r语言线性回归

R语言_layout()函数用法

前言:微博参与话题#给你四年时间你也学不会生信#————导师赠与之醒世名言ApplyaFunctionOveraRaggedArray|x-y绘图Usagelayout(mat,widths=rep.int(1,ncol(mat)),heights=rep.int(1,nrow(mat)),respect=FALSE)layout.show(n=1)lcm(x)Arguments|参数mat:是矩
谢俊飞·2024-01-27 07:22

看书笔记【R语言数据分析项目精解：理论、方法、实战 8】

看书笔记——R语言Chapter8从数据中寻找优质用户8.1项目背景、目标和方案8.1.1项目背景8.1.2项目目标8.1.3项目方案8.2项目技术理论简介8.2.1逻辑回归的基本概念8.2.2建模流程
小胡涂记·2024-01-27 07:20

看书标记【R语言数据分析项目精解：理论、方法、实战 7】

看书标记——R语言Chapter7构建用户画像7.1项目背景、目标和方案7.1.1项目背景7.1.2项目目标7.2项目技术理论简介7.2.1用户画像的基本概念7.2.2用户画像应用领域7.2.3用户画像分类
小胡涂记·2024-01-27 07:50

看书标记【数据科学：R语言实战 1】

看书标记——R语言Chapter1模式的数据挖掘1.1聚类分析1.1.1k-means聚类用法示例1.1.2k-medoids聚类用法示例1.1.3分层聚类用法示例1.1.4期望最大化（EM）用法示例1.1.5
小胡涂记·2024-01-27 07:50

看书标记【R语言数据分析项目精解：理论、方法、实战 6】

看书标记——R语言Chapter6变量筛选技术6.1项目背景、目标和方案6.1.1项目背景6.1.2项目目标6.1.3项目方案6.2项目技术简介6.2.1变量相关性1.定类变量和定类变量2.定序变量与定类变量
小胡涂记·2024-01-27 07:49

看书标记【R语言数据分析项目精解：理论、方法、实战 3】

看书标记——关于R语言chapter3互联网运营指标的建立3.1项目背景、目标及方案3.1.1项目背景3.1.2项目目标3.1.3项目方案3.2项目技术理论简介3.2.1骨灰级流量指标1.PV（pageviews
小胡涂记·2024-01-27 07:49

统计学-R语言-8.1

文章目录前言方差分析方差分析的原理什么是方差分析误差分解单因子方差分析数学模型效应检验练习前言本片开始介绍有关方差分析的知识。方差分析方差分析的基本原理是在20世纪20年代由英国统计学家RonaldA.Fisher在进行实验设计时为解释实验数据而首先引入的。方差分析是一种统计方法。目前，方差分析方法广泛应用于分析心理学、生物学、工程和医药的实验数据。本章首先介绍方差分析的基本原理，然后介绍只涉及一
柔雾·2024-01-27 07:41

看书标记【数据科学：R语言实战 2】

看书标记——R语言Chapter2序列的数据挖掘2.1模式2.1.1Eclat频繁项集的挖掘用法用eclat找到成年人行为的相似点查找数据集中的频繁项目集中于最高频率的示例2.1.2arulesNBMiner
小胡涂记·2024-01-27 07:39

2020-02-22

Day4——西府R语言基础认识R和RstudioR是一种编程语言，也是统计计算和绘图的环境，它汇集了许多函数，能够提供强大的功能。RStudio是免费提供的开源集成开发环境（IDE）。
西府_9763·2024-01-27 00:57

如何用强化学习优化广告投放中的A/B Test

公众号后台回复“图书“，了解更多号主新书内容作者：会痛的stone来源：R语言工程化A/BTest是决策科学的最常见方法之一。以广告投放为例，将客户群分为两组或多组，每组群体展示不同的广告形式。
IT农民工1·2024-01-26 21:54

Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step1数据清洗和预处理

这里写自定义目录标题通过R语言进行数据的清洗进入R官网下载环境下载IDE:Rstudio一些基本的小命令使用Rstudio对Seer乳腺癌数据进行清洗通过R语言进行数据的清洗由于刚从Seer上面下载的数据需要进行预处理
m0_51876286·2024-01-26 20:45

【pytorch】pytorch学习笔记

（实践）p5：线性回归问题中损失函数为什么要使用均方误差？均方误差：即误差的平方和的平均数。
小白冲鸭·2024-01-26 18:34

学习笔记-李沐动手学深度学习（二）（08-09、线性回归、优化算法、梯度下降、Softmax回归、损失函数、图片分类）

总结以_结尾的方法，好像是原位替换（即原地修改，就地修改变量）如fill_()感恩的心：（沐神的直播环境）08-线性回归+基础优化算法引言（如何在美国买房）根据现在行情预测房价线性回归（简化模型）、线性模型
kgbkqLjm·2024-01-26 17:59

R语言【taxlist】——count_taxa()：统计 taxlist 对象中的类群数量

Packagetaxlistversion0.2.4Description统计taxlist对象或包含分类单元名称的字符向量中的分类单元的数量。Usagecount_taxa(object,data,...)##S4methodforsignature'character,missing'count_taxa(object,na.rm=TRUE,...)##S4methodforsignature
ALittleHigh·2024-01-26 16:01

跟着Nature Metabolism学作图:R语言ggplot2一次性展示很多个饼图

论文Single-cellprofilingofvascularendothelialcellsrevealsprogressiveorgan-specificvulnerabilitiesduringobesityhttps://www.nature.com/articles/s42255-022-00674-x#Sec58s42255-022-00674-x.pdfhttps://github
小明的数据分析笔记本·2024-01-26 14:02

学习小组Day5笔记—白兔儿溜溜

R语言数据结构新手笔记R的赋值符号不是等号，而是<-在Console控制台输入命令，相当于Linux的命令行R的代码都是带括号的，括号必须是英文！！！的。向量是由元素组成的，元素可以是数字或者字符串。
白兔儿溜溜·2024-01-26 11:24

机器学习算法(一)

一、线性回归线性回归（LinearRegression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。
几两春秋梦_·2024-01-26 10:40

R语言【taxlist】——clean_strings()：清理字符串

Packagetaxlistversion0.2.4Description多个前导的和后随的空格以及错误的编码可能会在处理分类学名称的信息中导致严重的问题。clean_strings()方法可以清除这些错误。Usageclean_strings(x,...)##S4methodforsignature'character'clean_strings(x,from="utf8",to="utf8",
ALittleHigh·2024-01-26 09:10

统计学基于r语言第六章和第七章答案

#6.1(1)load('C:/exercise/ch6/exercise6_1.RData')par(mfrow=c(1,2),cex=0.8,mai=c(0.7,0.7,0.2,0.1))qqnorm(exercise6_1$零件误差,xlab="期望正态值",ylab="观测值",datax=TRUE,main="正态Q-Q图")qqline(exercise6_1$零件误差,datax=T
大瘦丝儿·2024-01-26 09:40

统计学-R语言-7.5

文章目录前言假设检验单个总体均值的假设检验单样本Wilcoxon符号秩检验两个总体均值的假设检验两个配对样本的Wilcoxon符号秩检验总结前言本篇介绍的是剩余的部分了练习题。假设检验单个总体均值的假设检验一家公司声称它的员工月工资平均为3500元。下表是随机挑选的该公司的15名员工的月工资。该样本的均值为3056.667元，人们因此想检验厂家所声称的平均工资是否属实,α=0.05。设：该厂家的员
柔雾·2024-01-26 09:34

统计学-R语言-7.4

文章目录前言非参数检验两个独立样本的Mann-Whitney检验练习前言本片是对非参数检验最后的介绍。非参数检验两个独立样本的Mann-Whitney检验Mann-Whitney检验也称为Mann-WhitneyU检验（Mann-WhitneyUtest）或称为Wilcoxon秩和检验，它是由HenryB.Mann和D.R.Whitney于1947年提出的。用于确定两个总体间是否存在差异的一种非参
柔雾·2024-01-26 09:33

