r语言线性回归第12页

基于R语言如何实现偏最小二乘法判别分析（PLS-DA）？

偏最小二乘法判别分析，即我常说的PLS-DA（PartialLeastSquaresDiscriminantAnalysis），经常被用来处理分类和判别问题。这种方法和PCA分析方法是比较类似的，区别在于二者是否有监督，一般PCA是无监督的，而PLS-DA是有监督的。当碰到样本组间差异大而组内差异小的情况，常见的PCA分析方法是可以很好地区分组间差异的，但是遇到样本组间差异不大的情

科研那点事儿·2024-02-09 17:27

R语言ggplot2：第九章数据操作

第9章数据操作9.1plyr包简介plyr包中的ddply()函数能够同时在数据的多个子集上做统计汇总。ddply(.data,.variables,.fun,...):data是用来作图的数据，variables是对数据取子集的分组变量，fun是要在各子集上运行的统计汇总函数。subset()用来对数据取子集的函数，选择数据中前n个（x%）个观测值，或者再某个阈值之上或下的观测值。transfo

王叽叽的小心情·2024-02-09 15:45

python 的statsmodels库如何使用,有哪些功能

下面是一些statsmodels库的使用方法和功能：线性回归：statsmodels库可以用于线性回归建模，可以对数据进行拟合，计算参数的置信区间和p值，还可以进行预测。

openwin_top·2024-02-09 14:32

Python 散点图线性拟合_线性回归(实战)

前面介绍了线性回归的理论知识后，有些朋友建议我写一篇实战篇，这样可以方便理解。今天我们就来使用Python实现多元线性回归模型的落地。

weixin_39929595·2024-02-09 14:02

statsmodels专栏6——专业洞见：Python中的Statsmodels库高级线性模型

目录写在前面1广义线性模型（GLM）1.1GLM的基本理念1.2使用Statsmodels进行GLM建模1.2.1使用线性回归1.2.2使用logistic回归处理二分类问题2高级线性混合效应模型2.1

theskylife·2024-02-09 14:31

用C#实现最小二乘法（用OxyPlot绘图）

最小二乘法的原理✨线性回归模型将因变量（y）与至少一个自变量（x）之间的关系建立为：在OLS方法中，我们必须选择一个b1和b0的值，以便将y的实际值和拟合值之间的差值的平方和最小

mingupup·2024-02-09 07:28

R语言中,cbind和rbind区别

cbind：根据列进行合并，即叠加所有列，m列的矩阵与n列的矩阵cbind()最后变成m+n列，合并前提：cbind(a,c)中矩阵a、c的行数必需相符rbind：根据行进行合并，就是行的叠加，m行的矩阵与n行的矩阵rbind()最后变成m+n行，合并前提：rbind(a,c)中矩阵a、c的列数必需相符————————————————Rversion3.6.2(2019-12-12)--"Dark

Seurat_·2024-02-09 06:55

R语言rmarkdown使用

1、安装install.packages('rmarkdown')library(rmarkdown)install.packages('tinytex')tinytex::install_tinytex()2、新建RMarkdown3、基本框架红色框内为YAML：包括标题、作者和日期等黄色框内为代码块：执行后面的代码，并可以设置展示的结果。蓝色框内为Markdown文本4、运行代码产出结果5、导

weixin_49320263·2024-02-09 05:50

由内而外释放R的力量||摘自《R大数据分析实用指南》

数据必须读入内存R核心是单线程的R是一种解释语言使用ff和ffbase超越内存限制主要用于大数据的转换聚合与建模：深入ffandffbaseR语言操作my

周运来就是我·2024-02-09 05:37

从列表中删除元素|自学生信Python（第十六天）

了解到生物信息学要有编程基础，尤其是要会一门编程语言，例如：R语言、Python、Perl等，还要熟悉Linux系统，作为生信小白，听说Python挺简单的，于是就自学了Python，花了两天时间了解了

