究中拥有重要作用,它可以帮助研究人员记录与预测准确度相关的性能指标,并帮助它们在实践中快速改进模型。一个有效损失函数的设计是一项复杂的任务,也是机器学习和深度学习的一个核心挑战。 本文将介绍损失函数的概念,以及损失函数设计中的常见技术:损失函数的可视化,损失函数的反向传播,损失函数的正则化和正则化参数等。最后,将...
高效稀疏信号恢复算法的研究与优化
高效稀疏信号恢复算法的研究与优化摘要:稀疏信号恢复是一种重要的信号处理方法,它在多个领域都有着广泛的应用。本文旨在研究和优化高效稀疏信号恢复算法,以提高信号恢复的准确性和效率。首先,我们介绍了稀疏信号恢复的背景和意义,以及相关的算法理论。然后,我们详细讨论了几种经典的稀疏表示模型和算法,并分析了它们的优劣点。接着,针对当前算法存在的问题,我们提出了几个改进的方向和技术,并进行了实证研究和优化探索。...
modely校准方法
modely校准方法全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例: 在科学研究和工程实践中,模型的校准方法是非常重要的一项工作。所谓模型校准就是通过多种手段对模型的参数进行调整,以使其能够更好地拟合真实数据、提高模型的精确性和可靠性。Modely校准方法是一种常见的模型校准技术,它可以帮助研究人员提高模型的精度和准确性,从而推动科研工作的进展。 一、Mo...
基于贝叶斯时变VAR模型的FCI构建及其应用
2023-11-06•引言•贝叶斯时变var模型•fci构建目录•应用案例•结论与展望•参考文献01引言03近年来,复杂网络理论在金融领域的应用逐渐受到广泛关注,为研究金融市场波动性提供了新的视角和方法。研究背景与意义正则化是结构风险最小化策略的实现01随着全球一体化和金融市场的发展,金融市场波动性成为学术界和业界关注的焦点。02金融市场波动性对于金融风险管理、资产定价、投资决策等方面具有重要影响...
基于机器学习的SAE患者30天死亡风险预测模型
第13卷㊀第3期Vol.13No.3㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用IntelligentComputerandApplications㊀㊀2023年3月㊀Mar.2023㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:2095-2163(2023)03-0231-05中图分类号:TP181文献标志码:A基于机器学习的SAE患者30天死亡风险预测模型刘㊀彬1,肖晓霞1,2,龚后武3,周㊀展1,郑立瑞1,谭建聪1(1湖南中...
基于主题词和LDA模型的知识结构识别研究
基于主题词和LDA模型的知识结构识别研究一、本文概述随着信息技术的迅猛发展,海量的知识资源已经渗透到人类社会的各个角落。如何有效地识别、组织和管理这些知识,使其能够更好地服务于人类社会的发展,已成为当前研究的重要课题。在此背景下,基于主题词和LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型的知识结构识别研究应运而生,旨在从海量的知识资源中挖掘出潜在的主题结构,进而实现知识的有效...
反拨效应具体性研究框架的建构--以CET翻译题型改革为例
测试研究General SerialNo.942018No.31吴涛(1979-)女,山东烟台人,讲师,硕士,研究方向:应用语言学反拨效应具体性研究框架的建构———以CET 翻译题型改革为例吴涛1(曲阜师范大学公共外语教学部,山东日照276826)摘要:为了贯彻“一带一路”的国家战略,适应我国高等教育发展的新形势,深化大学英语教学改革,培养国际化专业人才,大学英语四六级考试自2013年12月起将原...
三维大地电磁正演及反演方法研究现状
三维大地电磁正演及反演方法研究现状正则化其实是破坏最优化 摘要:近年来,随着计算机技术和三维电磁模拟技术的发展。基于积分方程法(IEM)、有限差分法(FDM)和有限单元法(FEM)的三大方法的三维大地电磁正演模拟技术得到了极大的发展。基于最优化理论的三维大地电磁反演研究也得到了快速发展。关键词:电磁正演模拟;数值模拟技术;大地电磁反演 &nbs...
三类偏微分方程源项识别问题的正则化方法及算法研究
三类偏微分方程源项识别问题的正则化方法及算法研究 三类偏微分方程源项识别问题的正则化方法及算法研究正则化解决什么问题 摘要:偏微分方程源项的识别问题是数学和工程中的经典问题之一。本文研究了三类常见的偏微分方程源项识别问题:抛物型方程、椭圆型方程和双曲型方程。针对这些问题,我们提出了正则化方法及相应的算法,并对其进行了研究和分析。本文的研究结果为源...
