希望各位详细描述Q-value的意义、计算方法、与p-value的差别.请不要网上粘贴那些没用的东西, 扫码下载作业帮搜索答疑一搜即得 答案解析 查看更多优质解析 解答一 举报 意义:P值=假设是正确但是被拒绝的概率=阴性个数/总个数,是对与样本数据的一个检验概率;Q值=被拒绝但却是正确的概率=假阳性/推测为阳性的个数...
Q值(Q-value)是统计学中用来衡量一组基因标记在区分两个或多个类别(例如,病例和对照)时的价值。Q值计算公式如下: Q值= (1 -灵敏度) / (1 -特异度) 其中,灵敏度是指真阳性率,特异度是指真阴性率。 在实际应用中,Q值越大,说明该基因标记在区分两个或多个类别时的价值越大。
但简单地,我们对q-value和p-value的特点进行以下总结: P-value和Q-value都是分布在[0,1]范围内的实数。 从P-value列表计算得到Q-value列表的统计模型有很多(参考R语言中p.adjust函数)。 P-value 列表计算得到Q-value后,各个元素的大小排序不发生改变(不考虑相等的情况)。 相对于P-value列表中的对应元素的p...
假设之后又接着往右走了一步,用类似的方法更新(1,3)的Q value了,得到(1.3)的Q value还为-0.04 等到了下个时刻,骰子告诉我们要往左走,此时就需要更新(1,2)的Q-value,计算式为:V(s) = 0 +0.1× [ -0.4 + 0.5× (-0.04)-0) ] 从这里,智能体就能学到先向右在向左不是一个好的策略,会浪费时间...
Q_value = self.Q_value.eval(feed_dict = { self.state_input:[state] })[0] if random.random() <= self.epsilon: self.epsilon -= (INITIAL_EPSILON - FINAL_EPSILON) / 10000 return random.randint(0,self.action_dim - 1) else:
时序差分误差(或TD误差)是通过Q_target(来自下一个状态的最大可能值)和Q_value(我们当前预测的Q值)之间的差来计算的。 Initialize Doom Environment E Initialize replay Memory M with capacity N (= finite capacity) Initialize the DQN weights w
P_value,叫做 Q_value, 同时也叫 corrected P_value.如果是的话，那FDR的校正公式怎么计算呢？
NES表示归一化后的富集分数， pvalue是p值，p.adjust表示矫校正过的p值，qvalue是q值，rank是在基因集中对ES分数贡献最大的核心基因在基因表排序中的位置（按照log2FC从大到小的排序），leading_edge中tags表示核心基因在该基因集基因总数的占比，list表示核心基因占所有基因总数的比例，signal利用这两个指标计算...
我正在尝试使用这个观察空间运行Q学习算法: self.observation_space = spaces.Box(low=np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]), high=np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]), dtype=np.flo 当我尝试访问Q表时,如下所示: q_value = q_table[state][action] 我得到了这...
这个公式中的Q、K和V分别代表Query、Key和Value,他们之间进行的数学计算并不容易理解。 从向量点乘说起 我们先从 这样一个公式开始。 首先需要复习一下向量点乘(Dot Product)的概念。对于两个行向量 和 : 向量点乘的几何意义是:向量 在向量 方向上的投影再与向量 ...