R语言【taxlist】——clean()：移除孤立的记录

Packagetaxlistversion0.2.4Description对于taxlist类对象的操作可能会产生独立的条目。clean()方法就是用来删除这样的条目，并恢复taxlist对象的一致性。Usageclean(object,...)##S4methodforsignature'taxlist'clean(object,times=2,...)Arguments参数【object】：一
ALittleHigh·2024-01-26 09:33

统计学-R语言-7.3

文章目录前言总体方差的检验一个总体方差的检验两个总体方差比的检验非参数检验总体分布的检验正态性检验的图示法Shapiro-Wilk和K-S正态性检验总体位置参数的检验练习前言本篇文章继续对总体方差的检验进行介绍。总体方差的检验一个总体方差的检验在生产和生活的许多领域，方差的大小是否适度是需要考虑的一个重要因素。一个方差大的产品意味着其质量或性能不稳定。相同均值的产品，方差小的自然要好些。与总体方差
柔雾·2024-01-26 09:02

第二章 多变量线性回归

1.多维特征多维特征是指数据集中包含多个特征或变量的数据，每个特征都可以描述数据对象的某一方面。在机器学习中，多维特征通常用于训练模型进行分类、回归或聚类等任务。在处理多维特征时，需要注意一些问题。首先，有些特征之间可能存在相关性，这会导致模型过拟合。因此，需要进行特征选择或降维处理，以去除冗余特征或减少特征间的相关性。其次，不同特征的尺度或量纲可能不同，需要进行归一化或标准化处理，以使所有特征都
清☆茶·2024-01-26 06:09

机器学习：多元线性回归闭式解（Python）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLRClosedFormSol:def__init__(self,fit_intercept=True,normalize=True):""":paramfit_intercept:是否训练bias:paramnormalize:是否标准化数据"""self.theta=None#训练权重系数self.
捕捉一只Diu·2024-01-26 06:26

R语言【taxlist】——dissect_name()：将科学名的各个组分解析出来

Packagetaxlistversion0.2.4Description根据命名法的解析程度和特定角色，包含分类单元用法名称（学名）的字符串由不同部分组成。因此，带有名称的字符串可以分解成这些部分，同时部分的数量可能表明了分类等级。该方法是strsplit()的包装器，如果在参数【repaste】中指明的话，还可以重新粘贴名称组分。Usagedissect_name(x,split="",fix
ALittleHigh·2024-01-26 04:10

R语言【taxlist】——get_children()，get_parents()：检索分类概念的子类群或父类群

Packagetaxlistversion0.2.4Description检索所查询分类单元概念的所有子概念或父概念。Usageget_children(taxlist,...)##S3methodforclass'taxlist'get_children(taxlist,ConceptID,...)get_parents(taxlist,...)##S3methodforclass'taxlis
ALittleHigh·2024-01-26 04:10

R语言【taxlist】——taxlist 包中已经废弃的方法

Packagetaxlistversion0.2.4下面已经废弃的方法中的大多数已经被更新后的方法所取代。add_parent()add_trait()add_level()replace_view()taxlist2taxmap()taxmap2taxlist()taxmap2taxlist()tnrs()
ALittleHigh·2024-01-26 04:10

R语言应用-1：数据整理

基础篇----R环境安装及基本语句：(65条消息)windows下载R和Rstudio，以及R语言基本使用_up_xin的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_41427508
up_xin·2024-01-26 04:40

r语言进行go富集分析_GO富集分析可视化：R语言GOplot包——准备自己的数据

GO注释和富集分析GO注释和富集分析使用TBtools完成，具体步骤可以参考TBtools作者在腾讯课堂开设的一系列视频课程本文使用的数据是甜樱桃叶绿体蛋白编码基因做GO注释，然后挑部分基因做富集分析，挑选的基因是rpoC1rpoBrpoArpoC2atpIatpFatpEatpHatpBatpAaccDrbcLrpl22rpl23rpl20rps8rps7rps16rps15rps14rps18
weixin_39868663·2024-01-26 04:39

