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r语言逻辑回归
学习小组-day4笔记-htt1996
一、下载R和Rstudio下载R和Rstudio教程:https://mp.weixin.qq.com/s/NdHIFrfJVDsHIUDc5SItyA二、
R语言
基本操作plot(rnorm(50))#
Htt_1996
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2023-09-27 01:11
R语言
包lemon
具体都有什么作用暂时还不知道,可以操作ggplot2作图的坐标轴,比如下图dsamp<-diamonds[sample(nrow(diamonds),1000),]library(lemon)library(ggplot2)p<-ggplot(dsamp,aes(x=cut,y=price,colour=clarity))+geom_point(position=position_jitter(w
小明的数据分析笔记本
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2023-09-27 01:40
如何用
R语言
读取Excel、PDF和JSON文件?
转自:微点阅读https://www.weidianyuedu.com导读:本文将讨论Excel、PDF等文件的读取,以及相应函数的参数设置。如需转载请联系大数据下图总结了主要程序包,希望读者在日常练习和工作中遇到不同格式的文件时,能够瞬间反应出读取该格式所需的包及对应的函数。(限于篇幅,本文未包含图中“平面文档格式”这部分的内容,如果你有兴趣,可以继续关注大数据后续文章。)▲不同格式的数据文件读
ysds20211402
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2023-09-26 22:54
编程语言
JavaScript
r语言
json
开发语言
Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列
相关视频:时间序列分析:ARIMAGARCH模型分析股票价格数据时间序列分析模型ARIMA-ARCHGARCH模型分析股票价格数据相关视频:在Python和
R语言
中建立EWMA,ARIMA模型预测时间序列前言在量化金融中
拓端研究室
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2023-09-26 15:12
python
概率论
开发语言
ARIMA
garch
逻辑回归
与多项式特征:解密分类问题的强大工具
文章目录引言
逻辑回归
简介引入多项式特征为什么要使用多项式特征?代码演示决策边界引言在机器学习领域,
逻辑回归
是一种常用的分类算法,它可以用于解决诸如垃圾邮件过滤、疾病预测和客户流失分析等各种分类问题。
小馒头学python
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2023-09-26 14:05
机器学习
逻辑回归
分类
算法
机器学习
人工智能
【python】K近邻算法(k-Nearest Neighbors,KNN)解决分类问题
以下是一些常见的分类算法:
逻辑回归
(LogisticRegression):通过对线性函数应用sigmoid函数,将数据映射到一个概率值,然后根据阈值对数据进行二分类。
傻傻虎虎
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2023-09-26 09:18
算法
python
近邻算法
分类
R语言
中更改R包安装路径
看到这些包下载到我的C盘,我蛮不爽的:所以决定毫不犹豫的改到D盘:首先,我们需要在RStudio中新建一个初始启动文件:file.edit('~/.Rprofile')然后去你喜欢的环境新建一个文件夹存放安装的包的位置,我喜欢这里:接着:(注意路径的反斜杠的方向!).libPaths("D:/D_downloads1/R_libaray").libPaths(myPaths)保存完了之后,重启RS
每天都是被迫学习
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2023-09-26 08:38
R
r语言
Neo4j - CQL使用
3.1Neo4j-CQL简介Neo4j的Cyphe
r语言
是为处理图形数据而构建的,CQL代表Cypher查询语言。像Oracle数据库具有查询语言SQL,Neo4j具有CQL作为查询语言。
Q z1997
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2023-09-26 06:12
Neo4j
知识图谱
数据库
java
基于
R语言
分位数回归丨线性回归假设与分位数函数、线性分位数回归 、贝叶斯分位数回归、超越线性分位数回归等
目录专题一线性回归假设与分位数函数讲解专题二线性分位数回归【代码实践】专题三贝叶斯分位数回归【代码实践】专题四超越线性分位数回归(一)【代码实践】专题五超越线性分位数回归(二)【代码实践】更多应用回归是科研中最常见的统计学研究方法之一,在研究变量间关系方面有着极其广泛的应用。由于其基本假设的限制,包括线性回归及广义线性回归在内的各种常见的回归方法都有三个重大缺陷:(1)对于异常值非常敏感,极少量的
WangYan2022
