函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值...sweep(M,1,rowMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一行的均值，MARGIN=1，对行做操作 sweep(M,1,apply(M,1,mean)) 2.每一行列都减去这一列的均值...#方法一，通过colMeans函数来计算每一列的均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一列的均值，MARGIN=2，对列做操作 sweep(M,2,
本文使用Kaggle上的一个公开数据集，从数据导入，清理整理一直介绍到最后数据多个算法建模，交叉验证以及多个预测模型的比较全过程，注重在实际数据建模过程中的实际问题和挑战，主要包括以下五个方面的挑战：...对于研究预测因子间的相关性，corrplot 包中的corrplot函数提供了很直观的图形方法： ###find correlations between factors factor_Corr <-...步骤3：数据分配与建模 在实际建模过程中，我们不会将所有的数据全部用来进行训练模型，因为相比较模型数据集在训练中的表现，我们更关注模型在训练集，也就是我们的模型没有遇到的数据中的预测表现。...因为原生的R只支持单进程，通过我们的设置，可以将四个核都使用起来，可以大为减少我们的计算时间。 我们最后的一个步骤就是要将三个模型进行比较，确定我们最优的一个模型： ?...结果从准确率和Kappa值两个方面对数据进行了比较，可以帮助我们了解模型的实际表现，当然我们也可以通过图形展现预测结果： ? 根据结果，我们可以看到，其实逻辑回归的结果还是比较好的。
")= 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...公式的左侧内容对于构造匿名函数没有用，所以这里都是用单侧公式。 这段文档不仅告诉了我们如何通过公式构造匿名函数，还提供了一些快捷方式说明。 下面我们通过一些例子来进行讲解。...这里值得注意的是，当匿名函数只有一个参数时，我们用 .x 表示函数的输入参数。如果进行拓展，2 个参数时使用 .x 与 .y，3 个参数时使用 ..1, ..2, ..3 等。...基本用法 假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理，在不使用 scale() 函数的情况下，我们可能会手写一个函数： scale2 <- function(x) { (x - mean...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。
R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数，结合正则表达式。...，我们知道组织病理分期分成stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子 我们使用gsub函数...*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组的因子 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成三个组...，并转换成因子 我们还是使用gsub函数 #删除组织病理学分期末尾的A，B或者C等字母，例如Stage IIIA，Stage IIIB stage=gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage
我们用R做数据处理的时候，经常要对数据的格式进行变换。例如将数据框（dataframe）转换成列表（list），或者反过来将列表转换成数据框。...那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。 这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠，就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢？下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息，将第一列的数据划分到各个组，是一个去堆叠的过程。...一、unstack 下面我们来看几个具体的例子 例如现在我们手上有一个数据框，里面的数据来自PlantGrowth 我们可以先看看PlantGrowth 中的内容，第一列是重量，第二列是不同的处理方式...，后面小编会使用这两个函数来给大家举个真实的应用案例，敬请期待。
在R中，expand.grid()函数可以返回几个元素所有可能的组合，使我们免于多层遍历的苦恼。...其实这个就是我们提供的sex，age，major中的变量分别组合起来得到的，类似于，遍历三层循环得到所有的排列组合。
在日常数据分析的过程中，我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西，或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数，grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的，在linux中模式匹配也用grep这个函数，前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。 这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置，grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数 参考资料： ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数
方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist <- objects(packageName)...移除包含箭头 <- 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version
