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置信系数最新视觉报道_可靠度0.95置信度0.8(2024年11月全程跟踪)

内容来源：批发价SEO所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

置信系数

大数据加权关联规则挖掘算法研究随着传统行业信息化的普及和互联网+技术的迅速发展，产生了大量的管理数据，如何对其高效数据挖掘成为当下研究重点。关联规则挖掘主要用于发现隐藏在数据中的知识。但传统的关联规则挖掘算法忽略了项目在数据集中的重要程度且对大数据集挖掘的效率不高。针对此问题，本文基于分布式计算框架，提出了大数据环境下的加权关联规则挖掘算法，实现在大数据集上高效、准确的挖掘出加权关联规则。设I是全部项的集合，相关的数据D=(T1T2T3...T）是包含n条事务项集的数据库事务集合，其中每个事务T是项的集合，使得TI即TTITI,TI3,...,T。每一个事务有一个事务标识符，称作TID(TransactionIdentifier)设A是一个项集，事务T包含A当且仅当ACI，包含K个事务项的项集被称为K-项集。规则AB在事务集D中具有置信度c，如果D中包含A的事务的同时也包含B的百分比是c，这是条件概率P(AIB)。负关联规则(NegativeAR,NAR)主要研究A-B、AB及A-B这三种形式的关联规则。对于一个频繁项A，s(A)表示A的否定规则支持度,计算如公式(2-1)所示。S(-A)=1-S(A)(2-1) 公式(2-2)计算A与否定B的支持度，公式(2-3)计算否定A与B的支持度，公式(2-4)计算否定X与否定Y的支持度。 S(A=-B)=S(A)-S(A=B)式中:s(A)表示项A的支持度;S(A=B)表示项集A,B)的支持度。 S(-A=B)=S(B)-S(AB)式中:s(B)表示项A的支持度:S(AB)表示项集AB的支持度。 S(-A=-B)=1-S(A)-S(B)-S(A=B)(2-4)式中:s(A)表示项A的支持度。 s(B)表示项B的支持度;S(AB)表示项集{A,B)的支持度。假设某饮品店交易数据库中顾客一次性购买咖啡和果汁的情况，最小支持度阈值和最小置信度阈值是0.2和0.5。可以得到：规则1：购买咖啡，购买果汁的支持度s=800/2000=0.4，置信度c=800/1500=0.53，所以该规则是一条强关联规则。规则2:不购买咖啡，购买果汁的可能性为400/500=0.8,可以明显观察到规则1的可能性小于规则2的可能性。这样的矛盾规则体现了支持度—置信度模型的不合理性，在不能识别负关联规则的同时容易生成有误导性的强关联规则。但在真实事务数据库中项目间的重要程度往往具有一定的差异性，所以在经典关联规则算法无论将支持度阈值设置的偏低或偏高都很难得到更有价值的关联规则。例如：设某商超电子商品类目出售商品数据库，项A、B、C、D分别表示为摄像头、键盘、主机、鼠标。设最小支持度阈值为35%，最小置信度阈值为70%，使用Apriori算法对其进行关联规则挖掘。使用Apriori算法对该数据实例中的事务集进行扫描可以得出候选1-项集分别为：{A}40%、{B}60%、{C}50%、{D}70%，均大于最小支持度阈值35%。得到频繁1-项集后进一步生成候选2-项集：{AB}30%、{AC}30%、{AD}20%、{BC}40%、{BD}50%、{CD}30%。剪枝之后得到频繁2-项集：{BC}、{BD}，候选3-项集{BCD}的支持度为30%，不符合剪枝条件。对于频繁2-项集{BC}、{BD}蕴含的关联规则B?C的置信度为66.7%，B?D的置信度为83.3%，所以最终产生强关联规则B?D。通过Apriori算法挖掘出的强关联规则B?D，意味着每笔交易订单中将有50%的概率同时出现键盘和鼠标这两个事务。并且在每笔交易订单中出现事务键盘后出现事务鼠标的概率为83.3%。而因以上强关联规则中的两个商品的利润不高，此强关联规则对决策者的关联并不大，决策者更倾向于关注利润率极高的商品C（主机）的关联关系。例如：规则D?C。而通过经典关联规则算法Apriori的挖掘，规则D?C的支持度仅为30%，置信度仅为42.9%，不满足剪枝要求而被舍弃。加权关联规则挖掘方式的提出是对传统关联规则挖掘方式的改进，在加权关联规则的研究中，项目重要程度的具体表示—权值。所以在算法中引入权值后往往会破坏算法的封闭性。从而造成频繁项集的子集不一定是频繁项集的后果，导致无法利用该性质进行候选项集的剪枝操作，最终降低算法的整体运行效率和有效规则的产出率。所以权值赋予方法是加权关联规则至关重要的一环。综上所述，随大数据环境的日益发展，在人们实际生活生产中应用经典关联规则算法时，得到的结果往往不是人们所期待的。为了打破这种局限性，根据决策者对不同项目的关注度与兴趣度，引入加权思想，通过构建加权模型为每一个项目赋权，这样才能使最终挖掘出的结果是准确且符合决策者所期待的规则。