R语言学习——数据框

x=c(42,7,64,9)y=1:4z.df=data.frame(INDEX=y,VALUE=x)z.dfdim(z.df)#查看几行几列colnames(z.df)#查看列名rownames(z.df)#查看行名z.df[,1]z.df[1,]z.df[c(1,2),c(1,2)]df1=data.frame(C1=c(1,5,14,1,54),C2=c(9,15,85,9,42),C3=c
帅锅不识字·2024-01-26 04:09

r语言集合补集_R语言数据整理利器——dplyr

dplyr对于处理以行列关系表示的数据框(每一行是一个观测值，每一列是一个维度)十分有效。首先dplyr与SQL语句十分类似，其中select、filter、mutate、summarise等几个关键的函数，可以帮助我们非常方便的筛选、修改、汇总数据。此外dplyr还可以使我们非常便捷的对数据集进行交并合补。最后dplyr中还引入了管道处理的概念(如x%>%f(y)等同于f(x,y))，使我们可以
深渊号角mkq0.~·2024-01-26 04:09

R语言【taxlist】——df2taxlist()：将数据帧和字符串转换为 taxlist 对象

Packagetaxlistversion0.2.4Descriptioin将数据框转换为taxlist对象。此外，包含分类名称的字符向量将被转换，但不会返回任何关于分类等级和亲本分类群的信息。Usagedf2taxlist(x,...)##S3methodforclass'data.frame'df2taxlist(x,taxonTraits,taxonViews,levels,clean_st
ALittleHigh·2024-01-26 04:39

R语言数据高效处理指南——基本数据处理

1数据集基本探索str、summary、head这三个函数，是对数据框进行探索性分析的“三板斧”。>str(iris)'data.frame':150obs.of5variables:$Sepal.Length:num5.14.94.74.655.44.654.44.9...$Sepal.Width:num3.533.23.13.63.93.43.42.93.1...$Petal.Length:n
m0_61027476·2024-01-26 04:39

Lasso回归分析如何处理共线性问题？

在进行线性回归分析时，很容易出现自变量共线性问题，通常情况下VIF值大于10说明严重共线，VIF大于5则说明有共线性问题；当出现共线性问题时，可能导致回归系数的符号与实际情况完全相反，本应该显著的自变量不显著
spssau·2024-01-26 04:30

跟着Microbiome学作图：R语言ggplot2画堆积柱形图展示微生物门水平的相对丰度

论文Reduceddiversityandalteredcompositionofthegutmicrobiomeinindividualswithmyalgicencephalomyelitis/chronicfatiguesyndrome本地文件Giloteaux2016_Article_ReducedDiversityAndAlteredComp.pdfimage.png今天的推文我们来重复
小明的数据分析笔记本·2024-01-26 04:46

Day 4 生信小组学习笔记 御风而行

今日任务：R语言基础1R语言基础环境配置无需云服务器，直接在windows操作系统进行注意避免中文安装路径，否则无法识别（已提前安装成功）Rstudio调节镜像源Rstudio内可直接调节默认设置安装Rpackagesinstallpackages
sario0416·2024-01-25 22:11

《速通机器学习》-逻辑回归

（由于知乎平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）线性回归是指特征x通过模型运算得到预测值y^'。
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》- 线性回归

（由于平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）在企业中，技术人员会将商品的价格、品牌等作为输入来预测商品的销量，甚至通过上市公司的财报、行业信息等来预测公司股票价格的变化。它们的共同点是通过输入来预测输出。在机器学习中，这类业务有一个专门的名字——回归（Regression）。回归是指通过大量已知数据发现输入x和输出y的内在关系，并对新的输入进行预测。发现内在
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取

本书从传统的机器学习，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习，到前沿的深度学习和神经网络，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，对人工智能技术进行零基础讲解，内容涵盖数学原理、公式推导
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

