在R中进行子集,连接并计算多次重复。
if(!require())install.packages()----会返回：逻辑值！
// 递归，自身调用自身的迭代就是递归。 // 但是正式定义好像不是这么说的。这只是我个人理解
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预测建模是神经影像学中识别大脑行为关系并测试其对未见数据的普遍适用性的核心技术。然而，数据泄漏破坏了训练数据和测试数据之间的分离，从而破坏了预测模型的有效性。泄漏总是一种不正确的做法，但在机器学习中仍然普遍存在。了解其对神经影像预测模型的影响可以了解泄露如何影响现有文献。在本文中，我们在4个数据集和3个表型中研究了5种形式的泄漏(包括特征选择、协变量校正和受试者之间的依赖)对基于功能和结构连接组的机器学习模型的影响。通过特征选择和重复受试者产生的泄漏极大地提高了预测性能，而其他形式的泄漏影响很小。此外，小数据集加剧了泄漏的影响。总体而言，我们的结果说明了泄漏的可变影响，并强调了避免数据泄漏对提高预测模型的有效性和可重复性的重要性。
经过笛卡尔积的关系，具有n+m元，即n+m列的集合，元组的前n列是R的一个元组，元组的后m列是S的一个元组。一共具有k_1*k_2个元组
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
其中，bx、by表示汽车中点，bh、bw分别表示定位框的高和宽。以图片左上角为(0,0)，以右下角为(1,1)，这些数字均为位置或长度所在图片的比例大小。
三级模式：模式（逻辑），外模式（子模式，局部逻辑），内模式（存储模式，物理结构唯一）
约等于表格：列有要求（同一列只允许同一种数据类型）；不是文件（可以导出来成为一个文件）
方式：RStudio中，菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
数据类型：数值型（numeric)，字符型（character，必须加" "or' '），逻辑型（TRUE FALSE NA存在但未知）
初级统计函数 max() ，min() ， mean() ， median() ，var()方差 ， sd()标准差 ， sum()总和， length(x) # 长度（x中元素的个数）， unique(x) #去重复（第一次出现不为重复，第二次出现为重复），duplicated(x)#检查重复值 ， table(x) 重复值(因子）统计 ，sort(x) #排序 ， dim() 查看行列数， nrow()查看行数，ncol() 查看列数
可以通过分号; 连接不同的代码（如赋值加输出，赋值加输出还可以靠将赋值代码加上圆括号）
paste0 无缝连接，一一对应的连接 paste 有缝连接
max（X）#最大值 min（x）#最小值， mean（x）#均值，median（x）#中位数
组合数解析 : 这是两个组合数的乘法 , 使用的是 分步计数原理 , 对应乘法法则 ;
1.Tab键可以补全函数、变量名、指定数据框的行名列名等，能够有效避免错误输入与提高效率
作业2优化 前面student个数是数出来的，但是在R语言中，能用函数代替就不要自己数，除非这代码只用一次
假设检验的功效定义为假设原假设为假，检验拒绝原假设的概率。换句话说，如果一个效应是真实的，那么分析判断该效应具有统计显着性的概率是多少？
哈喽，我是学习生物信息学的阿榜！非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记，将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误，欢迎指正。让我们一起加油，一起学习进步鸭? 这份思维导图可以
约等于表格 但是：列有要求（同一列只允许同一种数据类型）；不是文件（可以导出来成为一个文件）；
生信技能树-数据挖掘课程笔记 数据类型 数值型 (numeric) 1.1 2 30 字符型 (character) "a" "bb" "ccc" 逻辑型 (logical) TRUE T FLASE F NA 变量赋值 string = "hello,world" string <- "hello,word" 比较运算 比较运算的返回值是逻辑值TURE 、FALSE > 大于 < 小于 >=小于等于 >=大于等于 == 等于 !=不等于 注意区分赋值= 与逻辑值判断的等于== 逻辑值关系 &有一者
联邦学习（Federated Learning）允许用户在将数据保留在本地端不共享的前提下形成一个联合体训练得到全局模型，从而有效解决数据隐私和安全保护问题。同时，还可以有效应用联合体各方用户所掌握的标注数据，解决标注数据缺乏的问题。在联邦学习架构的每一轮学习过程中，中央服务器在当前全部客户端中选定一些客户端子集并将全局模型下发给这些客户端子集。然后，这些客户端子集在本地运行随机梯度下降（SGD）等优化处理步骤后生成本地模型。最后，客户端子集将本地模型发送回中央服务器。反复执行训练过程直到模型收敛，生成最终的全局模型。
（1）数据框约等于”表格“，不是完全等于表格。因为数据框不是电脑上的一个文件，并且要求每一列只能有一种数据类型。但是数据框可以导出，可以导出为一个表格。
0-基本信息 R语言版本 4.2.2 Rstudio 用R project管理项目文件，然后新建脚本 只需要管带error的提示 1-数据类型 图片 1.1单个数据 字符>数值>逻辑 ####元素数据#### # 1.1.1-简单数学运算# #比较运算、逻辑运算# #多个逻辑运算# 3+5;3-5;3\*5;3/5;3^5;sqrt(9);abs(-3);log2(8);log10(100) 3>5;3<5;3<=5;3>=5;3==5;3!=5 3<5&4>5;3<5|4>5;!(4>5） # 1
