默认情况下代码和结果会在输出文件中呈现。如果通过参数来控制代码块运行结果的输出情况可以在{r }中设置。一般包括代码及运行结果的输出、图片表格格式定义等。...```{r echo=FALSE} print(1:5) ``` 结果为: ## [1] 1 2 3 4 5 collapse选项 一个代码块的代码、输出通常被分解为多个原样文本块中， 如果一个代码块希望所有的代码...out.width和out.height选项指定在输出中实际显示的宽和高，如果使用如"90%"这样的百分数单位则可以自动适应输出的大小。...pander包的pander函数 其pander()函数可以将多种R输出格式转换成knitr需要的表格形式。如 pander::pander(lmr) ?...注意：上面例子knitr:: kable制定了kable函数来自knitr包，目的是方式和其他包内同名函数冲突。 另一种写法，如果想使用管道函数，需要加载kableExtra。
默认情况下代码和结果会在输出文件中呈现。如果通过参数来控制代码块运行结果的输出情况可以在{r }中设置。一般包括代码及运行结果的输出、图片表格格式定义等。...```{r echo=FALSE} print(1:5) ``` 结果为: ## [1] 1 2 3 4 5 collapse选项一个代码块的代码、输出通常被分解为多个原样文本块中， 如果一个代码块希望所有的代码...out.width和out.height选项指定在输出中实际显示的宽和高，如果使用如"90%"这样的百分数单位则可以自动适应输出的大小。...注意：上面例子knitr:: kable制定了kable函数来自knitr包，目的是方式和其他包内同名函数冲突。 另一种写法，如果想使用管道函数，需要加载kableExtra。...通过块选项 attr.source =“ .numberLines”将行号添加到源代码块中，或者通过attr.output =“ .numberLines”将文本输出块添加到文本中，例如， ```{r,
emo[6]可用于轻松地将表情符号添加到R Markdown文档中。 equatiomatic[7]从lm()函数中提取输出，用LaTeX写出方程。...xaringanthemer[13]为您添加一些样式xaringan生产的幻灯片。...kableExtra[19]包括增强kable()表格的功能。有大量的文档可以在HTML和LaTeX中生成表。...modelsummary[20]创建表格和图表来汇总统计模型和数据，这些表也可定制产生。 stargazer[21]可以用来创建回归模型的输出表。...fortunes[25] 包括来自R社区的财富和智慧的集合，可从CRAN获得。 fun[26] 可以在R中玩扫雷游戏，也可从CRAN获得。
1-背景&背景资料 新的任务还是来自贴心的曾大佬。 考虑到有大量研究生即将开学，可能要面对老板的批量文献查阅任务，在此适时为大家安利PubMed文件检索利器（提高效率，增加摸鱼时间）。...最后拿consciousness和memory作为关键词，限定2023年为条件，获取memory.ids，作为后续函数探索的起点和这次R包学习的主线。...同时搜索摘要和标题中的关键词 在以下这个视频中发现的 https://www.zhihu.com/zvideo/1411035118174007296?...custom_grep()文章标题抓取 通过3.3的步骤，我们已经获得了一批文献信息 在3.4中，通过fetch_pubmed_data() custom_grep()函数可以筛选3.3的信息。...() %>% kable_styling(bootstrap_options = 'striped') table_articles_byAuth()输出结果： 嗯，这张表，文献一目了然。
作者、单位、题目、关键词、摘要、发表时间…… 2.1 包里的函数 一共12个： articles_to_list , article_to_df , batch_pubmed_download , custom_grep...以这个包的作者为例，获取TA的所有文章，[AU]-author. query <- "Damiano Fantini[AU]" 用 get_pubmed_ids() 得到一个 list 文件，包含后续操作需要的信息...txt……作者的示例里输出的是： ## [1] "easyPM_example01.xml" "easyPM_example02.xml" 3.1.3 从单独的 PubMed 记录里提取信息 custom_grep...如果多个作者有相同的单位信息，设置参数 autofill 为 “TRUE”. df2 <- article_to_df(PM_list[13], autofill = TRUE) df2$title <...3.1.4 从 XML PubMed 记录中自动提取数据 函数 table_articles_byAuth() 可以迅速从多个 XML 记录获得作者信息和文章发表数据，该函数包含5个参数： pubmed_data
估计参数 在本节中，我将使用R软件手动（从头开始）和非手动进行统计分解。在前者中，我将演示如何构造似然函数，然后使用约束优化问题来估计参数。我将说明如何在不经历解析推导的情况下进行复制。...第一步，我使用样本创建初始参数向量\（\ Theta_0 \） 在第二步中，我为估算制定了约束 请注意，参数的初始向量应满足约束条件 all(A%*%theta0 >= B) ## [1] TRUE 最后...如果我们要忽略过程中的任何体制转换，我们可以简单地将参数\（\ mu \）和\（\ sigma \）估计为 kable(mod_est, "html", booktabs = F,escape = F)...因此，我们添加一个true / false向量来指示正在切换的参数。在上面的命令中，我们允许两个参数都切换。最后，我们可以指定估计过程是否正在使用并行计算进行。...其次，在输出的底部，拟合的模型报告过渡概率。
