9神经网络:学习（NeuralNetworks:Learning）9.1代价函数（CostFunction）神经网络的分类问题有两种：二元分类问题（0/1分类）只有一个输出单元（K=1K=1K=1）多元（KKK）分类问题输出单元不止一个（K>1K\gt1K>1）神经网络的代价函数公式：hΘ(x)=a(L)=g(Θ(L−1)a(L−1))=g(z(L))h_\Theta(x)=a^{(L)}=g(\

目录一、随机抽样1.1将随机抽样应用于扑克牌1.2种子值1.3模拟骰子1.4比重的设置二、再谈向量数据的抽取——以islands为实例三、数据框数据的抽取——重复值的处理3.1重复值的搜索3.2which()函数3.3抽取数据是去除重复值四、数据框数据的抽取——缺少值的处理4.1抽取数据时去除含NA值得行数据4.2na.omit()函数五、数据框的字段运算5.1基本数据框的字段运算5.2with(

有需要实验报告的可CSDN主页个人私信《大数据统计分析软件（R语言）》实验报告指导教师：专业：班级：姓名：学号：完成时间：实验目的掌握数据读入的各类函数；简单的数据处理：新变量的生成，数据集筛选排序，数据集合并

前言：让我们粗暴地解决问题！在研究的路上，很多东西不是难的，但是就是没有人带而已，我不想其他人也走我走过的弯路。如果有什么问题、需要R代码文件、示例数据集，欢迎在下方评论。如果连学不来，没时间学，不介意地话就私信我，我来做吧，文章带上名字就好～如图：散点图带回归线的散点图代码：#简单数据散点图x=c(20,30,40,10,55,37,77)y=c(1,2,4,5,2,3,4)z=c(2,4,6,

置换检验置换检验也称随机检验或重随机化检验步骤：（引自R语言实战，此时数据分为A和B两组，每组有5个得分）（1）与参数方

今天是各类统计方法R语言实现的第11期，我们主要介绍Logistic回归。Logistic回归属于广义线性回归，因此我们从广义线性回归讲起。

首先需要完成R语言练习题-初级，在http://www.bio-info-trainee.com/3793.html#设置镜像，安装包，使用循环嵌套cran_packages<-c('tidyverse

前面给大家介绍了【R语言】获取基因组上某个区域内的SNP信息我们经常会从一些文献或者数据库里得到一些与疾病相关的SNP信息。

我都快愁死了......师兄：你不是学过R语言吗？师弟：道理倒是都懂，看书归看书，但是实际应用起来大脑就一片空白，完全没有构思......师兄：不怕，我这个有个完整的框架，你来学习一下？

今天我们使用R语言forestploter包优雅的绘制孟德尔随机化研究森林图。

今天这篇推文，我们就使用R语言的kknn包进行类别插值可视化绘制，主要知识点如下：R-kknn包简介及应用kknn模型结果可视化绘制所有完整代码都已整理之我们的线上课程，有需要的同学+vyidianshuyulove

提取特定列或者行，使用c()时候提示错误：longerobjectlengthisnotamultipleofshorterobjectlength改成使用%in%%in%的使用：

非度量多维标度（NMDS）分析非度量多维标度（Non-metricMultidimensionalScaling，NMDS）是一种将多维空间的研究对象（样本或变量）简化到低维空间进行定位、分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。与PCoA相似，NMDS都使用样本相似性距离矩阵进行降维排序分析，但NMDS侧重反映距离矩阵中数值的排序关系，NMDS图形常用作微生物群落研究的β分析。来看看R

ma<-matrix(c(1:4,6,9:15),nrow=3)###建立矩阵ma#给他一个名字colnames(ma)<-c("A","B","C","D")rownames(ma)<-c("x","y","z")ma##返回的结果是：ABCDx141013y261114z391215##针对矩阵的一些函数##按照行取平均值，超级实用rowMeans(ma)##按照行求和rowSums(ma)#

数据准备df|t|)##(Intercept)0.938540.0749712.5191.75e-11***##v30.073250.016904.3330.000268***##---##Signif.codes:0'***'0.001'**'0.01'*'0.05'.'0.1''1####Residualstandarderror:0.07646on22degreesoffreedom##Mu

ChocolateWillyWonkahasachocolatepipelinedistributionnetworkasshownbelow.Eachnodecorrespondstoasinglestoragetank,andthenumbersontheedgesrepresentflowcapacities(perhour)ofsomeunitoffluidchocolate.Noteth

学习目的：1.安装R和Rstudio2.粗略了解R语言，干什么的，认识Rstudio的工作界面3.学会外观设置和基本操作4.用R做图image.png代码plot(rnorm(50))#必应查查plot