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2023-09-26 05:38
R语言
r语言
分位数回归
线性回归
非线性分位数回归
R语言
_data.frame()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#DataFrames|数据框data.frame()函数创建数据框,紧密耦合的变量集合,这些变量共享了矩阵和列表的许多属性,它们被大多数R的建模软件用作基本的数据结构。dataFrame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的。Usagedata.frame(
谢俊飞
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2023-09-26 02:59
R语言
多元(多变量)GARCH :GO-GARCH、BEKK、DCC-GARCH和CCC-GARCH模型和可视化|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=30647最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告,包括一些图形和统计输出。从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来,金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时,近几年又出现了研究股票市场的波动传递性多市场的多维广义自回归条件异方差模型及其在不同条件下的扩展与变形,它们不仅包含了单变量的波动特性,而且很好的描述了不同
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2023-09-26 00:17
数据挖掘深度学习
R语言
用普通最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行
逻辑回归
LOGISTIC分类|附代码数据
本文我们对[
逻辑回归
和样条曲线进行]()介绍。logistic回归基于以下假设:给定协变量x,Y具有伯努利分布,目的是估计参数β。回想一下,针对该概率使用该函数是(对数)似然函数对数似然其中。
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2023-09-26 00:17
数据挖掘深度学习人工智能算法
R语言
文本挖掘:kmeans聚类分析上海玛雅水公园景区五一假期评论词云可视化|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=32307原文出处:拓端数据部落公众号互联网时代,大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中,如何利用数据分析和文本挖掘的算法,将海量文本的价值挖掘出来,成为我们团队近期的一个研究方向,本案例就是我们的一个尝试。文本聚类其实也就是聚类分析在文本方向上的应用,首先我们要把一个个文档的自然语言转换成数学信息,这样形成高维空间点之后再去计
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2023-09-26 00:47
数据挖掘深度学习机器学习算法
R语言
用线性模型进行臭氧预测: 加权泊松回归,普通最小二乘,加权负二项式模型,多重插补缺失值|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=11386原文出处:拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于线性模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。在这篇文章中,我将从一个基本的线性模型开始,然后从那里尝试找到一个更合适的线性模型。数据预处理由于空气质量数据集包含一些缺失值,因此我们将在开始拟合模型之前将其删除,并选择70%的样本进行训练并将其余样本用于测试:data(airqualit
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2023-09-26 00:46
数据挖掘深度学习人工智能
在线平台如何做单细胞测序分析全套?有它so easy!
在线工具也能追上单细胞作者:白介素2单细胞测序技术是一个越来越Popular的技术,这不前两天还有小伙伴来找白介素同学,说是老板想分析单细胞测序的数据,喜欢追热点,让他们去学
R语言
,然后小伙伴自然是懵逼
医科研
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2023-09-25 23:24
[
R语言
可视化-精美图形绘制系列]--主成分分析(PCA)
本期内容为[
R语言
可视化-精美图形绘制系列]--主成分分析(PCA)主成分分析:PCA(PrincipalComponentAnalysis)是一种常用的数据分析方法。
小杜的生信筆記
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2023-09-25 22:46
R语言
机器学习与临床预测模型26--综合判别改善指数
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】01什么是综合判别改善指数?
