[TensorFlowJS只如初见]实战三·使用TensorFlowJS拟合曲线 问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线 给定x范围（0，3） 问题分析...在直线拟合博客中，我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线，现在我们在进一步进行曲线的拟合。... 输出结果 进行1000轮训练以后，我们输入[0.5,1,1.5]进行预测，得到结果为 [[2.2503195], [2.0105994], [2.2543631]] 较好地拟合了曲线
有读者询问如何对散点图拟合非线性的曲线。实际上我们通常看到的无论是直线拟合还是各种曲线拟合都属于广义线性模型。 这里我们构造一组数据来看看如何使用 ggplot2 来拟合数据。...，默认使用的是 loess 方法。...支持的公式来设定如何拟合散点。...p + geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ I(x^3)) 除了直接 geom_smooth() 进行拟合，还可以先使用 lm() 建立模型，生成对应的值...，然后使用线条添加在图上也是可以的。
[深度学习入门]实战三·使用TensorFlow拟合曲线 问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线 给定x范围（0，3） 问题分析 在上篇博客中，我们使用最简单的...y=wx+b的模型成功拟合了一条直线，现在我们在进一步进行曲线的拟合。...numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf def get_data(x,w,b,d): c,r...= x.shape y = (w * x * x + b*x + d)+ (0.1*(2*np.random.rand(c,r)-1)) return(y) xs = np.arange...numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf def get_data(x,w,b,d): c,r
下面是一个简单的例子，演示如何使用多项式进行曲线拟合，在做项目前首先，确保你已经安装了所需的库。1、问题背景在Python中，用户想要使用曲线拟合来处理一组数据点。...这些点通常看起来像这样:蓝色曲线表示输入的数据(在本例中为4个点)，绿色曲线是使用np.polyfit和polyfit1d进行曲线拟合的结果。...2、解决方案2.1 曲线拟合用户可以使用Python中的numpy和scipy库来进行曲线拟合。...用户需要指定要拟合的函数类型，以及要拟合的数据。curve_fit()函数会自动计算拟合参数，并返回最佳拟合参数和拟合协方差矩阵。在这个例子中，我们首先生成了一些带有噪声的示例数据。...我们可以根据自己的需求调整多项式的次数（degree），以及尝试不同的拟合方法和参数来获得最佳的拟合效果。
0.01334 95 percent confidence interval: 0.02600102 0.21984192 cor 0.1241053 实例：通过以下代码计算两个基因的相关性 ①使用...②使用ggscatter绘制 ggscatter(data, x = "gene1", y = "gene2", color = "#426671", size =2, # Points
刚开始我搜索ROC曲线一般跟机器学习相关联，导致我对它的概念有了曲解，理所当然地以为它只是一个用于机器学习的分类器评估标准，所以在绘制曲线前应当使用逻辑回归等模型对数据建模分析。...如上就是ROC曲线的动机。 在R里面，有ROCR与专门的机器学习包mlr（现在是mlr3了）可以进行建模和绘制ROC曲线，以及相关参量的计算。...实际上，不需要使用任何模型，也可以绘制ROC曲线，因为ROC曲线的绘制就是选择阈值与计算当前阈值下假阳性率与真阳性率变化的过程。...上述提到的两个包使用有些复杂，实际上我要用的也不是它们，关于ROC的计算，仔细思考写个程序就能搞定。我们接下来使用R语言手撕AUC计算。...这篇文章理解原理和如何计算和核心，相关的几个 R 包后续再说。
[TensorFlowJS只如初见]实战四·使用TensorFlowJS拟合曲线（类似TensorFlow原生实现方法） 问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值)...曲线 给定x范围（0，3） 问题分析 在直线拟合博客中，我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线，现在我们在进一步进行曲线的拟合。...script> 输出结果 进行1000轮训练以后，我们输入[0,1,3]进行预测，得到结果为 [[2.9647527], [1.9793538], [3.9484348]] 较好地拟合了曲线
