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在VScode中对R语言进行环境配置

从前，有一个名叫阿磊的程序员，他对编程充满了热情，但总是对新事物感到好奇又有点害怕。一天，他听说了一个强大的编程语言——R语言，它在数据分析和统计学领域非常流行。...阿磊决定要在他的VSCode编辑器中安装并配置R语言，以便他可以开始探索数据科学的奥秘。阿磊打开了他的VSCode，开始在网上搜索如何在VSCode中安装R语言。...于是他开始在浏览器中输入“R语言下载”，结果不小心输入成了“R语言美餐”，网页上出现了各种美食图片，阿磊看得直流口水，完全忘记了下载R语言的事情。...过了一会儿，阿磊终于意识到自己走神了，他重新输入了正确的关键词，找到了R语言的官方网站，下载并安装了R语言。接下来，教程告诉他需要在VSCode中安装R扩展。...设置中搜索 r.rterm.windows 填写radian的路径设置里搜索 r.br，选Radian为终端在设置里搜索 httpgd 打勾此外也可以用shell wind选取输出图像的终端样子

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R中的向量化运算

1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...还可以设置均分的步数 seq(10, 1, length.out=10) seq(10, 1, length.out=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算...8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...message: In 1:3 + 1:10 : longer object length is not a multiple of shorter object length > > #两个向量长度不同的情况下...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。

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数学：向量的分量及其在机器学习中的应用

向量是线性代数中的基本概念之一，它在机器学习、数据科学以及计算机科学的许多领域中都有广泛的应用。本文将深入讲解向量的分量，并介绍其在实际应用中的重要性。...四、向量分量在机器学习中的应用特征向量表示：在机器学习中，数据通常表示为特征向量，每个特征向量的分量对应一个特征。...例如，欧氏距离用于度量两个向量的相似性：线性代数在机器学习中的应用：线性回归：线性回归模型中的参数和数据点都是向量，模型通过最小化预测误差来找到最优的参数向量。...PCA：主成分分析通过对协方差矩阵进行特征值分解，找到主要特征向量方向，实现数据降维。梯度下降法：梯度下降法通过计算目标函数相对于参数的梯度向量，逐步更新参数以最小化目标函数。...五、案例分析我们以一个简单的二维数据集为例，演示如何计算向量的分量及其在PCA中的应用。六、总结向量的分量是机器学习中不可或缺的概念。

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【R语言经典实例6】对整个向量执行计算

解决方案基本的数学运算符可以对向量中的元素进行逐个计算。许多其他的函数也能对向量元素逐个进行运算，并以向量的形式输出结果。讨论向量计算是R软件的一大特色。所有的基本数学运算符都能应用于向量对中。...原因是结果向量中的每个元素都是由原向量对中对应的两个元素计算得来。...还有许多函数对整个向量进行运算。...如sqrt函数和log函数，都可以应用于整个向量中的每个元素，并以向量的形式输出结果： > w [1] 1 2 3 4 5 > sqrt(w) [1] 1.000000 1.414214 1.732051...第一个最明显的优点是操作的简便性，其他编程软件中需要通过循环才能完成的操作，在R软件中一行命令便可以实现。第二个优点是计算速度快。

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R语言基础练习-向量和函数的运用

" "student12""student14"提示：paste03.将两种不同类型的数据用c()组合在一起，看输出结果4.用函数计算向量g的长度说明：运行load("gands.Rdata"),即可得到和使用我准备的向量...6.向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？...g和s，如有报错，说明你的代码写错或project没有正确打开4.用函数计算向量g的长度load("gands.Rdata")length(g)## [1] 1005.筛选出向量g中下标为偶数的基因名。...g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？...20.7815177 -16.0971771 8.7616102## [7] -0.1706527 4.9779067 14.9855935## [10] 28.5253845y[yR语言默认