科研私家菜
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2023-09-25 22:07
python和
r语言
做大数据_R和python大数据
数据科学界华山论剑:R与Python巅峰对决如果你是数据分析领域的新兵,那么你一定很难抉择——在进行数据分析时,到底应该使用哪个语言,R还是Python?在网络上,也经常出现诸如“我想学习机器语言,我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题,我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者,但是它们仍在...文章小旋风柴进2017-05-02878浏览量Pyt
股民好多
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2023-09-25 21:23
python和r语言做大数据
59-
R语言
分析QQ群聊天记录
某小区业主群QQ聊天记录,时间跨度将近一年半,历经从业委会选举到换物业公司全过程,应该还是比较有代表性和戏剧性的一段时期。聊天记录通过QQ消息面板导出为文本格式。1、读取并整理数据>library(pacman)>p_load(dplyr,stringr)>>dtsep="\n",encoding="UTF-8",>header=F,blank.lines.skip=T)>head(dt)##V1
wonphen
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2023-09-25 20:22
2021-09-27-day4-重点是
作业四、
R语言
基础在课程之前已经接触到了
R语言
,在这里就不多说了,放一张之前练手时做的草图。目前我的水平只能达到使用大佬写好的代码,修改一些参数跑流程。
重点是
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2023-09-25 19:41
R语言
陆胖的数据分析之旅02
问题如何绘制散点图?方法使用plot()函数可绘制散点图(见图2-1),运行命令时依次传递给plot()函数一个向量x和一个向量y。plot(mtcars$wt,mtcars$mpg)图2-1基础绘图系统绘制的散点图对于ggplot2系统,可用qplot()函数得到相同的绘图结果(见图2-2):library(ggplot2)qplot(mtcars$wt,mtcars$mpg)图2-2使用ggp
Larrylu007
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2023-09-25 15:00
TORCH09-05:
逻辑回归
深度神经网络/卷积神经网络/循环神经网络(lstm))数据集1.4.技术框架选择MaxnetTensorflowPytorchUI:Qt|-OpenCV|-Numpy|-Matplotlib2.分类2.1.
逻辑回归
杨强AT南京
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2023-09-25 15:46
STA304
R语言
分析
ADDADESCRIPTIVETITLESTA304-Fall2023-Assignment1ADDYOURNAMEHERE-STUDENTNUMBERInsertDateHerePart1:DesigningasurveyGoalProcedure”brackets.>Showcasingthesurvey.//www.surveymonkey.co.uk/r/99CGC3B[1].>quest
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2023-09-25 12:30
算法
机器学习实战项目2--防止过拟合&鸢尾花线性回归
实战项目两个问题如下:1如何防止过拟合‘2使用
逻辑回归
(LogisticRegression)对鸢尾花数据(多分类问题)进行预测,可以直接使用sklearn中的LR方法,并尝试使用不同的参数,包括正则化的方法
strive鱼
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2023-09-25 10:24
跟着Plos Biology学作图:
R语言
ggplot2双Y轴折线图
论文Largevariationintheassociationbetweenseasonalantibioticuseandresistanceacrossmultiplebacterialspeciesandantibioticclasses数据代码链接https://github.com/orgs/gradlab/repositories今天的推文重复一下论文中的FigureS3,双Y轴的折
小明的数据分析笔记本
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2023-09-25 10:31
用Python机器学习模型预测世界杯结果靠谱吗?
看到kaggle、medium上有不少人用球队的历史数据来进行建模预测,比如用到泊松分布、决策树、
逻辑回归
等算法,很大程度上能反映强者恒强的现象,比如巴西、英格兰等大概率能进8强,就像高考模拟考试成绩越好
python大数据分析
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2023-09-25 10:28
逻辑回归
算法
逻辑回归
(LogisticRegression)是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。它根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率。
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2023-09-25 09:38
算法
生信必备技巧之
R语言
基础教程--R包安装和载入
R语言
是数学研究工作者设计的一种数学编程语言,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。
R语言
是解释运行的语言(与C语言的编译运行不同),它的执行速度比C语言慢得多,不利于优化。
生信师兄
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2023-09-25 09:16
WGCNA:加权基因共表达网络分析
芯片原始数据由
R语言
预处理后,得到基因表达数据
Y大宽
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2023-09-25 08:43
R语言
RSTAN MCMC:NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据...