1.RStudio-Tools-GlobalOptions，GeneralBasic中有R的基本信息，可以从这里看到（记不清了的）R的安装路径2.在路径里找到etc文件夹，其中Rprofile.site文件在这个文件中加入语句：.libPaths(c("需要的路径",.libPaths()))保存，关闭，重启Rstudio，包的默认路径就已经得到更改了。3.library(包)，都是正常的，之前安

今天的学习内容是R语言基础安装R（基础）和Rstudio（人性化一些的界面）注意电脑的用户名需要是英文，需要安装在C盘下载R语言https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/

课程笔记：写日记的朋友，一篇两篇三篇五篇，一般谁都会有素材可写，当你写到一定的时间，你会发现你头脑中固有的知识被掏空了，因为写日记是输出，有输入才会有输出，这个时候，也就提醒你，我们需要学习啦，用输出倒逼输入

1.创建数据框在R语言中，可以使用data.frame函数来创建数据框。

准备工作以及注意点：将文件”Nachname_Vorname.R”命名为YuXu并保存.打开R并以”UTF—8“为编码分配对象”11605933“并执行代码，请用“football_rand.csv”分析所有数据。（同样在SPAA和SAS中）注意SPSS处理：阅读文件“football_rand.cvs”并另存为’Xu_Yu.sav”.这些数据文件应该和一个’SPSS-Syntax-文件“Xu_Y

分支、循环与函数（1）1.if语句在R语言中，if语句用于根据条件执行不同的代码块。

R语言特点R语言环境软件属于GNU开源软件，兼容性好、使用免费语法十分有利于复杂的数学运算数据类型丰富，包括向量、矩阵、因子、数据集等常用数据结构代码风格好，可读性强简单虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软件

变量R语言的有效的变量名称由字母，数字以及点号.或下划线_组成。变量名称以字母或点开头。

这个数据库框架的优点是支持全平台使用，此框架通过使用datr语言的ffi功能（相当于JAVA的jni）来调用sqlite动态库实现数据库操作，Web平台是通过wasm（浏览器可以运行的二进制文件，可由C

老丁师兄释放方法的课程笔记通过释放可以实现一切。只有释放内在的障碍，外在才会顺利。释放什么？释放内在的信念，信念就是多少的记忆，它在影响着你。记忆是什么？是当初升起的念头和反应，再往下，就是感觉。

今天是焦点中级课程的第5次课程，整个课程分为三部分，开始部分，我们对前一周自己的一个学习来了一个反馈，其实在总结的时候自己还是挺惭愧的，想想自己似乎原地踏步，没有什么进展。难得的是分享还没有断。第二部分：我们对照了焦点理念的17条，分别谈谈我们自己的看法，其实在谈论的时候，我们觉得这些观点熟悉而又陌生，有种似懂非懂的感觉，等到深入了解的时候，才明白每一个理念的背后都有他的道理。第三部分：学了一般化

本节内容主要解决以下三个问题：1.阅读中遇到的误区2.为什么你会陷入这些误区中？3.如何解决这些阅读难误区？如何读？下面我们跟随老师一一来解决这些问题：生活中，有的人4个小时就能阅读完一本20万字的书，并写完、修改好一篇共读稿，而有的人一个月也读不完一本书，而且读了后边忘了前面，这两种人区别在哪里呢？为什么大多数人成为不了前者呢？其实，根本原因就是：他们的读书方法存在问题。看到这儿，你肯定会有疑惑

Anaconda具有如下特点：开源安装过程简单高性能使用Python和R语言免费的社区支持其特点的实现主要基于Anaconda拥有的：资源管理conda和pip扩展：conda和pip的区别1、依赖项

棒棒糖图其实类似于柱状图加散点图的效果，因为他的形状就是由俩部分组成(点+线条)，因此在ggplot中，我们只要通过geom_point()函数绘制"糖"的那一部分，geom_segment()函数绘制“棒棒”那一部分，就可轻松绘制出这种图形image基础棒棒糖图横坐标的值可以为数值变量或者分类变量#加载包library(ggplot2)library(patchwork)#创造数值变量数据dat

Packagetaxlistversion0.2.4Description一种方法，用于显示taxlist对象内容的概述或所选分类组的概述。Usage##S4methodforsignature'taxlist'summary(object,ConceptID,units="Kb",check_validity=TRUE,display="both",maxsum=5,secundum=NULL,

2019/1/29Workingwithgetopt()https://cis.technikum-wien.at/documents/bel/1/prg/semesterplan/tasks/content/getopt.html1/3Workingwithgetopt()Thefunctiongetopt()allowstoimplementprogramswithcommand-linear