R语言可视化分面图、假设检验、单变量分组多水平t检验并指定参考水平、可视化单变量分组多水平分面箱图（faceting boxplot）并添加显著性水平、指定显著性参考水平

R语言可视化分面图、假设检验、单变量分组多水平t检验并指定参考水平、可视化单变量分组多水平分面箱图（facetingboxplot）并添加显著性水平、指定显著性参考水平目录
statistics.insight·2024-01-25 15:45

数学建模常见算法的通俗理解（3）

因为概率的大小都是趋于0到1之间的，此时我们就不能利用简单的线性回归来作为输出。我们可以考虑使用logistic回归。logistic回归函数的参数也是一个大小为n的向量
菜只因C·2024-01-25 14:38

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 相关基础概念

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-01-25 13:21

李沐《动手学深度学习》深度学习计算

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-01-25 13:47

R语言数据排序

#数据排序#在R中，可以使用Order()函数对一个数据框进行排序。默认的排序顺序是升序。#在排序变量的前面加一个减号即可得到降序的排序结果#例子#order()函数返回的是被排序的列从小到大的依次的位置order(leadership$age)newdata<-leadership[order(leadership$age),]newdata#降序newdata<-leadership[orde
小白15138·2024-01-25 12:12

R语言ggplot画双坐标-柱状图、折线图

ggplot一般不用来画双坐标，有些图双坐标结合起来看比较好，比方说条形图和柱状图。1.画双坐标要用到函数scale_y_continuous，这个函数规定次坐标与主坐标的换算关系，用sec_axis(~./57.69231）来设置，其中57.69231这个换算系数可以根据实际情况调整；2.画了双坐标，需要指定谁在次坐标上显示，那么在次坐标要缩小的倍数，在需要显示在次坐标的数据就需要提升多少倍，这
daydayup8888·2024-01-25 12:37

R语言-检验正态性

1.为什么要检验正态性首先需要明确正态性与正态分布是有区别的，正态分布（标准分布）是统计数据的分布方式，是个钟形曲线，已平均值为对称轴，数据在对称轴两侧对称分布。正态性是检验实际数据与标准正态分布的相似程度，相似程度高，说明具有正态性。很多的统计方法是基于正态分布使用的，如T检验、方差检验等，因此需要检验数据的正态性。2.检验正态性的方法检验正态性常用的方法包括：1.看分布正态分布是个钟形分布，因
daydayup8888·2024-01-25 12:34

R语言VRPM包绘制多种模型的彩色列线图

列线图，又称诺莫图（Nomogram），它是建立在回归分析的基础上，使用多个临床指标或者生物属性，然后采用带有分数高低的线段，从而达到设置的目的：基于多个变量的值预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率。列线图(Nomogram)可以用于多指标联合诊断或预测疾病发病或进展。近些年来在高质量SCI临床论文中用的越来越多。列线图将回归模型转换成了可以直观的视图，让结果更容易判断，具有可读性，例如：咱们
天桥下的卖艺者·2024-01-25 12:34

R语言【taxlist】——对多样性记录的物种列表使用 taxlist 的指南

1.起步（安装与加载）taxlist包通过一个对象类和功能（方法）处理分类数据。同名对象类taxlist可以进一步与生物多样性记录联系起来(例如，用于植被样地的观测)。taxlist包是在repositoryGitHub(https://github.com/kamapu/taxlist)上开发的，可以使用devtools包安装在R-session中：library(devtools)instal
ALittleHigh·2024-01-25 12:04

R语言read.csv函数读取数据时的一个报错

读取数据用到的命令是df<-read.csv("example.csv",header=T,row.names=1)报错信息是Errorinmake.names(col.names,unique=TRUE):invalidmultibytestring1解决办法：重新将这个csv文件另存为一个新的csv文件，注意选择下面的CSV(逗号分隔)（.csv），而不是CSVUTF-8（逗号分隔）（.csv
小明的数据分析笔记本·2024-01-25 10:39
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