全文链接:http://tecdat.cn/?p=24456如果你正在进行统计分析:想要加一些先验信息,最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。相关视频但是,你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写Metropolis-Hastings代码,优化接受率和提议分布,或者你可以使用RStan。HamiltonianMonteCarlo(HMC)HMC是一种为M
拓端研究室TRL
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2023-09-25 08:38
算法
r语言
线性回归
开发语言
回归
R语言
替换某一列中某个特定数值
我想把Gender列中的F替换成W:data2$Gender[which(data2$Gender=='F')]<-'W'
别狗了
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2023-09-25 08:47
r语言
R语言
删除某列中的特定值,删除含有某一特定数值的所在行
data2=filter(data,data$Income_Category!='Unknown')太麻烦了,刚发现Education_count这一列也有Unknown,于是想要在数据集中删除含有某一特定数值的所在行:data2[data2=='Unknown']<-NAdata2=na.omit(data2)
别狗了
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2023-09-25 08:47
r语言
数据可视化笔记-
R语言
>byEricPimpler定义ExploratoryDataAnalysis(EDA)目的:理解数据步骤:产生问题对数据进行可视化,并寻找答案改进或提出新的问题数据类型categorical离散变量,有限的小数据continuous连续变量,无限地,有序的可视化的用途发现变量的变化或多个变量之间的共变(variationorcovariation)方法条形图:Measuringcategoric
farland
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2023-09-25 06:23
R可视乎|主成分分析结果可视化
关于主成分的理论介绍和
R语言
代码实现可见前段时间赵西西写的推文:主成分分析但是后面留了一个小尾巴,如果想对主成分结果进行可视化,那得怎么实现?有没有简便的方法呢?
庄闪闪
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2023-09-25 02:02
R可视化
R资料分享
R数据科学
r语言
数据可视化
统计学
R语言
基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=3060原文出处:拓端数据部落公众号介绍最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯分层混合模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。在对诊断测试准确性的系统评价中,统计分析部分旨在估计测试的平均(跨研究)敏感性和特异性及其变异性以及其他测量。灵敏度和特异性之间往往存在负相关,这表明需要相关数据模型。由于用户,分析在统计上具有挑战性处理两个摘要统计,必须考虑敏感
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2023-09-24 22:53
数据挖掘深度学习机器学习算法
R语言
使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=19889原文出处:拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于Metropolis-Hastings采样的研究报告,包括一些图形和统计输出。如果您可以写出模型的似然函数,则Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分(即MCMC)。我写了r代码来简化对任意模型的后验分布的估计。具体如下:1)定义模型(即概率先验)。在此示例中,让我们
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2023-09-24 22:50
数据挖掘深度学习机器学习算法
R语言
基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=3060原文出处:拓端数据部落公众号介绍最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯分层混合模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。在对诊断测试准确性的系统评价中,统计分析部分旨在估计测试的平均(跨研究)敏感性和特异性及其变异性以及其他测量。灵敏度和特异性之间往往存在负相关,这表明需要相关数据模型。由于用户,分析在统计上具有挑战性处理两个摘要统计,必须考虑敏感
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2023-09-24 22:50
数据挖掘深度学习机器学习算法
R语言
Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析|附代码数据
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=4612最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯简单线性回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。贝叶斯分析的许多介绍都使用了相对简单的教学实例(例如,根据伯努利数据给出成功概率的推理)。虽然这很好地介绍了贝叶斯原理,但是这些原则的扩展并不是直截了当的这篇文章将概述这些原理如何扩展到简单的线性回归。我将导出感兴趣参数的后验条件分布,给出用于实现Gibbs
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2023-09-24 22:18
数据挖掘人工智能机器学习
R语言
中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=11617最近我们被客户要求撰写关于blockGibbs吉布斯采样的研究报告,包括一些图形和统计输出。在这篇文章中,我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样,得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后,对采样器进行编码,并使用模拟数据对其进行测试(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。贝叶斯模型假设我们有一个样本量的主题。贝叶
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2023-09-24 22:47
数据挖掘深度学习机器学习算法
R语言
逻辑回归
、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760原文出处:拓端数据部落公众号概述:众所周知,心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用,尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病(例如心脏病)的存在或不存在方面发挥重要作用。如果能提前准确预测这些信息,可以为医生提供
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2023-09-24 22:46
数据挖掘深度学习人工智能
R语言
贝叶斯广义线性混合(多层次/水平/嵌套)模型GLMM、
逻辑回归
分析教育留级影响因素数据...
当前教程特别关注贝叶斯
逻辑回归
在二元结果和计数/比例结果场景中的使用,以及模型评估的相应方法。使用教育数据示例。此外,本教程简要演示了贝叶斯GLM模型的多层次扩展。
拓端研究室TRL
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2023-09-24 21:50
r语言
逻辑回归
开发语言
算法
机器学习
R语言
贝叶斯非参数模型:密度估计、非参数化随机效应META分析心肌梗死数据...