从sklearn给的例子中，也容易观察到： ? QDA对数据有更好的适用性，QDA判别公式： ?...由于QDA和RDA是相关技术，我不久将描述它们的主要属性以及如何在R中使用它们。 四、线性判别分析实例 LDA是一种分类和降维技术，可以从两个角度进行解释。...为了可视化组的质心，我们可以创建自定义图： ? 解释后验概率 除了将数据转换为由分量x提供的判别变量之外，预测函数还给出后验概率，其可以用于分类器的进一步解释。...由于具有四维的LDA获得最大精度，我们将决定使用所有判别坐标进行分类。 为了解释模型，我们可以可视化 分类器的性能： ? 在图中，预期的音素以不同的颜色显示，而模型预测通过不同的符号显示。...QDA在R 我们可以通过以下方式执行QDA： 的QDA和LDA对象之间的主要区别是，QDA具有p×pp×p的变换矩阵对于每个类k∈{1,…,K}k∈{1,…,K}。
概率密度： p是数据的维度。 分类判别函数： 可以看出结果是关于x的一次函数：wx+w0，线性分类判别的说法由此得来。...从sklearn给的例子中，也容易观察到： QDA对数据有更好的适用性，QDA判别公式： 三、Fisher判据 A-Fisher理论推导 Fisher一个总原则是：投影之后的数据，最小化类内误差...---- 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言Gibbs...抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归...、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例
最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。 本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术的用途。...由于QDA和RDA是相关技术，我不久将描述它们的主要属性以及如何在R中使用它们。 线性判别分析 LDA是一种分类和降维技术，可以从两个角度进行解释。...为了可视化组的质心，我们可以创建自定义图： ? 解释后验概率 除了将数据转换为由分量x提供的判别变量之外，预测函数还给出后验概率，其可以用于分类器的进一步解释。...由于具有四维的LDA获得最大精度，我们将决定使用所有判别坐标进行分类。 为了解释模型，我们可以可视化 分类器的性能： ? 在图中，预期的音素以不同的颜色显示，而模型预测通过不同的符号显示。...QDA在R 我们可以通过以下方式执行QDA： 的QDA和LDA对象之间的主要区别是，QDA具有p×pp×p的变换矩阵对于每个类k∈{1,…,K}k∈{1,…,K}。
函数对比 SQL中窗口函数语句中over语句中两个关键词：partition by和order by，R语言中也有与之一一对应的函数： ?...1 row_number函数 R语言中的row_number函数与sql中的row_number函数相同，对group_by后面字段进行分组，按照order_by后面字段排序，生成一个连续不重复的编码...同样得到与sql中相同的输出结果： ? 4 ntile函数 R语言中的ntile函数与sql中的ntile函数相同，把每一组分成几块，块数由参数n决定： ?...总结 简单介绍R语言中4个排名窗口函数，函数名几乎与sql中的4个排名窗口函数一样（除了min_rank与rank）,但R语言的排名窗口函数的输出结果与sql中的输出结果有点不同：R语言的数据结果不改变原来的数据顺序...，而sql中的输出结果改变了原数据的顺序，若想得到与sql中一样的输出结果，在R中使用arrange对相应的字段进行排序即可。
函数语法 函数名<-function(parameters){ statemens return(expression)} printLine <- function () { print("---...-----------------------------------------"); } #函数的调用 printLine(); #错误：无参函数，有参调用 printLine("parameter...function (n) { for(i in 1:n) { print("--------------------------------------------"); } } #错误：有参函数...，实现了summary函数的加强版功能！...更多自编函数，参见Erin的自编函数整理，直接调用帮助你的数据分析工作事半功倍哦！
上一篇我们介绍了Fisher线性判别分析的原理及实现，而在判别分析中还有一个很重要的分支叫做二次判别，本文就对二次判别进行介绍： 二次判别属于距离判别法中的内容，以两总体距离判别法为例，对总体G1,，G2...，当他们各自的协方差矩阵Σ1，Σ2不相等时，判别函数因为表达式不可化简而不再是线性的而是二次的，这时使用的构造二次判别函数进行判别类别的方法叫做二次判别法，下面分别在R和Python中实现二次判别： R...在R中，常用的二次判别函数qda(formula,data)集成在MASS包中，其中formula形式为G~x1+x2+x3,G表示类别变量所在列的名称，~右端连接的累加式表示用来作为特征变量的元素对应的列名称...Python 这里和前一篇线性判别相似，我们使用sklearn包中的discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis来进行二次判别，依旧是对鸢尾花数据进行分类...= QuadraticDiscriminantAnalysis() '''利用分割好的训练集进行模型训练并对测试集进行预测''' qd = qda.fit(X_train,y_train).predict
前言 本期介绍的是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr》 一书的第五章—— 判别分析(discriminant analysis)。...判别分析降维过程 判别函数的数量通常为： 类个数减 1； 预测变量的个数； 取二者更小值。 本例中，包含在这 1000 个预测变量中的信息将被压缩成两个变量(三个类 -1)。...注：尽管可以通过设置权重减轻弱预测变量的影响，但判别分析模型在进行特征选择(删除弱预测变量)后仍然会表现得更好。...当算法从例外实例中学习时，会导致模型的过度拟合，这就是 curse of dimensionality。 然而，这并不是说预测变量越多就越不好。...使用 LDA 和 QDA 进行预测 假设此时已经构造出判别函数并将高维数据压缩成少量的判别函数。LDA 和 QDA 如何利用这些信息对新的观测结果进行分类?
