方程的求根大家应该在高中就已深入骨髓,今天给大家介绍下在R语言中如何实现方程的求根以及方程中参数的确定。我们需要借助R包rootSolve开始我们的教程。包的安装就不再赘述了。直接进入主题,在此包中求根函数涉及以下三个:
昨天我在公众号推文中提了一个非常有意思的问题:mean() 和 sum() / length() 哪一个更快?
R是作为统计语言,生来就对数学有良好的支持,一个函数就能实现一种数学计算,所以用R语言做数学计算题特别方便。如果计算器中能嵌入R的计算函数,那么绝对是一种高科技产品。
全局优化与局部优化的理念完全不同(全局优化求解器通常被称为随机求解器,试图避免局部最优点)。
dstat 是一个可以取代vmstat,iostat,netstat和ifstat这些命令的多功能产品。dstat克服了这些命令的局限并增加了一些另外的功能,增加了监控项,也变得更灵活了。dstat可以很方便监控系统运行状况并用于基准测试和排除故障。
在此之前,我不止一次强调过QC的重要性,对全基因组测序等以找variation为主的分析流程来说,不仅仅是对测序数据的QC,还有比对之后的sam/bam文件也需要QC,最后找出的variation文件也需要QC。在我们生信技能树的论坛上面有详细的说明,见:要充分了解你的测序数据--论QC的重要性 (http://www.biotrainee.com/thread-324-1-1.html) 。之前曾耗费了10讲来解析sam格式,就是基于我个人的知识背景来对比对结果进行QC,而事实上,有很多成熟的软件就可以完
前几天BAT齐聚深圳,机器学习、人工智能成了热门话题。有人问我,机器学习这么逆天,怎么不用来学习学习“自己”(指机器学习本身)呢? 别急,今天介绍两个研究,都是分析“自己”的: 一个是对招聘网站上数据分析工具出现的数量进行统计分析,得出数据分析软件的热门排名; 一个是对54000篇关于机器学习的论文的摘要进行文本分析,得出机器学习领域中排名前10 的研究主题 1. Python的热度已经远超R和SAS 《R for SAS and SPSS Users》的作者Bob Muenchun,近日在他的个人
培训时,同一段代码,大家都运行的好好的,而你却出现问题了,一般都是考虑包里的函数冲突了。这时需要一个个去排查到底是哪个函数发生了冲突,有没有更好的办法呢?
1、不便于以后的扩展和维护,如果需要监听的URL越来越多,它看上去就会越来越糟糕了;
2024 年开年,Java “十亿行挑战”(1BRC)火爆外网。该挑战赛要求开发者编写一个 Java 程序,从一个包含十亿行信息的文本文件中检索温度测量值,并计算每个气象站的最小、平均值和最高温度。“十亿行挑战”的目标是为这项任务创建最快的实现,同时探索现代 Java 的优势。
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前几年,我找到了一些标准的流程来探索特征进而建立起更好的机器学习模型。这些简单但是强大的技术帮我在 Instacart 网站购物车分析竞赛中排进前2%,而且在其他地方,这这些方法也非常有用。所以,让我们开始吧!
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先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python。最好就是一句python,对应写一句R。
本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可视化,计量经济学,时间序列分析,金融等。 1初级入门 《R语言实战》,这是高涛、肖楠等翻译的一本书详细全面介绍了入门、图形、统计、回归、方差、功效分析、广义线性模型、主成分、因子分析、缺失值处理等。除此之外,还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢?因为最初作者写了153个问题,阅读一个问题花费1分钟时间,全局下来也就是153分钟了 2高级入门 读了上述书籍之后,你就可以去高级入门阶段了
参见:https://mp.weixin.qq.com/s/oxElKitqQjwtD8HkpKk_JQ
nodejs使用了异步IO来提升服务端的处理效率。而IO中一个非常重要的方面就是文件IO。今天我们会详细介绍一下nodejs中的文件系统和IO操作。
记录一些 Node.js 应用中的小知识点,如果你 Google/Baidu “Node.js 如何判断文件是否存在” 发现给出的很多答案还是使用的 fs.exists,这里不推荐使用 fs.exists 你可以选择 fs.stat 或 fs.access。
如果你认为贝叶斯定理是反直觉的,那么建立在贝叶斯定理基础上的贝叶斯统计就很难理解。在这一点上我和你的感受完全一致。
过拟合和概率校准是训练深度学习模型时出现的两个问题。深度学习中有很多正则化技术可以解决过拟合问题;权重衰减、早停机制和dropout是都是最常见的方式。Platt缩放和保序回归可以用于模型校准。
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本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可视化,计量经济学,时间序列分析,金融等。
对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来。当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书。目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有。那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了,因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可
我发现写作这个事情也非常遵循楞次定律,上学期一旦开始了越写越停不下来,但是过春节停一段时间后,越不写越难以重新开始。整理了不少东西可以写作,但是每次都被懒癌打败,不知不觉又一个多月没更了。
我们再在进行数据分析时,简单的数据分析不能深刻的反映一组数据得总体情况,倘若我们用统计学角度来分析数据则会解决一些平常解决不了得问题.