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常见概率分布及在R中的应用

概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....画出正态分布概率密度函数的大致图形： x<-seq(-3,3,0.1) plot(x,dnorm(x)) plot中的x,y要有相关关系才会形成函数图。...E(x)=s1/(s1+s2),var(x)=s1*s2/(s1+s2)^2 * (s1+s2+1) 12.t分布Student t Distribution，t 应用在当对呈正态分布的母群体的均值进行估计...F-分布被广泛应用于似然比率检验，特别是方差分析中 df(x, df1, df2, ncp, log = FALSE) pf(q, df1, df2, ncp, lower.tail = TRUE, log.p

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【R语言】因子在临床分组中的应用

前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor）今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...TNM分期，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，并转换成因子方法一、使用gsub函数...前面也给大家介绍过☞R替换函数gsub #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...】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息...☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 ☞肿瘤TNM分期 ☞R替换函数gsub

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HyperLogLog函数在Spark中的高级应用

预聚合是高性能分析中的常用技术，例如，每小时100亿条的网站访问数据可以通过对常用的查询纬度进行聚合，被降低到1000万条访问统计，这样就能降低1000倍的数据处理量，从而在查询时大幅减少计算量，提升响应速度...本文，我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能，并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先，我们先讨论一下这其中面临的挑战。...发送 sketch Reduce 聚合所有 sketch 到一个 aggregate sketch 中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值...Spark-Alchemy 简介：HLL Native 函数由于 Spark 没有提供相应功能，Swoop开源了高性能的 HLL native 函数工具包，作为 spark-alchemy项目的一部分...，本文阐述了预聚合这个常用技术手段如何通过 HyperLogLog 数据结构应用到 distinct count 操作，这不仅带来了上千倍的性能提升，也能够打通 Apache Spark、RDBM 甚至

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函数式编程在ReduxReact中的应用

本文简述了软件复杂度问题及应对策略：抽象和组合；展示了抽象和组合在函数式编程中的应用；并展示了Redux/React在解决前端状态管理的复杂度方面对上述理论的实践。...而流式操作以函数为基本的操作单元，通过对函数的抽象和组合来完成整个任务。下面对抽象和组合在函数式编程中的应用进行详细的讲解。...函数式编程在Redux/React中的应用从reduce到Redux reduce reduce 是对列表的迭代操作的抽象，map 和 filter 都可以基于 reduce 进行实现。...由上可知，我们可以将React看作输入为state，输出为view的“纯”函数。下面讲解纯函数的概念、优点，及其在React中的应用。...最后讲了纯函数在 react/redux 框架中的应用：将页面渲染抽象为纯函数，利用纯函数进行缓存等。贯穿文章始终的是抽象、组合、函数式编程以及流式处理。

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回调函数在Java中的应用

回调函数在Java中的应用 In computer programming, a callback function, is any executable code that is passed as...关于回调函数(Callback Function)，维基百科已经给出了相当简洁精炼的释义。...Java的面向对象模型不支持函数，其无法像C语言那样，直接将函数指针作为参数；尽管如此，我们依然可以基于接口来获得等效的回调体验。...我们产品侧在调用mop下单接口后还会有后续逻辑，主要是解析mop下单接口的响应，将订单ID与订单项ID持久化到数据库中；由于mop下单接口耗时较多，就会导致我们产品侧接口响应时间延长，原本响应时间不到一秒...void onResponse(Object response); void onFailure(Exception e); } 2 mop client sdk 异步下单接口我们在mop

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R8在Android手Q中的应用

R8是Android中替换Proguard新一代的混淆工具，同时它整合了class转Dex功能，将混淆和Dex功能集中到了一个工具中，对混淆耗时以及包大小有明显优化。...R8作为一个新工具，鲁棒性不如proguard，在面对手Q这个庞然大物时，出现了一些问题，本文主要分享一下R8在手Q应用遇到的问题，供后面有需要的同学参考。...但我们经过对比测试，打开R8后构建耗时有6分钟左右的优化，因此开启了R8在手Q应用的故事。...三、R8在手Q应用中遇到的问题3.1 Liveness Analyze过程—根可达性算法在介绍补丁问题前，先简单介绍Liveness Analyze过程，后面的几个问题都和Liveness Analyze...四、总结后面Android端混淆的主流工具慢慢会替换成R8，因此手Q对R8的应用也是不得不做的事情。任何工具在手Q这个庞然大物面前应用需要花费的更多成本。