线性判别分析的数学原理 目标函数 将上面的公式化简，得到: 我们最终可以目标函数为 二次判别分析(QDA) QDA (Quadratic Discriminant Analysis）是一种有监督的机器学习算法...逻辑回归的假设包括相互独立的观察结果以及自变量和对数几率的线性关系。LDA 和 QDA 假设具有正态分布的特征，即预测变量对于“好”和“差”的葡萄酒质量都是正态分布的。...对于非线性模型，我们进行了广义加性模型（GAM）、多元自适应回归样条（MARS）、KNN模型和二次判别分析（QDA）。对于树模型，我们进行了分类树和随机森林模型。还执行了具有线性和径向内核的 SVM。...MARS 模型表明，在最大化 ROC 时，我们在 11 个预测变量中包含了 5 个项，其中 nprune 等于 5，度数为 2。这些预测变量和铰链函数总共解释了总方差的 32.2%。...下表显示了所有模型的交叉验证分类错误率和 ROC。结果中，随机森林模型的 AUC 值最大，而 KNN 最小。因此，我们选择随机森林模型作为我们数据的最佳预测分类模型。
人们的性别和年龄使得识别和预测他们的需求变得更加容易。 即使对我们人类来说，从图像中检测性别和年龄也很困难，因为它完全基于外表，有时很难预测，同龄人的外表可能与我们预期的截然不同。...应用 在监控计算机视觉中，经常使用年龄和性别预测。计算机视觉的进步使这一预测变得更加实用，更容易为公众所接受。由于其在智能现实世界应用中的实用性，该研究课题取得了重大进展。...使用下面的用户定义函数，我们可以获得边界框的坐标，也可以说人脸在图像中的位置。...下面的用户定义函数是 pipline 或者我们可以说是主要工作流程的实现，在该工作流程中，图像进入函数以获取位置，并进一步预测年龄范围和性别。...在这篇文章中，我们学习了如何创建一个年龄预测器，它也可以检测你的脸并用边框突出显示。
做归一化的方法也很多，有根据中位数进行归一化，即将每个样本中所有基因的表达值的中值转换到同一水平。...如下图所示 除了中位数标准化之外，我们还可以使用z-score的方法来对表达谱数据进行标准化： z-score=(表达量-均值)/标准差 那么下面小编就给大家演示一下如何使用前面讲到的☞R中的sweep...函数，使用z-score的方法来对表达谱矩阵进行标准化 #为了保证随机数保持一致，这里设置一下种子序列 set.seed(123) #随机生成100个数，构造一个10X10的矩阵 data=matrix...) #每一行基因表达值除以这一行的标准差 data2=sweep(data1,1,rowsd,'/') data2 得到的结果如下 如果对R里面scale这个函数比较熟悉的小伙伴，可能已经发现了，scale...这个函数就能完成z-score的计算，我们来看看这个函数的说明 我们来看看scale这个函数的效果 #因为scale默认对列做操作，所以这里先用t对表达矩阵做一个转置 #计算完再用t转置回来 data3
本次数据练习的目的是根据球员的各项信息和能力值来预测该球员的市场价值。 根据以上描述，我们很容易可以判断出这是一个回归预测类的问题。...当然，要想进行预测，我们首先要做的就是先看看数据的格式以及内容（由于参数太多，我就不一一列举了，大家可以直接去网上看，下面我简单贴个图）： 简单了解了数据的格式以及大小以后，由于没有实践经验，我就凭自己的感觉...巧合的是刚好这些字段都没有缺失值，我很开心啊，心想着可以直接利用XGBoost模型进行预测了。具体XGBoost的使用方法，可以参考：XGBoost以及官方文档XGBoost Parameters。...由于这个比赛是一个回归预测问题，所以我选择了f_regression这个得分函数（刚开始我没有注意，错误使用了分类问题中的得分函数chi2，导致程序一直报错！...接下来，我们来处理一下下面这个字段： 由于这两个字段是标签，需要进行处理以后（标签标准化）才用到模型中。
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