alphafold3 想要深入了解AlphaFold3的工作原理吗？𐟤” 想要知道如何利用这个强大的工具预测蛋白质结构吗？𐟒ᠨ𗟩š我们的保姆级教程，你将逐步掌握AlphaFold3的使用技巧！ 𐟓š 首先，访问AlphaFold3的官方网站，了解如何使用这个强大的预测工具。Beta Server提供了多种实体参数，包括蛋白质、核酸和多肽等，你可以根据自己的需求选择合适的类型。 𐟔 接下来，上传你的序列文件，选择Molecule type和Copies数量。这里提供了多种选择，以满足不同实验需求。 𐟒𛠧„𖥐Ž，点击“Add entity”按钮，输入你的序列信息。确保序列的准确性对于获得高质量的预测结果至关重要。 𐟎œ€后，点击“Save job”并提交任务。AlphaFold3将自动处理你的请求，并生成一个3D结构模型。 𐟓Š 任务完成后，你可以下载生成的CIF文件，并用Pymol等软件打开查看预测结果。AlphaFold3提供了多种置信度等级，帮助你更好地理解模型的可靠性。 𐟓‹ 别忘了查看任务历史记录，管理你的任务进度。你可以随时修改、提交或删除任务，确保你的研究进度不受影响。 𐟔砧Ž𐥜诼Œ你已经掌握了AlphaFold3的基本使用方法。无论是蛋白质、核酸还是多肽的结构预测，AlphaFold3都能为你提供强大的支持。赶快试试吧！𐟌Ÿ

怎么找基因转录因子的起始转录因子（Transcription Factor，TF）是一类蛋白质分子，它们能够与基因上游的特定序列（即转录因子结合位点）专一性结合，从而调控基因的转录过程。转录因子在真核生物的转录起始中起关键作用，与RNA聚合酶Ⅱ等形成转录起始复合体，参与转录起始的调控。那么如何用AlphaFold3预测候选转录因子与候选靶基因启动子的互作呢？以下是详细步骤：获取靶基因启动子序列 𐟓‚ 首先，打开NCBI网站，下拉选择Gene，输入目的基因（例如MYC，Homo sapiens）。默认情况下，启动子区域位于转录起始位点上游约2kb。获取候选转录因子名称 𐟔 通过AnimalTFDB网站获取MYC的候选转录因子名称，例如SP1。获取候选转录因子蛋白质序列 𐟌 通过Uniport网站获取候选转录因子SP1的蛋白质序列。使用AlphaFold进行预测 𐟒𛊧™𛥽•谷歌邮箱账号，点击AlphaFold网站上的A.e框，添加蛋白质、DNA、RNA、配体和离子（金属离子）。将SP1转录因子序列和MYC启动子序列输入。上传完数据后，点击“Confirm and submit job”，一般运行约10分钟。查看预测结果 𐟓Š 结果页面显示转录因子SP1与靶基因MYC启动子互作预测结果。颜色越蓝表示预测的置信度越高，越橙则越低。下载数据后，可以用PyMol等软件打开cif文件进行后续分析。其他注意事项 ⚠️ pLDDT：基于0-100量表的每个原子置信度估计，其中较高的值表示置信度较高。 pTM和ipTM分数：预测模板建模（pTM）分数和界面预测模板建模（ipTM）分数均来自称为模板建模（TM）分数的度量。pTM分数高于0.5表示整体预测的复合物折叠可能与真实结构相似。ipTM衡量复合物内亚基相对位置的预测准确性，高于0.8的值表示置信度高的高质量预测，而低于0.6的值则表明可能是失败的预测。ipTM分数在0.6到0.8之间为灰色区域，预测可能正确或不正确。对于小结构或短链，TM分数非常严格，因此当涉及少于20个标记时，pTM分数赋值低于0.05；在这些情况下，PAE或pLDDT可能更能指示预测质量。通过以上步骤，你可以预测转录因子与靶基因启动子的互作关系，进一步了解基因转录的调控机制。