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数学相关函数在PHP中的应用简介

数学相关函数在PHP中的应用简介对于数学计算来说，最常见的其实还是我们使用各种操作符的操作，比如说 +加、-减之类的。当然，PHP 中也为我们提供了一些可以方便地进行其他数学运算的操作函数。...它产生随机数的平均速度比 rand() 快四倍，这是官方文档中说的，而且，mt_rand() 在文档中也说了是非正式用来替换 rand() 函数的。...前面带 a 的都是对应三角函数的反函数，后面带 h 的都是对应三角函数的双曲函数，又带 a 又带 h 的就是反双曲函数了。在最后两段测试代码中，我们的数据出现了 NAN 这种情况。...相信做过金融或者统计分析相关系统的朋友一定对这个 NAN 深有体会。...测试代码： https://github.com/zhangyue0503/dev-blog/blob/master/php/202012/source/9.数学相关函数在PHP中的应用简介.php 参考文档

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笔记︱支持向量机SVM在金融风险欺诈中应用简述

欺诈一般不用什么深入的模型进行拟合，比较看重分析员对业务的了解，从异常值就可以观测出欺诈行为轨迹。同时欺诈较多看重分类模型的召回与准确率两个指标。较多使用SVM来进行建模。...大部分情况都是线性不可分 2、不可分情况不可分的情况有两种处理方式：（1）容错的话，直接用线性，设置容错个数，错了就错了（2）不容错，做惩罚函数，做多项式转化，变为线性的问题如果惩罚过多，会造成过拟合的问题...，泛化能力不足二、核函数 SVM的核函数与神经网络的激活函数一致，不同的场景会用到不同的核函数。...其中RBF函数（高斯核函数），较多应用在异常值处理。 ?

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转义字符r在Python内置函数print()中的妙用

在Python 3.x中，内置函数print()用来实现格式化输出，各参数含义请参考本文末尾的相关阅读。本文重点介绍print()函数的end参数以及转义字符'\r'的妙用。...本文末尾的相关阅读中已经提到，end参数用来确定print()函数在输出全部内容之后以什么结束，默认是转义字符'\n'，也就是换行符，在使用时可以根据需要修改这个参数的值，例如： ?...那么，如果把end参数设置为回车符'\r'，会是什么样的效果呢？...下面的代码 from time import sleep for i in range(1000): print(i, end='\r') sleep(0.01) 运行效果如下面的视频所示：

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R中的sweep函数

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,

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从文本到图像：深度解析向量嵌入在机器学习中的应用

通过这些应用实例，可以看到向量嵌入在机器学习中的重要性，它们不仅提高了数据处理的效率，还增强了模型对复杂关系的捕捉能力。创建向量嵌入向量嵌入的创建可以通过不同的方法实现。...一种方法是应用领域专家知识来设计向量的各个维度，这种方法被称为特征工程。例如，在医学成像领域，利用医学专业知识来量化图像中的关键特征，如形状、颜色以及传达重要信息的区域。...在CNN中，卷积层通过在输入图像上滑动感受野来应用卷积操作，而下采样层则负责减少数据的空间维度，同时增加对图像位移的不变性。这个过程在网络中逐层进行，每一层都在前一层的基础上进一步提取和抽象特征。...使用向量嵌入向量嵌入通过将对象表示为包含丰富语义信息的密集向量，在多种机器学习应用中发挥着关键作用。相似性搜索是向量嵌入的一个广泛应用领域。...此外，即使在不直接使用嵌入的应用程序中，许多先进的机器学习模型和方法也在其内部处理过程中依赖于向量嵌入。例如，在编码器-解码器架构中，编码器生成的嵌入捕获了对解码器生成输出至关重要的信息。