对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到QQ群、论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来。当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书。目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有。那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了,因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门
在一次实验中,事件A出现的概率为 ,不出现的概率为 ,若用 记事件A出现的次数,则 仅取值0或1,相应的概率分布为
对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来。当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书。目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有。那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了,因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可视化
Q-1:什么是 Python,使用它有什么好处,你对 PEP 8 有什么理解? Q-2:以下 Python 代码片段的输出是什么?证明你的答案。 Q-3:如果程序不需要动作但在语法上需要它,可以在 Python 中使用的语句是什么? Q-4:在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么? Q-5:Python 中可用的内置类型有哪些? Q-6:如何在 Python 应用程序中查找错误或执行静态分析? Q-7:什么时候使用 Python 装饰器? Q-8:列表和元组的主要区别是什么? Q-9:Python 如何处理内存管理? Q-10:lambda 和 def 之间的主要区别是什么? Q-11:使用 python reg 表达式模块“re”编写一个 reg 表达式来验证电子邮件 ID? Q-12:你认为以下代码片段的输出是什么?代码中有错误吗? Q-13:Python 中有 switch 或 case 语句吗?如果不是,那么相同的原因是什么? Q-14:Python 用来迭代数字序列的内置函数是什么? Q-15:Python 的 try-except 块中可能有哪些可选语句? Q-16:Python 中的字符串是什么? Q-17:Python 中的切片是什么? Q-18:Python 中的 %s 是什么? Q-19:字符串在 Python 中是不可变的还是可变的? Q-20:Python 中的索引是什么? Q-21:Python 中的文档字符串是什么? Q-22:Python 编程中的函数是什么? Q-23:Python 中有多少基本类型的函数? Q-24:我们如何用 Python 编写函数? Q-25:Python 中的函数调用或可调用对象是什么? Q-26:Python 中的 return 关键字是做什么用的? Q-27:Python 中的“按值调用”是什么? Q-28:Python 中的“按引用调用”是什么? Q-29:trunc() 函数的返回值是多少? Q-30:Python 函数必须返回一个值吗? Q-31:Python 中的 continue 有什么作用? Q-32:Python 中 id() 函数的用途是什么? Q-33:*args 在 Python 中有什么作用? Q-34:**kwargs 在 Python 中做什么? Q-35:Python 有 Main() 方法吗? Q-36: __ Name __ 在 Python 中有什么作用? Q-37:Python 中“end”的目的是什么? Q-38:什么时候应该在 Python 中使用“break”? Q-39:Python 中的 pass 和 continue 有什么区别? Q-40:len() 函数在 Python 中有什么作用? Q-41:chr() 函数在 Python 中有什么作用? Q-42:ord() 函数在 Python 中有什么作用? Q-43:Python 中的 Rstrip() 是什么? Q-44:Python 中的空格是什么? Q-45:Python 中的 isalpha() 是什么? Q-46:你如何在 Python 中使用 split() 函数? Q-47:Python 中的 join 方法有什么作用? Q-48:Title() 方法在 Python 中有什么作用? Q-49:是什么让 CPython 与 Python 不同? Q-50:哪个包是最快的 Python 形式? Q-51:Python 语言中的 GIL 是什么? Q-52:Python 如何实现线程安全? Q-53:Python 如何管理内存? Q-54:Python 中的元组是什么? Q-55:Python 编程中的字典是什么? Q-56:Python 中的 set 对象是什么? Q-57:字典在 Python 中有什么用? Q-58:Python 列表是链表吗? Q-59:Python 中的 Class 是什么? Q-60:Python 类中的属性和方法是什么? Q-61:如何在运行时为 Class 属性赋值? Q-62:Python 编程中的继承是什么? Q-63:Python 中的组合是什么? Q-64:Python 程序中的错误和异常是什么? Q-65:你如何在 Python 中使用 Try/Except/Finally 处理异常? Q-66:你如何为 Python 中的预定义条件引发异常? Q-67:什么是 Python 迭代器? Q-68:Iterator 和 Iterable 有什么区别? Q-69:什么是 Python 生成器? Q-70:Python 中的闭包是什么? Q-71:Python 中的装
1.2 基本数据类型 Q. 为什么 -0/3 结果是 0,而 -0.0/3.0 结果是 -0.0?(注意后边的结果0带负号) A. 在Java里,整数是用补码表示的。在补码中0只有一种表示方法。另一方面,浮点数则是用 IEEE 标准表示的, 对于0有两种表示方法, 0 和 -0。 Q. 我可以用 % 除以一个小数吗? A. 当然可以。比如,如果 angle 是一个非负数,那么 angle % (2 * Math.PI) 就会把 angle 转换到 0 到 2 π 之间。 Q. 当 a b 都是基本类
大数据文摘作品 作者:TirthajyotiSarkar 编译:丁慧、katherine Hou、钱天培 说到如何用Python执行线性回归,大部分人会立刻想到用sklearn的linear_model,但事实是,Python至少有8种执行线性回归的方法,sklearn并不是最高效的。 今天,让我们来谈谈线性回归。没错,作为数据科学界元老级的模型,线性回归几乎是所有数据科学家的入门必修课。抛开涉及大量数统的模型分析和检验不说,你真的就能熟练应用线性回归了么?未必! 在这篇文章中,文摘菌将介绍8种用Pyth
我们小编欢乐豆有个压箱底的 perl 脚本,由于编程语言"洁癖",想要彻底抛弃 perl 语言转向 python,于是他使用 AI 辅助下进行了转换,由于脚本相对简单,转换竟然就成功了。中间发现四种碱基含量百分比和原脚本统计有出入,检查确认是序列大小写没有注意的原因,修改后就完美运行了,这里分享给大家!