如何确定一袋米中的米粒数量是偶数还是奇数？给出一袋大米，如果排除逐一手动计数的情况，能不能尽量运用最为简洁且高效的方法来确定这一袋大米里面的米粒数量是偶数还是奇数。这个问题是我偶然想到的，其本质是一个数学建模问题，当然不排除之前已经有人想到过或者有过类似的想法。我知道可能找不到准确的答案，但基于我个人是数学工作者，也对数学比较感兴趣，我希望通过这个问题，获得数学、统计学、物理学，甚至哲学方面的一些启发和思考。问题能不能得到真正解决并不重要，关键能不能有一些理论上可行的思路，这才是最可贵的。之前有人提供过一个思路，就是借用已有的或者设计一个精确计数器，或许这个办法能解决问题，但并不是我想要的，因为这和手动计数没有本质的区别。这个问题我个人也做过一些思考，比如把问题类比为一个实际问题：亮着的灯，突然遭遇停电，之后按电灯的开关无数次，如何确定来电后，灯是开着还是关着？我尝试用数学建模的方法来解决这个问题，但仍然是无功而返。或许从数学上讲，一袋大米的数量为足够大的正整数n，要判断n的奇偶性，从概率上讲做不到的。概率是理性认识主体的置信度，当一个理性认识主体没有更多或更少理由相信米粒的数量是偶数或者奇数时，米粒的数量是奇数或偶数的概率都是0.5。所以无法确保一袋米中米粒的数量是偶数还是奇数。#百家快评#

丁勇岱年轻时曾主演过一部叫《中国刑侦一号案》的电视剧，这部剧改编自同名报告文学，讲的是90年代震惊全国的白宝山连环枪案的详细侦破过程。书和剧我都看过都很好，尤其是书里讲的大量刑侦细节很有参考意义，有两点我印象很深刻：一是这个案子拖了一年多未破，造成大量群众死伤，是主客观多种原因造 ...

期末复习：分析化学误差与显著性检验 𐟓š 误差传递通式：R=mAB-pc 加减法：R=mA+nB-pc 乘除法：R=mAxnB 指数运算：R=mm" 对数运算：R=m" 𐟓Š 随机误差：R=SA*+B+c+ 加减法：R=m'sA+n'se'+p-s 乘除法：R=mAxng 指数运算：R=mA" 对数运算：R=mg月 𐟓ˆ 极值误差：R=A+B℃ 最大可能误差：R=AB 𐟓Š 归一化的正态分布线：正态分布相概率勿表（某一区间的测量值或某一范围随机误差现的率） 68.3%（正态分布的3Œ𚩗𔯼‰ 95.4%（正态分布的2Œ𚩗𔯼‰ 99.7%（正态分布的1Œ𚩗𔯼‰ 𐟓Š 平均值的标准偏差：样本平均值的标准偏差：S=平均值的标准偏差总体平均值的标准偏差：S=总体标准偏差 𐟓Š t分布曲线：当测量数据不多时，用t分布来估计测量数据的分散情况用S代替T以引起正态分布的偏离 𐟓Š 置信度：置信度P：在某一t值日测定值在M土s内的根率显著水准：落在此范围外的率 𐟓Š 异常值的取舍： 4d检验法：求出除异常值之外某余数据的平均值示和平均偏差习 T检验法：求出该数据的平均值及标准偏差根据T值判断是否舍弃异常值 𐟓Š Q检验法：排序后，在某组中不加可能异常值求出该数据的平均值及标准偏差根据Q值判断是否舍弃异常值 𐟓Š 显著性检验： T检验法：根据t值判断是否显著 Q检验法：根据Q值判断是否显著 𐟓Š 误差分析：分析化学实验中的误差来源和影响因素计算误差传递通式和随机误差通过置信度和显著性检验评估实验结果 𐟓Š 实验数据处理：统计处理少量实验数据，计算平均值和标准偏差利用正态分布线和t分布曲线分析实验数据的分散情况通过置信度和显著性检验评估实验结果 𐟓Š 实验设计：合理设计实验方案，减少误差和异常值的影响通过误差传递通式和随机误差的计算，优化实验条件利用正态分布线和t分布曲线分析实验数据的分散情况 𐟓Š 实验结果分析：通过置信度和显著性检验评估实验结果找出误差来源和影响因素，提出改进措施总结实验经验和教训，为后续实验提供参考 𐟓Š 实验报告：记录实验过程和结果分析误差来源和影响因素通过置信度和显著性检验评估实验结果提出改进措施和建议 𐟓Š 实验总结：总结实验经验和教训提出改进措施和建议为后续实验提供参考 𐟓Š 实验数据与图表：记录实验数据和图表通过正态分布线和t分布曲线分析实验数据的分散情况通过置信度和显著性检验评估实验结果 𐟓Š 实验设计与优化：合理设计实验方案，减少误差和异常值的影响通过误差传递通式和随机误差的计算，优化实验条件利用正态分布线和t分布曲线分析实验数据的分散情况 𐟓Š 实验结果展示：展示实验过程和结果分析误差来源和影响因素通过置信度和显著性检验评估实验结果提出改进措施和建议 𐟓Š 实验总结与建议：总结实验经验和教训提出改进措施和建议为后续实验提供参考