全文链接:http://tecdat.cn/?p=23785最近,我们使用贝叶斯非参数(BNP)混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)推断(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。概述相关视频在这篇文章中,我们通过展示如何使用具有不同内核的非参数混合模型进行密度估计。在后面的文章中,我们将采用参数化的广义线性混合模型,并展示如何切换到非参数化的随机效应表示,避免了正态分布的随机效应假设。使用D
拓端研究室TRL
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2023-09-24 21:10
r语言
开发语言
如何用
R语言
制作meta分析的偏倚风险评估(Risk of Bias)图?
各位读者朋友们大家好啊,本次的教程其实于上一期已在B站(up主:全哥的学习生涯)上进行了视频教学,但因为偏倚风险评估在meta分析中的地位尤为重要,而在之前的文章中并未针对此有过说明,故为了方便大家阅读和快速掌握,我将上一期视频的内容浓缩成了本次文字版的教程。meta分析的偏倚风险评估图,也就是ROB图,Riskofbias,通常意义上,一篇正规meta分析一般往往会对偏倚风险或纳入原始研究的质量
吃一口小肉丸
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2023-09-24 17:22
R语言
检查系统生成环境Session info
>devtools::session_info(c("tidyverse"))-Sessioninfo-------------------------------------------------------------------settingvalueversionRversion3.6.3(2020-02-29)osWindows10x64systemx86_64,mingw32uiRS
Seurat_
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2023-09-24 17:03
R语言
柱状图直方图 histogram
柱状图简介柱状图也叫直方图,是展示连续性数值的分布状况。在x轴上将连续型数值分为一定数量的组,y轴显示对应值的频数。R基本的柱状图hist我们用R自带的Orange数据来画图。>head(Orange)Treeagecircumference(圆周长)111183021484583166487411004115511231120611372142我们可以先看看这些树的年龄分布。hist(x,bre
santiagoru
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2023-09-24 16:15
r语言
柱状图
直方图
hist
gemo_histogram
R语言
绘制环状柱状堆积图+分组+显著性
无叠加、显著性的代码:#设置工作环境rm(list=ls())setwd("D:/Desktop/0000/code-main/条形图")#加载R包library(ggplot2)#CreateElegantDataVisualisationsUsingtheGrammarofGraphicslibrary(tidyverse)#EasilyInstallandLoadthe'Tidyverse'
清纯世纪
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2023-09-24 16:35
绘图
r语言
开发语言
机器学习笔记1
1、机器学习算法分类监督学习:目标值:类别-分类问题分类算法:K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树和随机森林、
逻辑回归
目标值:连续型的数据-回归问题回归算法:线性回归、岭回归无监督学习:目标值:无-无监督学习算法
从白天到早上
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2023-09-24 16:35
机器学习
笔记
人工智能
基于
R语言
APSIM模型进阶应用与参数优化、批量模拟实践技术
APSIM(AgriculturalProductionSystemssIMulator)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。APSIM模型有Classic和NextGeneration两个系列模型,能模拟几十种农作物、牧草和树木的土壤-植物-大气过程,被广泛应用于精细农业、水肥管理、气候变化、粮食安全、土壤碳周转、环境影响、农业可持续性、农业生态等诸多与农业生产和科研有关的领域。APSIM模型
_遇见jia
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2023-09-24 16:04
农田
作物模型
专栏
生态
遥感
模型专栏
生态
遥感
碳排放
r语言
经验分享
C代写:COMP112 Strings and Recursion调试R、R编程代写、帮写
R语言
程序
代写C基础作业,练习字符串和递归的用法。SubmissionInstructionsElectronicsubmissionisindividual.Exercisethatwillbesubmittedontimewillreceivea5pointsbonus.Automaticextensionof3workingdayswillbegiven,butthenthe5pointsbonusw
dongyixun
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2023-09-24 15:22
calc.blob.stats从Blob区域计算颜色和空间统计信息,
R语言
imagefx包,时序图像特征识别
calc.blob.stats从Blob区域计算颜色和空间统计信息,
R语言
imagefx包,时序图像特征识别calc.blob.stats从Blob区域计算颜色和空间统计信息1.pngcalc.blob.stats
youmigo
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2023-09-24 14:32
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