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生存函数python,生存函数与分布函数的关系

为什么人工智能用Python

这属于一种误解,人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,因为是计算密集型,需要非常精细的优化,还需要GPU、专用硬件之类的接口,这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。

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Python是这些库的API binding,使用Python是因为CPython的胶水语言特性,要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口,Python是最容易的,比其他语言的ffi门槛要低不少,尤其是使用Cython的时候。其他语言的ffi许多都只能导入C的函数入口点,复杂的数据结构大多只能手工用byte数组拼起来,如果还需要回调函数输入那就无计可施了。而CPython的C API是双向融合的,可以直接对外暴露封装过的Python对象,还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性,甚至可以从C代码当中再调用Python的函数(当然,也有一定的条件限制)。不过这也是PyPy这样的JIT解释器的一个障碍。

而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具,有numpy这样的底子,因为行业近似所以选择API binding语言的时候会首选Python,同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量,也方便从业人员上手。

python能做什么

python的用途:

Python的优势有必要作为第一步去了解,Python作为面向对象的脚本语言,优势就是数据处理和挖掘,这也注定了它和AI、互联网技术的紧密联系。

网络爬虫。顾名思义,从互联网上爬取信息的脚本,主要由urllib、requests等库编写,实用性很强,小编就曾写过爬取5w数据量的爬虫。在大数据风靡的时代,爬虫绝对是新秀。

人工智能。AI使Python一战成名,AI的实现可以通过tensorflow库。神经网络的核心在于激活函数、损失函数和数据,数据可以通过爬虫获得。训练时大量的数据运算又是Python的show time。

扩展资料:

Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。在某些对运行速度要求很高的情况,Python设计师倾向于使用JIT技术,或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承,有益于增强源代码的复用性。

Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言,Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

参考资料来源:百度百科-Python

用Python做生存分析--lifelines库简介

Python提供了一个简单而强大的生存分析包——lifelines,可以非常方便的进行应用。这篇文章将为大家简单介绍这个包的安装和使用。

lifelines支持用pip的方法进行安装,您可以使用以下命令进行一键安装:

在python中,可以利用lifelines进行累计生存曲线的绘制、Log Rank test、Cox回归等。下面以lifelines包中自带的测试数据进行一个简单的示例。

首先加载和使用自带的数据集:

运行一下将会看到以下结果,

数据有三列,其中T代表min(T, C),其中T为死亡时间,C为观测截止时间。E代表是否观到“死亡”,1代表观测到了,0代表未观测到,即生存分析中的删失数据,共7个。 group代表是否存在病毒, miR-137代表存在病毒,control代表为不存在即对照组,根据统计,存在miR-137病毒人数34人,不存在129人。

利用此数据取拟合拟生存分析中的Kaplan Meier模型(专用于估计生存函数的模型),并绘制全体人群的生存曲线。

图中蓝色实线为生存曲线,浅蓝色带代表了95%置信区间。随着时间增加,存活概率S(t)越来越小,这是一定的,同时S(t)=0.5时,t的95%置信区间为[53, 58]。这并不是我们关注的重点,我们真正要关注的实验组(存在病毒)和对照组(未存在病毒)的生存曲线差异。因此我们要按照group等于“miR-137”和“control”分组,分别观察对应的生存曲线:

可以看到,带有miR-137病毒的生存曲线在control组下方。说明其平均存活时间明显小于control组。同时带有miR-137病毒存活50%对应的存活时间95%置信区间为[19,29],对应的control组为[56,60]。差异较大,这个方法可以应用在分析用户流失等场景,比如我们对一组人群实行了一些防止流行活动,我们可以通过此种方式分析我们活动是否有效。

该模型以生存结局和生存时间为应变量,可同时分析众多因素对生存期的影响,能分析带有截尾生存时间的资料,且不要求估计资料的生存分布类型。

对于回归模型的假设检验通常采用似然比检验、Wald检验和记分检验,其检验统计量均服从卡方分布。,其自由度为模型中待检验的自变量个数。一般说来,Cox回归系数的估计和模型的假设检验计算量较大,通常需利用计算机来完成相应的计算

通常存活时间与多种因素都存在关联,因此我们的面临的数据是多维的。下面使用一个更复杂的数据集。首先仍然是导入和使用示例数据。

[图片上传中...(24515569-a5987d05b5e05a26.png-4ed038-1600008755271-0)]

其中T代表min(T, C),其中T为死亡时间,C为观测截止时间。E代表是否观察到“死亡”,1代表观测到了,0代表未观测到,即生存分析中的 “删失” 数据,删失数据共11个。var1,var2,var3代表了我们关系的变量,可以是是否为实验组的虚拟变量,可以是一个用户的渠道路径,也可以是用户自身的属性。

我们利用此数据进行Cox回归

从结果来看,我们认为var1和var3在5%的显著性水平下是显著的。认为var1水平越高,用户的风险函数值越大,即存活时间越短(cox回归是对风险函数建模,这与死亡加速模型刚好相反,死亡加速模型是对存活时间建模,两个模型的参数符号相反)。同理,var3水平越高,用户的风险函数值越大。


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