人工智能
从零开始强化学习（五）——Deep Q-network(DQN)
五. Deep Q-network(DQN)
现实中强化学习面临的状态空间往往是连续的，存在无穷多个状态。这种情况下，就不能再使用表格对价值函数进行存储，采用价值函数近似（Value Function Approximation）的方式进行逼近
在连续的状态和动作空间中，可以用函数来表示近似计算:
其中函数通常是一个参数为的函数，比如神经网络
5.1 状态价值函数(State Value F
数学和科学是精确吗？
数学和科学是精确吗？
我们常听到工程是合适，科学是精确。实际上我不这么看，数学追求的精确在于理论的精密和自洽，至于理论本身，并非是一种精确。
微积分是精确的吗？
如果我们要计算地球的赤道周长，中国海岸线的长度，在微观层面，人走过去，凸起的石块，被海浪侵蚀的岩崖，每一个细微的局部都是一个极不规则的线条，高低不平。但从卫星上看，海岸线的线条大致是清楚的，我们能用多项式的形状对它进行近似逼近计算。
困扰
单细胞矩阵iNMF分解
原理
这是一篇发表GB上题目为《scINSIGHT for interpreting single-cell gene expression from biologically heterogeneous data》 的文章，利用 Integrate NMF 的方法解决单细胞批次整合的问题
越来越多的 scRNA-seq 数据强调需要综合分析来解释单细胞样本之间的异同。尽管已经开发了不同的批次效应
基于SPSS进行显著性分析及字母标记
此前文章中已经给大家讲解过如何使用绘图软件origin或者R语言对重复数据进行显著性分析及如何使用字母标记法进行标记，今天，给大家讲解一下如何使用统计分析软件SPSS进行显著性分析及字母标记！
1、数据创建
SPSS软件新建的输入界面主要分为数据视图及变量视图两部分，其中数据视图即我们输入数据的界面，变量视图是对数据视图属性的设置，以下图为例，我们有五组数据，每组四个重复，共20组
用霍夫变换HoughLines检测直线3
书名：OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）
作者：[加]罗伯特·拉戈尼尔
译者：相银初
出版社：人民邮电出版社
出版时间：2018-05
ISBN：9787115480934
一、实现原理
1、累加器
霍夫变换的目的是在二值图像中找出全部直线，并且这些直线必须穿过足够多的像素点。
它的处理方法是，检查输入的二值分布图中每个独立的像素点，识别出穿过该像素点的所有可能直线。
如果同一条直线穿过很
大师兄的数据分析学习笔记(二十四）：回归树与提升树
大师兄的数据分析学习笔记(二十三）：人工神经网络
大师兄的数据分析学习笔记(二十五）：聚类（一）
一、回归树
回归树是决策树的一种算法，但回归的值是连续值。
与分类树不同，回归树的每个节点（包括叶子节点和中间节点），都会得到预测值。
一般这个预测值就是这些连续标注的平均值。
对特征进行分类，切分属性的依据不再是熵或基尼系数，而是最小方差。
也就是说在根据某一个属性切分后，
future——加速你的单细胞分析
由于单细胞数据本身就具有数据量大的特点，所以在进行单细胞数据分析时往往会出现运行时间太长的问题。
不过好在 Seurat 为我们提供了部分函数与 future 并行计算的链接。
安装future
future已经托管到CRAN上了，所以我们可以直接通过CRAN对其进行安装：
install.packages("future")
支持future并行计算的函数
NormalizeData