天明豆豆·2024-02-08 22:40

r语言svr模型_使用R语言建立一个决策树回归模型

决策树是一种简单但使用广泛的分类算法，根据目标变量的类型，决策树分为分类决策树(目标变量为因子型)与回归决策树(目标变量为连续数值型)。在这里，我们使用R建议一个回归决策树模型。决策树简单介绍对于一个分类问题，我们可能需要多个属性值来构建问题，通过回答这些问题(比如长度大于多少，宽度大于多少，重量大于多少)，有序地得到问题的答案，并重复问题到我们得到最后的分类，把上面的过程(问题、答案)有组织的组

weixin_39849888·2024-02-08 20:22

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（二）

在第二章中，我们探讨了一个回归任务，使用各种算法（如线性回归、决策树和随机森林）来预测房屋价值（这将在后面的章节中进一步详细解释）。现在我们将把注意力

绝不原创的飞龙·2024-02-08 18:31

Task 4：建模调参

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参四、建模与调参4.1学习目标了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务4.2内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求

我是曾阿牛·2024-02-08 13:36

【R语言入门与数据分析-2】数据的读取与写入

使用过程中发现自己的R语言基础太差了，回头补课。P28-P33所学视频：https://www.bilibili.com/video/BV19x411X7C6?

森尼啊·2024-02-08 13:15

Python 线性回归模型

代码段#coding=UTF-8fromnumpyimport*importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[1,5.56],[2,5.70],[3,5.91][4,6.40],[5,6.80],[6,7.05],[7,8.90],[8,8.70],[9,9.00],[10,9.05]])m,n=np.shape(x)x_data

(((φ(◎ロ◎;)φ)))牵丝戏安·2024-02-08 11:50

跟着Nature Genetics 学画图：R语言ggplot2一次性画好多个饼状图

今天推文重复的图来自于论文Whole-genomeresequencingof445Lactucaaccessionsrevealsthedomesticationhistoryofcultivatedlettuceimage.png今天试着重复的图片对应着的是论文附件中的Figure8b，很多个饼状图放到一起image.png最基本的想法就是单独画好多个饼状图，然后通过拼图实现，但是因为之前重复

小明的数据分析笔记本·2024-02-08 08:56

非约束排序1—概述（数量生态学：R语言的应用第五章）

非约束排序1—概述（数量生态学：R语言的应用第五章）在这之前我们已经学习了聚类分析，聚类分析的目的在于寻找数据的间断性，排序的目的就在于寻找数据的连续性（通过连续的排序轴展示数据的主要趋势）。

fafu生信小蘑菇·2024-02-08 07:20

【机器学习】单变量线性回归

文章目录线性回归模型（linearregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）梯度下降算法（gradientdescentalgorithm

Mount256·2024-02-08 07:35

Python 线性回归可视化并将回归函数放置到图像上

importmatplotlib.pyplotaspltimportscipyimportseabornassns#加载内置的数据集df=sns.load_dataset('tips')#createregplotp=sns.regplot(x='total_bill',y='tip',data=df)#calculateslopeandinterceptofregressionequations

陌雨’·2024-02-08 07:05

in r, 找出所有重复的元素，包括第一个 R语言｜如何筛选所有的重复行（包括第一行重复在内）

library(dplyr)data%group_by(type)%>%#根据你要筛选的列进行分组filter(duplicated(type)|n()!=1)%>%#将该列中有重复的行挑选出来ungroup()方法二#示例向量x<-c(1,2,3,2,4,5,5,6)#找出所有重复的元素（包括第一次出现的）duplicates<-duplicated(x)|duplicated(x,fromLa

生信小博士·2024-02-08 02:36

docker数据科学与spark镜像源与使用常见问题疑难解答

rocker/tidyverse:此镜像包含用于R语言的tidyverse数据科学包。jupyter/scipy-notebook:此镜像包含用于Python语言的SciPy科学计算库。rstudio

DreamNotOver·2024-02-08 01:16

Python 机器学习线性回归算法

线性回归是一种预测数值型数据的监督学习算法。线性回归是统计学和机器学习中最基础且广泛应用的预测模型之一。实现在建立自变量（X）和因变量（Y）之间的线性关系。

weixin_42098295·2024-02-08 01:42

Python 机器学习特征预处理

这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。1）最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特

weixin_42098295·2024-02-08 01:41

46期生信第五天-一加一等于几

（6）表格在R语言中改名叫数据框_（7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命

茶黄素·2024-02-08 00:34

跟着Nature Communications学作图：R语言ggtern包画三元相图（Ternary plots ）

论文Ahighlyconservedcorebacterialmicrobiotawithnitrogen-fixationcapacityinhabitsthexylemsapinmaizeplantshttps://www.nature.com/articles/s41467-022-31113-w本地pdfs41467-022-31113-w.pdf数据代码链接https://github.