字符串操作函数（1）字符合并:paste()>paste("abc","bc",sep="-")#将abc和bc以指定的分隔符-连接[1]"abc-bc"（2）字符串大小写转换:toupper(),tolower()>toupper('aBcd')[1]"ABCD">tolower(c('aB','cd'))[1]"ab""cd">toupper('jan')=='JAN'[1]TRUE(3)返回

在ggplot2程序包的加持下，R语言可以做出非常漂亮的统计图出来。然而大家是否会有这样的体会，为了做出理想的图片，需要不停的调整作图的参数，包括颜色，字体大小，字体格式，注释的位置，非常麻烦。

学习的主要内容是跟上大学有关的，其中有提到如何成为精英的五种训练方法，这里分享下我自己的课程笔记和感想，如果想了解更详细的内容可以订阅吴军老师的课程大概说下为什么上大学，因为现代的大学模式是从西方引进的

step1:导入ggplot2库文件library(ggplot2)step2：带入自带的iris数据集iris<-datasets::irisstep3：查看数据信息dim(iris)维度为[150,5]head(iris)查看数据前6行的信息step4：画图展示plot2<-ggplot(iris,aes(Sepal.Width))+theme_minimal(base_size=12)+ge

R语言--字符串处理一、正则表达式（regex）：用于描述/匹配一个文本集合的表达式1、所有英文字母、数字和很多可显示的字符本身就是正则表达式，用于匹配它们自己。

在网上偶然间发现的一个R语言ggplot2做数据可视化的实例，提供数据和代码，今天的推文把代码拆解一下实例数据下载链接https://www.kaggle.com/berkeleyearth/climate-change-earth-surface-temperature-data

Rstudio是一款非常优秀的集成开发环境，也是目前R语言使用中最佳的使用环境。Rstudio具有非常多的功能，熟练使用一些快捷键会极大的提高工作效率，这里面我们精选10个常用快捷键分享给大家。

VScode：一款界面简单的代码编辑器；RStudio:R语言的IDE，包含代码编辑器，运行，绘图窗口等；Texmaker：Latex编译器（编辑+编译），界面简单，个人认为比TexStudio好用。

Packagetaxlistversion0.2.4Description从taxlist对象中检索槽taxonRelations的内容，或者用新的数据帧替换它。Usagetaxon_relations(taxlist,...)##S3methodforclass'taxlist'taxon_relations(taxlist,...)taxon_relations(taxlist,...)<-v

Packagetaxlistversion0.2.4Description分类列表对象中的slottaxonTraits包含分类单元概念的属性(例如功能特征)。这些函数适用于分类表中性状信息的替换、检索和追加。Usagetaxon_traits(taxlist,...)##S3methodforclass'taxlist'taxon_traits(taxlist,...)taxon_traits(

Packagetaxlistversion0.2.4Description将Turboveg2数据库中的物种列表导入到taxlist对象中。在内部调用函数read.dbf()和df2taxlist()。Usagetv2taxlist(taxlist,tv_home=tv.home(),...)Arguments参数【taxlist】：在Turboveg中指示物种列表名称的字符值。参数【tv_hom

：郑州鹿野苑餐饮管理有限公司（朵家甜品厨房）每日定课（根据实际情况，每十天微调一次）：1，晨跑：5：20前，18分钟内跑完3公里；【完成】2，读书笔记：阅读30min+，笔记200字以上；【完成】3，课程笔记

前面给大家简单介绍了做PCA分析并绘图的R包factoextra☞【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（一）主要讲了如何展示样本的主成分分析结果，即样本在新的空间中的分布情况，便于查看样本分群的结果

Packagetaxlistversion0.2.4Descriptiontaxlist对象的子集将通过逻辑操作或模式匹配来完成。子集可以引用包含在插槽taxonNames、taxonRelations或taxonTraits中的信息。Usage##S4methodforsignature'taxlist'subset(x,subset,slot="names",keep_children=FAL

Packagetaxlistversion0.2.4Description分类法分类可以包含在taxonRelations插槽提供的信息中的taxlist对象中。然而，对于统计分析来说，将这些信息插入到插槽taxonTraits中可能更方便。Usagetax2traits(object,...)##S3methodforclass'taxlist'tax2traits(object,get_nam

Packagetaxlistversion0.2.4Description检索或替换类taxlist对象中的槽taxonViews。Usagetaxon_views(taxlist,...)##S3methodforclass'taxlist'taxon_views(taxlist,...)taxon_views(taxlist,...)Title1234FloraofTropicalEastAf

本篇不说理论，直接以R语言的lung数据集为例进行介绍。