limits = c(.75, 3.5)) image.png 这一步为啥要做转化呢 有些没看明白 自定义配色 pal_safe_five <- c( "#eec21f", # default R...4.0 yellow "#009C9C", # light shade of teal: no red, equal green and blue "#df356b", # default R...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 今天推文的示例数据和代码可以在公众号后台留言 20210829 获取 （精确匹配开头结尾都不能有空格） 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和
[PyTorch小试牛刀]实战一·使用PyTorch拟合曲线 在深度学习入门的博客中，我们用TensorFlow进行了拟合曲线，到达了不错的效果。...我们现在使用PyTorch进行相同的曲线拟合，进而来比较一下TensorFlow与PyTorch的异同。 搭建神经网络进行训练的步骤基本相同，我们现在开始用PyTorch来实现。...问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线 给定x范围（0，3） 问题分析 在直线拟合博客中，我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线，现在我们在进一步进行曲线的拟合...= x.shape y = (w * x * x + b*x + d)+ (0.1*(2*np.random.rand(c,r)-1)) return(y) xs = np.arange...as plt import torch as t from torch.autograd import Variable as var def get_data(x,w,b,d): c,r
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https://www.nature.com/articles/s41467-024-46421-6
[MXNet逐梦之旅]实战一·使用MXNet拟合曲线（对比MXNet，PyTorch与TensorFlow实现的区别） 在之前的博文中我们用TensorFlow与PyTorch进行了拟合曲线，到达了不错的效果...我们现在使用MXNet进行相同的曲线拟合，进而来比较一下TensorFlow与PyTorch的异同。 搭建神经网络进行训练的步骤基本相同，我们现在开始用MXNet来实现。...问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线 给定x范围（0，3） 问题分析 在直线拟合博客中，我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线，现在我们在进一步进行曲线的拟合...= x.shape y = (w * x * x + b*x + d)+ (0.1*(2*np.random.rand(c,r)-1)) return(y) xs = np.arange...= x.shape y = (w * x * x + b*x + d)+ (0.1*(2*np.random.rand(c,r)-1)) return(y) xs = np.arange
本篇推文来自于公众号读者的投稿 最近在画散点图的时候使用lm函数进行线性回归拟合之后，想将拟合的方程与R2加入到绘制的图片中。在百度中翻了半天，终于在一个外国网站上找到了方法。...df<-data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40) head(df) ggplot2基本的散点图并添加拟合曲线...添加拟合方程和R2 这里他的办法是自定义了一个函数，这个函数看起来还挺复杂的，先不用管这个函数的意思了 ，直接复制过来用就可以了 lm_eqn <- function(df){ m <- lm(y...第二种方法 现成的R包 ggpmisc 加载R包，模拟数据集 library(ggplot2) library(ggpmisc) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y...最后是调整细节进行美化 点的大小与颜色，透明度 拟合曲线相关颜色，粗细与填充 去掉背景网格线 代码 ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth
，然后逐步地随机修改收益率，最后尝试拟合NS模型以新的收益。...[j,]) ) 最后，我们仅找到到上一条曲线的最大距离的步骤，这就是收敛失败的示例。...而且，正如我们之前指出的那样，两条Nelson-Siegel曲线可能彼此非常接近，但其参数却彼此远离。...，然后逐步地随机修改收益率，最后尝试拟合NS模型以新的收益。...[j,]) ) 最后，我们仅找到到上一条曲线的最大距离的步骤，这就是收敛失败的示例。