我们前面讲了异方差,也讲了怎么用图示法来判断是否有异方差,这一篇来讲讲怎么用统计的方法来判断有没有异方差。
PDF:连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。
这里数据虽然已经没有了缺失值,但每一行数据的含义却发生了变化。原始数据中产品T01在20160303这天并没有测试,所以这一天的值应该被解释为在此之前的最后一次quality的测试值。另一个问题是两种产品都是按月测试的,但重塑后的数据框没有以固定的频率对其date。
数组排序算法是一个经典的算法问题,这类排序算法非常多,比如我们熟知的冒泡排序、插入排序、快速排序等算法。这篇文章主要说一下五种排序算法:
笔者在近一两年接触了Clickhouse数据库,在项目中也进行了一些实践,但一直都没有一些技术文章的沉淀,近期打算做个系列,通过一些具体的场景将Clickhouse的用法进行沉淀和分享,供大家参考。
在前面的文章中讲过,很多模型的假设条件都是数据是服从正态分布的。这篇文章主要讲讲如何判断数据是否符合正态分布。主要分为两种方法:描述统计方法和统计检验方法。
最近有读者问我,如何查看R语言某包中某函数的源代码呢?我第一时间给出了自己比较常用的方法(见方法一),今天打算做个这方面的推文,于是又查了些资料,才发现原来水好深!还有更好的方法(见方法二),并且和不同的面向对象系统有关。
我们已经知道什么是离散随机变量。离散随机变量只能取有限的数个离散值,比如投掷一个撒子出现的点数为随机变量,可以取1,2,3,4,5,6。每个值对应有发生的概率,构成该离散随机变量的概率分布。 离散随机变量有很多种,但有一些经典的分布经常重复出现。对这些经典分布的研究,也占据了概率论相当的一部分篇幅。我们将了解一些离散随机变量的经典分布,了解它们的含义和特征。 伯努利分布 伯努利分布(Bernoulli distribution)是很简单的离散分布。在伯努利分布下,随机变量只有两个可能的取值: 1和0。随机
30 wait、notify、notifyAll 它们并不是 Thread 类中的方法,而是 Object 类中的,为什么呢?
所谓机器学习和深度学习, 背后的逻辑都是数学, 所以数学基础在这个领域非常关键, 而统计学又是重中之重, 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,不久前,TensorFlow正式版也发布了。这期间TensorFlow不断给人以惊喜,推出了分布式版本,服务框架TensorFlowServing,可视化工具TensorFlow,上层封装TF.Learn,其他语言(Go、Java、Rust、Haskell)的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold,以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现(InceptionNet、SyntaxNet等)。在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准。
在oracle中对于索引的存储都是采用B树索引来实现。B树索引是比较成熟的一种数据存储结构,在很多的软件中都有大量的应用,oracle中也不例外。 因为B树索引是树形结构。存储的时候也是带枝带叶的。简单来说,索引就像文章里的目录,字典中的词条检索项。 索引分为根节点,分支节点和叶子节点。这种结构对应生活中的树来说明就很形象了。根节点就如同树干,只有一个树干。树干中有很多的树枝,就如分支节点,每个树枝中还会有一些叶子,就如叶子节点。比如我们要存储的数据,把它分为3个分支,那么在根节点中就假设有三个键值 0,
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
很多场景需要考虑数据分布的相似度/距离:比如确定一个正态分布是否能够很好的描述一个群体的身高(正态分布生成的样本分布应当与实际的抽样分布接近),或者一个分类算法是否能够很好地区分样本的特征(在两个分类下的数据分布的差异应当比较大)。
第4章 Node模块化及CommonJS规范 通过前面几个章节的学习, 我们基本掌握了NodeJS编程的基础知识, 但是我们也直观的发现了一个问题,和我们之前学习浏览器编程时JS, 差异还是很大的;
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