ECT系统关键问题研究进展
ECT系统关键问题研究进展第5期周云龙等.ECT系统关键问题研究进展503ECT系统关键问题研究进展周云龙高云鹏衣得武任库(东北电力大学a.能源与动力工程学院;b.自动化工程学院,吉林吉林132012)摘要根据ECT系统的结构特点,指出了ECT技术中存在的关键问题,介绍了其关键问题的研究进展,并在微小电容检测,图像重建算法的研究,"软场"特性的研究和数据采集速度方面进行了总结,展望了ECT今后的发...
如何在医疗研究中应用人工智能数据分析
如何在医疗研究中应用人工智能数据分析在当今数字化时代,人工智能(AI)已经成为了各个领域的热门话题,医疗研究也不例外。AI 数据分析为医疗研究带来了前所未有的机遇和挑战,正在逐渐改变着医疗研究的方式和方法。那么,如何在医疗研究中有效地应用人工智能数据分析呢?首先,我们需要明确医疗研究中数据的特点和类型。医疗数据来源广泛,包括电子病历、医学影像、实验室检测结果、药物研发数据等等。这些数据具有多模态、...
护理学院压力管理的预防及护理试题(有答案)
护理学院压力管理的预防及护理试题(有答案)引言护理学院是一个高压和竞争激烈的学术环境。学生们在研究、实和准备考试等方面面临着巨大的压力。为了帮助学生们应对这些压力,预防潜在的心理和情绪问题,护理学院应该采取一些措施来提供压力管理方面的帮助和支持。预防压力的措施1. 提供心理辅导服务:护理学院应该提供心理咨询和心理辅导服务,以便学生可以寻求必要的支持和指导。这些咨询服务可以帮助学生解决压力源,学会应...
多吃咖喱可以预防糖尿病
多吃咖喱可以预防糖尿病 *养生导读:多吃咖喱可以预防糖尿病?泰国研究人员发现,咖喱香料中的姜黄素可能有助糖尿病高风险人预防糖尿病。多吃咖喱可以预防糖尿病?下面就一起来看看吃咖喱能够预防糖尿病的原因。 *多吃咖喱可以预防糖尿病 泰国某学者以糖尿病前症患者(糖尿病前症患者一般血压很高,很容易发展为2型糖尿病患者)为对象进行了相关实验。实验以240名成年泰国人为对象...
别再无知了!它能预防糖尿病帕金森抑郁症
别再无知了!它能预防糖尿病帕金森抑郁症 过去我们一度认为,含的咖啡是不健康的饮品。但是现在,越来越多的研究发现,喝适量咖啡,可以让我们降低死于心...
rlasso回归的原理
rlasso回归的原理Rlasso回归是一种统计方法,用于分析因变量(响应变量)和自变量(预测变量)之间的关系。它是一种广义线性模型(GLM)的扩展,适用于连续或分类因变量,并具有很强的回归性能。在本篇文章中,我们将介绍Rlasso回归的原理,包括其基本概念、应用场景、优缺点以及算法实现。一、基本概念Rlasso回归将自变量和因变量视为两个随机向量,并使用广义线性模型(GLM)来拟合它们之间的关系...
...基于线性回归、空间自相关与地理加权回归的分析模型
一、问题提出据国家统计局发布的《中华人民共和国2020年国民经济和社会发展统计公报》显示,2020年末我国常住人口城镇化率将超过60%。[1]自2000年以来,中国城镇总人口数由4.5亿人增加至8.5亿人,城镇化率相应地从36.2%增至近60%,城市基数也实现了显著增长。新型城镇化的迅猛发展使得大量人口在城市地区聚集,加快了我国城市经济水平的增长与产业结构优化升级。但与此同时,城市的升级转型诱发了...
回归分析方法总结全面
回归分析方法总结全面回归分析是一种统计分析方法,用于研究自变量与因变量之间的关系。它可以帮助我们了解自变量对因变量的影响程度,以及预测因变量的值。回归分析有多种方法和技术,本文将对几种常用的回归分析方法进行总结和介绍。1. 简单线性回归分析简单线性回归分析是回归分析的最基本形式,用于研究单个自变量与因变量之间的关系。它假设自变量与因变量之间存在线性关系,并且通过拟合一条直线来描述这种关系。简单线性...