前几天推荐了这本书，可以领取pdf和配套数据代码。这里，我将各个章节介绍一下，总结也是学习的过程。
df1 <- data.frame(gene=paste0("gene",1:4),
数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数，这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
title: "数据框取子集、修改和连接的方法" output: html_document date: "2023-03-18" 先生成一个数据框df1作为示例数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4), change = rep(c("up","down"),each = 2), score = c(5,3,-2,-4)) df1 ## gene change scor
【IT168 资讯】深度学习是机器学习的一个子集，都是人工智能的子集。机器学习与深度学习不完全属于一个拳击淘汰赛中，深度学习是机器学习的一个子集，而它们都是人工智能（AI）的子集。但是，在机器学习和深度学习的定义和用例方面，市场上存在很多混淆，现在让我们来澄清一下混淆。 ·人工智能（AI）是模拟和模仿计算机系统和机器中的智能人类行为的研究。 ·机器学习是AI的一个子领域，它使用算法将AI概念应用到计算系统中。计算机识别并根据数据模式采取行动，随着时间的推移学习提高其准确性，无需明确的编程机器学习背后的分析，
该主要提出了一种全新的自动图像标注的生成式模型，名为多样性和独特性图像标注（D2IA）。受到人类标注集成的启发，D2IA将产生语义相关，独特且多样性的标签。
若元素个数不一致，会发生循环补齐，且根据最长元素的对象来定（输出结果中会出现warning，但不影响结果的正确性！）
数据框约等于“表格”，数据框里的每一列只能同一种数据类型，单独拿出一列是向量，是为一个整体
坑：rnorm(10,mean = 0,sd = 18)rnorm(10,mean = 0,sd = 18)<(-2) :[]中和[]外是两个向量。
【拓展：R语言中的表格中的加粗的内容【123、表头名称】不属于表格内容，属于表格的属性】
R语言 控制流：for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
①误差(error)：学习器的预测输出与样本的真实输出之间的差异 ②训练误差(training error)或经验误差(empirical error)：在训练集上的误差 ③测试误差(test error)：在测试集上的误差 ④泛化误差(generalization error)：学习器在所有新样本上的误差 ⑤过拟合(overfitting)：学习能力过于强大，把训练样本自身的一些特点当成所有潜在样本都会有的一般性质，导致泛化能力下降 ⑥欠拟合(underfitting)：学习能力太差，对训练样本的一般性质尚未学好 在过拟合问题中，训练误差很小，但测试误差很大；在欠拟合问题中，训练误差和测试误差都比较大。目前，欠拟合问题容易克服，如在决策树中扩展分支，在神经网络中增加训练轮数；但过拟合问题是机器学习面临的关键障碍。 ⑦模型选择：在理想状态下，选择泛化误差最小的学习器。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 做目标检测就一定需要 FPN 吗？昨天，来自 Facebook AI Research 的 Yanghao Li、何恺明等研究者在 arXiv 上上传了一篇新论文，证明了将普通的、非分层的视觉 Transformer 作为主干网络进行目标检测的可行性。他们希望这项研究能够引起大家对普通主干检测器的关注。 研究概览 论文链接：htt
❃随着信息技术的高速发展，数据库应用的规模、范围和深度不断扩大，网络环境成为主流等等。产生“数据丰富而信息贫乏”现象。
您应该采纳哪种特征去创建一个可预测的模型呢？
（1）用函数 c() （注意是小写的c()，大写的C()是另外的函数）逐一放到一起，例：
文件保存的位置叫工作目录。working directory 即脚本，图片，文件的默认保存位置，也是文件读取的默认位置。
深度神经网络极易受到对抗样本的攻击。防御对抗样本攻击一个直观有效的方式就是对抗训练比如Free adversarial training 和Fast adversarial training，但问题是对抗训练比正常的训练要慢，主要原因在于对抗训练需要模型格外引入对抗样本进行训练，另外对抗训练的理论基础还不够扎实。
RESP3是RESP v2的更新版本，RESP v2是Redis中使用的协议，大约从版本2.0开始（1.2已经支持它，但是Redis 2.0是第一个只讨论这个协议的版本）。此协议的名称只是RESP3，而不是respv3或RESP3.0。
做目标检测就一定需要 FPN 吗？昨天，来自 Facebook AI Research 的 Yanghao Li、何恺明等研究者在 arXiv 上上传了一篇新论文，证明了将普通的、非分层的视觉 Transformer 作为主干网络进行目标检测的可行性。他们希望这项研究能够引起大家对普通主干检测器的关注。
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