即使把其中看起来最好的一组数据拿出来使用多项式拟合，也可以看出最后几个点没有落在拟合曲线上（只拟合最后 14 个点）： ? 虽然我知道这是硬件问题，但是遇到事情不能坐以待毙，软件方面也许可以做些什么。...既然我从上图中得知出了最后几个点之外，其它数据都在拟合曲线上，那我可以使用前面几个点的拟合结果预测后面几个点并替换掉出错的数据，从而得到一组看起来正常的数据。 2....但是在一些简单的数据模型中，数据之间有很明显的相关性，那我们就可以使用简单的曲线拟合来预测未来的数据。 这些工作都可以使用 Excel 完成，先来尝试一下。...如果需要预测数据，可以修改前推数字以得到后面几个周期的数据。 3. 使用 Math.Net 进行曲线拟合 当然我不可能对每一条数据都扔进 Excel 里进行拟合。...在 C# 中我们可以使用 Math.Net 进行非线性拟合。 Math.Net 是一个开源项目，旨在构建和维护涵盖基础数学的工具箱，以满足 .Net 开发人员的高级需求和日常需求。
还是使用昨天推文的示例数据：3个品种小麦种子的7个不同的指标，这7个指标分别是 A 面积 B 周长 C紧凑度 LK 长度 WK 宽度 A_coef 偏度系数 LKG 腹沟长度 使用周长和面积构建拟合方程...Length", "Width", "Asymetry.coef", "Grove.length", "Type") head(seed) seed$Type <- as.factor(seed$Type) 拟合方程...fitted.model<-lm(Area~Perimeter,data = seed) summary(fitted.model) image.png 接下来是使用ggplot2画图 library...fitted.model$coefficients[[2]], size=2,color="blue",alpha=0.8)+ theme_bw() image.png 添加你和曲线的函数是...geom_abline()，直接指定斜率slope和截距intercept 接下来是添加辅助线 他的问题是拟合曲线和y=1相交，根据我自己的实际数据，比如y=15这里相交，首先在y=15这里添加水平线，
rhinoceros-comparative-genome 今天的推文我们来重复一下论文中的 Figure5 image.png 数据集用到的是TableS4，部分数据如下 image.png 加载需要用到的R包...Endangered, Critically endangered"))+ annotate("text", x=0.6, y=0.03, label = "atop(italic(R)...dev.off() 最终结果（还是稍微有点差别的，原论文中绿色的那些点没有找到数据） image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和
the Arabidopsis leaf microbiota against a bacterial pathogen image.png 今天的推文来重复一下论文中的figure3c 散点图添加拟合曲线...ggsave(filename = "fig3c.pdf", width = 6, height = 4, family="serif") 添加拟合曲线...ggsave(filename = "fig3c.pdf", width = 6, height = 4, family="serif") 计算拟合方程的...R和P值 df.lm<-lm(`mean Colonization [log10(CFU/mg)]`~ `mean Protection Score [a.u.]`, data=df)...color="grey")+ annotate(geom = "text", x=60,y=1.2, label=expression(italic(R)
之前因工作需要绘制ROC曲线，所以对该曲线的计算细节进行了一番摸索。...刚开始我搜索ROC曲线一般跟机器学习相关联，导致我对它的概念有了曲解，理所当然地以为它只是一个用于机器学习的分类器评估标准，所以在绘制曲线前应当使用逻辑回归等模型对数据建模分析。...如上就是ROC曲线的动机。 在R里面，有ROCR与专门的机器学习包mlr（现在是mlr3了）可以进行建模和绘制ROC曲线，以及相关参量的计算。...实际上，不需要使用任何模型，也可以绘制ROC曲线，因为ROC曲线的绘制就是选择阈值与计算当前阈值下假阳性率与真阳性率变化的过程。...上述提到的两个包使用有些复杂，实际上我要用的也不是它们，关于ROC的计算，仔细思考写个程序就能搞定。我们接下来使用R语言手撕AUC计算。
今天推文的主要内容是介绍如何使用R语言绘制散点图并且添加拟合曲线和置信区间 这篇论文是在简书 土豆学生信 分享的内容看到的。...添加拟合曲线 p1<-ggscatter(mydf,x="DPS",y="ISG", add = "reg.line") 添加置信区间 p2<-ggscatter(mydf,x="DPS
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