小明的数据分析笔记本·2024-02-07 22:30

大规模机器学习简介

1.非线性回归问题1.1问题描述我们有一组实验数据，每个实验都给出了输入和输出对(Xn,Yn)。每个输入是空间中的一个点，每个输出是空间中的一个点。这些数据点被假设为独立同分布（i.i.d）。

思诺学长·2024-02-07 21:47

机器学习5-线性回归之损失函数

在线性回归中，我们通常使用最小二乘法（OrdinaryLeastSquares,OLS）来求解损失函数。线性回归的目标是找到一条直线，使得预测值与实际值的平方差最小化。

dracularking·2024-02-07 21:17

R语言入门笔记2.3

for循环for循环用于多次执行相似的代码。其基本语法如下：for(variableinsequence){#在每次迭代中执行的代码}其中：variable是一个变量，用于在每次迭代中存储序列中的当前元素。sequence是一个向量，可以是数字序列、字符序列或其他可迭代对象。在每次迭代中，variable会依次取sequence中的每个元素的值，然后执行for循环中的代码块。例1：>n=c(1,2

Mrji1995·2024-02-07 19:04

R语言入门笔记2.2

ifelse语句结构：ifelse(条件,表达式1,表达式2)#满足条件，则进入表达式1，否则为表达式2例1：>a=1>ifelse(a<0,"a小于0",ifelse(a==0,0,"a大于0"))[1]"a大于0"a=1-这行代码给变量a赋值为1。ifelse(a<0,"a小于0",ifelse(a==0,0,"a大于0"))-这是一个嵌套的ifelse语句。它的结构是ifelse(condi

Mrji1995·2024-02-07 19:03

李沐《动手学深度学习》注意力机制

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·2024-02-07 16:27

R语言机器学习与临床预测模型35--分类回归树

本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】[图片上传失败...

科研私家菜·2024-02-07 14:22

电力负荷预测 | 电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律

天天酷科研·2024-02-07 14:40

彻底学会系列：一、机器学习之线性回归（二）

0.概念和公式请参考：一、机器学习之线性回归（一）1.涉及公式1.1简单线性回归y=wx+by=wx+by=wx+b1.2多元线性回归y^=w1X1+w2X2...wnXn+w0\haty=w_1X_1

挑大梁·2024-02-07 11:25

机器学习-线性回归法

线性回归算法解决回归问题思想简单，实现容易许多强大的非线性模型的基础结果具有很好的可解释性蕴含机器学习中的很多重要思想样本特征只有一个，称为：简单线性回归通过分析问题，确定问题的损失函数或者效用函数通过最优化损失函数或者效用函数

小旺不正经·2024-02-07 10:44

R语言基础语法

R语法1.赋值操作符号“a；表示将2赋值给a等于符号，表示方式：a=3；表示将3赋值给a2.输出变量cat()函数：cat('text',var)print()函数：print('text',var)3.变量的数据类型R属于动态类型语言，变量的数据类型取决于输入变量类型函数：class()a=1print(class(a))output:numeric4.查找变量查找所有变量，应使用ls()函数代

地平线上的背影·2024-02-07 10:06

明天开课 | R语言专题班（直播：2023.9.9~9.10）

茗创科技专注于脑科学，涵盖（EEG/ERP，fMRI，结构像，DTI，ASL，FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑科学课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制

茗创科技·2024-02-07 07:43

OpenCV与机器学习：使用opencv和sklearn实现线性回归

前言线性回归是一种统计分析方法，用于确定两种或两种以上变量之间相互依赖的定量关系。在统计学中，线性回归利用线性回归方程（最小二乘函数）对一个或多个自变量（特征值）和因变量（目标值）之间的关系进行建模。