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原创 | 支持向量机在金融领域的应用

1.2线性不可分支持向量机现实中，很多问题可不仅仅像线性可分那样简单，为此必须采取一些技巧来对更复杂的问题进行求解。...2.支持向量机在金融中的应用支持向量机（SVM)可以利用核函数的方式把数据从低维映射到高维，既可以应用于分类场景，也可以用来做回归问题，其本身又是求解最优化推导而来，不用担心局部最小值问题，所以在金融领域...通过这个简单的例子，可以比较清晰的感受到传统机器学习在实际股市中的作用，加深对支持向量机算法的理解以及现实。...一方面SVM算法本身实现的步骤比较多，如果自己手动实现会比较费时间，实际应用中，更多的是直接调用这个包中的方法。...总结：通过本次svm在股票数据中的案例可以看出，一方面，通过对金融数据的获取和处理，利用机器学习的手段的确可以来预估一些比较金融场景下的问题。

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使用R语言在向量的任何位置插入任何元素

今天的GEO数据挖掘课程，有一个学员问到在向量的任何位置插入任何元素有没有什么简介的方法，因为她做的很麻烦，如下：有一个向量，是100个元素，要在第34位加上一个数是56 a=1:100 c(a[1:...image-20191102220329369 然后学员有任意需求，任意位置添加任意数字，这样写会比较麻烦，每次都有手动判断向量长度，范围等等，因为她是初学者，所以不可能会无限R包和函数，我这里简单演示一下...function(x,pos,new){ c(x[1:pos],new,x[(pos+1):length(x)]) } ins(a,34,56) ins(a,34,'b') 可以看到，以后只需要调用 ins函数即可...image-20191102220516265 其实这个函数是不完美的，我这里卖一个关子，不说了。

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scanf函数的实战应用: 实例演示scanf函数在实际应用中的使用方法

在C语言中，scanf函数是一种常用的读取数据的方式，它可以按照我们预期的格式读取数据。为了让scanf函数更高效地工作，我们可以使用格式化字符串来限制输入的数据类型和长度。...基本格式 scanf函数中的格式化字符串由百分号(%)开头，后面跟着读取数据的格式。例如，"%d"表示读取一个整数，"%f"表示读取一个浮点数，"%s"表示读取一个字符串。...清空输入缓存在读取多个值时，scanf函数会将之前未读取的数据留在输入缓存中，可能会影响后续的读取。我们可以使用 "%[^\n]% c" 这种格式化字符串来清空输入缓存。...总结总之，scanf函数是C语言中非常常用的函数，其强大的格式化字符串可以帮助我们限制输入的格式，但是，我们在使用scanf函数时也要注意一些细节，如缓存区问题，还要注意scanf函数的返回值，以确定读取是否成功...总结来说，scanf函数是C语言中非常常用的函数，它的格式化字符串能够帮助我们限制输入的格式，但是我们在使用时也要注意一些细节。

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HMM模型在量化交易中的应用（R语言版）

函数形式：X(t+1) = f( X(t) ) HMM由来物理信号是时变的，参数也是时变的，一些物理过程在一段时间内是可以用线性模型来描述的，将这些线性模型在时间上连接，形成了Markov链。...RHmm包介绍应用（训练样本是2007-2009年）黑的是HMM模型的收益，红的是基准。...HMM在波动率市场中的应用输入是：ATR（平均真实波幅）、log return 用的是depmixS4包模型的输出并不让人满意。 HS300测试去除数据比较少的9支，剩291支股票。...（一个模型包括：输入、样本筛选/过滤、拟合参数、拟合函数、模型的参数、目标函数等等等等。这么多东西需要测试， oh my god！）改进这里还是只讲HMM模型吧！...应用到沪深300成分股试试。

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