零售业数据分析三大模型详解 𐟓Š 零售行业的销售数据分析可以运用三个经典模型：帕累托模型、波士顿矩阵模型和购物篮模型。以下是这些模型的详细解释： 1️⃣ 帕累托模型（二八法则）这个模型告诉我们，80%的业绩通常来自20%的客户或产品。公式为：累计占比 = 产品累计销售收入 / 总销售收入。将所有产品分为三类：A、B、C，例如A+B+C=100%。柱形图显示产品收入排序，并用不同颜色区分三类产品。 2️⃣ 波士顿矩阵模型这个模型将产品分为四个象限，横轴为相对市场份额，纵轴为市场增长率。散点图显示了具体应用场景中的产品分布。 3️⃣ 购物篮模型（产品关联分析）这个模型通过分析客户购买行为，了解产品之间的关联性。经典案例是啤酒与尿布的关联分析，有趣且实用。需要熟记三个指标：支持度：A和B两个商品同时购买的概率置信度：在购买A商品的条件下，购买B的概率提升度：购买A商品后，购买B的概率与随机购买B的比率通过这些模型，可以深入了解零售业务中的销售数据，为企业决策提供有力支持。

AlphaFold3安装与使用全攻略 𐟌Ÿ AlphaFold3 时代来临！这款新版本的蛋白质结构预测工具，以其高级的 GPU 支持和全新的网络架构，提升了预测的效率和准确性。𐟚€ 𐟔砥ㅨ恦𑂯𜚊操作系统：Linux系统，推荐使用Ubuntu 22.04 LTS。硬件需求：NVIDIA GPU，计算能力8.0及以上。推荐使用NVIDIA A100或H100等高端GPU。内存：建议至少64GB的RAM。存储空间：完整安装可能需要约1TB的存储空间。 𐟓堤𘋨𝽥Ÿ𚥛 数据库： AlphaFold3 依赖多个基因数据库，包括 BFD、MGnify、PDB、UniProt 等。可以通过提供的脚本自动下载这些数据库。 𐟔‘ 访问模型参数：访问申请表，填写信息以请求访问模型参数。使用需符合非商业许可协议，并经过 Google 的批准。 𐟓Š 输出与指标：每个输入任务生成的输出将保存在以任务名称命名的目录中。输出目录包括置信度 JSON、总结置信度 JSON、模型 CIF 文件等。主要置信度指标包括 pLDDT、PAE、pTM 和 ipTM 等，用于评估预测结构的置信度。 𐟛 ️ 已知问题：超过5,120 Token 的数值精度问题：当前版本的 AlphaFold3 不支持处理超过 5,120 个 Token 的输入，可能会引发错误。此问题仅在输入数据超过此阈值时发生，导致预测结构的准确性降低。 𐟓š 教程与资源：有条件的话，我们将为大家提供更多关于 AlphaFold3 安装和配置的详细教程，例如如何在 GCP (Google Cloud Platform) 上创建虚拟机、安装 Docker 及其 GPU 支持等。 𐟔 请持续关注，以获取更多实用信息！

有人问我，李雪你是过去看书很多，知识积累够丰富了，所以现在决定不看书了吗？事实是，我20多岁时看过几本心理学的书，比绝大多数心理爱好者看得还少，后面越来越不想看，于是就不看了。不爱看书的一个原因是，身体气血不足，看书会累。一个原因是，绝大多数心理方面的书，尤其那些经典的、大师们 ...

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