艾醒(AiXing-w)·2024-02-07 06:52

每天一个数据分析题（一百五十一）

在多元线性回归模型中，自变量的选取方法中向前回归法的特点是什么？A.它从完整模型开始，逐步剔除对模型贡献不显著的变量。B.它首先将所有变量包含在模型中，然后逐个检验每个变量的显著性。

紫色沙·2024-02-07 05:37

每天一个数据分析题（一百五十二）

在使用线性回归预测客户价值时，月消费额有缺失数据，下面哪个python代码片段对其使用均值填补操作？

紫色沙·2024-02-07 05:37

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-模型描述

课程：吴恩达机器学习一个监督学习的例子——房价预测使用的是一组俄勒冈州波特兰市的城市住房价格的数据。根据不同的尺寸的房间对应的不同售价，组成的数据集来画图。你有一个朋友想要卖房子，假设房子的大小是1250平方英尺，那么这套房可以卖多少钱？此时就可以进行模型拟合。根据这个模型，那么你可以告诉他这套房或许可以卖到220k。监督学习：每一个例子都有“正确的答案”，也就是说我们知道了数据集中卖出的房子的实

jenye_·2024-02-07 05:21

python小白入门单细胞分析scanpy

这里要注意一下，它和R语言的不同，Scanpy中的行为样本，列为基因

生信小博士·2024-02-07 03:01

双序列比对的多路径回溯，R语言

双序列比对的多路径回溯**这是双序列比对的多路径回溯的R语言实现，用类似linux系统中给用户赋权限的方法记录来源方向，感觉比列表储存来源方向好。

琅琊笑笑风·2024-02-07 03:19

多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables)

与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数，则这个代价函数是所有建模误差的平方和，即：image.png，其中：image.png我们的目标和单变量线性回归问题中一样，是要找出使得代价函数最小的一系列参数

东京的雨不会淋湿首尔·2024-02-07 01:36

R语言--12

数组（array）数组是k维的数据表。向量（n=1）,矩阵（n=2）,高维数组（n>=3）矩阵的生成及基本操作matrix(data=NA,nrow=1,ncol=1,byrow=FALSE,dimnames=NULL)：data可以为一个向量，nrow/ncol为指定生成的行数和列数，byrow:设定向量排布成指定的行数和列数时，按照行排列，默认是按列排布。dimnames:设定行名和列名。co

白猫警长ic·2024-02-06 19:02

R语言绘图教程 | 双侧条形图绘制教程

写在前面双侧条形图在我们的文章中也是比较常见的，那么这样的图形是如何绘制的呢？以及它使用的数据类型是什么呢？这些都是我们在绘制图形前需要掌握的，至少我们知道绘图的数据集如何准备，这样才踏出第一步。今天的教程，我们会从数据的准备，以及数据如何整理，以及结合自己的绘图过程中遇到问题是如何解决来进行讲解。PS：仅代表个人的观点，以及自己遇到此问题时自己的方法来进行说明。也许，这个并不会死唯一且最好的方法

小杜的生信筆記·2024-02-06 18:56

R语言学习case12：ggplot 置信区间（多线型）

接上文：多条曲线R语言学习case11：ggplot置信区间（包含多子图）在ggplot2中，每个geom函数都接受一个映射参数。然而，并非每个美学属性都适用于每个geom。

早起CaiCai·2024-02-06 14:12

caTools一个奇特的工具集

R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。

Fens·2024-02-06 13:11

FigDraw 5. SCI 文章绘图之柱状图 (Barplot)

前两期简单介绍了R语言基础，比较简单粗略，然后介绍了R语言中表格的转换，因为现在绘图基本以及舍弃了基本绘图的方式，都会选择ggplot2来作图，这期SCI绘图介绍一下柱状图！

90066456ace6·2024-02-06 13:07

r语言中大小写c的区别吗,R语言大小写字母转换

JavaforLeetCode231PowerofTwopublicbooleanisPowerOfTwo(intn){if(n运行,打开运行窗口.2,输入cmd,打开命令行窗口.3,进入cmd,找到orpxllite.ocx和orTrueReuse.ocx的所在的目录4,输入以下命令:regsvr32&...Swift表视图动画教程:Drop-InCardshttp://www.ra

神秘巨星z·2024-02-06 12:16

推荐频道

r语言线性回归