2016年4月21日清晨，流行音乐传奇人物、以多才多艺且多产而闻名的美国歌手“王子”（Prince）纳尔逊，在明尼苏达州派斯里园宅邸辞世，享年57岁。 以上内容来自百度百科。...US.Pop 和 US.R.B （peak positions for the US Pop and R&B charts）我理解为另外两个排行榜上的排名 prince...(charted = ifelse(prince$peak %in% 1:100, "Charted", "Uncharted")) 至此数据预处理就完成了，将结果保存到文件中...image.png 从上图可以看出，Prince上榜的歌曲中绝大部分都排到了前10名。一个比较有意思的现象是Prince最高产是在90年代，然而歌曲上榜数量最多是在80年代。...3、看一看在排行榜上排到第一名的都是哪些歌 library(knitr) install.packages("kableExtra") library(kableExtra) install.packages
library(kableExtra) 显示表格 library(data.table) 大数据的快速聚合 library(DT) 以更好的方式显示数据 library(tsfknn) 进行KNN回归预测...因此，在显着性水平为0.05的情况下，我们无法拒绝原假设，而得出的结论是残差遵循白噪声。这意味着该模型很好地拟合了数据。 一旦为每个数据集确定了模型，就可以预测未来几天的股票价格。...为了预测新数据点的值，模型使用“特征相似度”，根据新点与训练集上点的相似程度为值分配新点。 第一项任务是确定我们的KNN模型中的k值。选择k值的一般经验法则是取样本中数据点数的平方根。...： accuracy accuracy ---- 8.所有模型的比较 现在，我们使用参数诸如RMSE（均方根误差），MAE（均值绝对误差）和MAPE（均值绝对百分比误差）对所有三个模型进行分析 。...神经网络 14.7 9.8 1.0 因此，从以上模型性能参数的总结中，我们可以看到神经网络模型在两个数据集上的性能均优于ARIMA和KNN模型。
UI 组件 为特殊输入/输出类型准备的前端 UI 组件。...•shinyhelper https://github.com/cwthom/shinyhelper - 为 Shiny 组件添加 markdown 格式的帮助文档。...•kableExtra https://github.com/haozhu233/kableExtra - 用 knitr::kable() 创建复杂的表格。 ? ?...•excelR https://github.com/Swechhya/excelR - 在 Shiny 中实现类似 Excel 的表格操作，包括添加/删除行列，合并，检索等。 ?...•heyshiny https://github.com/jcrodriguez1989/heyshiny - 将语音识别添加到 Shiny App 中。
library(kableExtra) 显示表格 library(data.table) 大数据的快速聚合 library(DT) 以更好的方式显示数据 library(tsfknn) 进行KNN回归预测...因此，在显着性水平为0.05的情况下，我们无法拒绝原假设，而得出的结论是残差遵循白噪声。这意味着该模型很好地拟合了数据。 一旦为每个数据集确定了模型，就可以预测未来几天的股票价格。 6....为了预测新数据点的值，模型使用“特征相似度”，根据新点与训练集上点的相似程度为值分配新点。 第一项任务是确定我们的KNN模型中的k值。选择k值的一般经验法则是取样本中数据点数的平方根。...： accuracy accuracy ---- 8.所有模型的比较 现在，我们使用参数诸如RMSE（均方根误差），MAE（均值绝对误差）和MAPE（均值绝对百分比误差）对所有三个模型进行分析 。...神经网络 14.7 9.8 1.0 因此，从以上模型性能参数的总结中，我们可以看到神经网络模型在两个数据集上的性能均优于ARIMA和KNN模型。
p=24057 最近我们被客户要求撰写关于KNN算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。...可以计算为： 通过计算欧几里得距离，我们得到了最近邻，即 A 类中的2个最近邻和 B 类中的3个最近邻。 正如我们所见，3 个最近的邻居来自类别B，因此这个新数据点必须属于类别B。...在我们的KNN研究之后，我们提出可以将其用于分类和回归问题。为了预测新数据点的值，模型使用“特征相似度”，根据新点与训练集上点的相似程度为值分配新点。 第一项任务是确定我们的KNN模型中的k值。...： accuracy accuracy ---- 8.所有模型的比较 现在，我们使用参数诸如RMSE（均方根误差），MAE（均值绝对误差）和MAPE（均值绝对百分比误差）对所有三个模型进行分析 。...因此，从以上模型性能参数的总结中，我们可以看到神经网络模型在两个数据集上的性能均优于ARIMA和KNN模型。
数据集 背景介绍 这个数据集 （ 查看文末了解数据获取方式 ） 来自一项原始（非机器学习）研究。 从原始数据中删除了有缺失值的例子（大多数预测值缺失），连续值的范围被缩放用于NA（通过除以200）。...如果我们绘制新添加的weight.diff变量的直方图，我们可以看到，当weight.diff为负数时，有一些观察结果。...回想一下，详尽的搜索过程表明，当我们所有的预测变量，我们得到最好的模型。所以我们决定添加模型中交互项和多项式次数为 4 的所有预测变量。...Length 鲍鱼的 Diameter. 以下是 来自加法模型的模型系数的 变异膨胀因子值。...有趣的是，即使存在高度多重共线性，在模型选择过程中，我们最终还是选择了具有所有 8 个参数的模型。即所有的选择程序都表明当使用模型中的所有预测变量时，最低的 AIC 出现。
数据集 背景介绍 这个数据集来自一项原始（非机器学习）研究。 从原始数据中删除了有缺失值的例子（大多数预测值缺失），连续值的范围被缩放用于NA（通过除以200）。...如果我们绘制新添加的weight.diff变量的直方图，我们可以看到，当weight.diff为负数时，有一些观察结果。...回想一下，详尽的搜索过程表明，当我们所有的预测变量，我们得到最好的模型。所以我们决定添加模型中交互项和多项式次数为 4 的所有预测变量。...Length 鲍鱼的 Diameter. 以下是 来自加法模型的模型系数的 变异膨胀因子值。...有趣的是，即使存在高度多重共线性，在模型选择过程中，我们最终还是选择了具有所有 8 个参数的模型。即所有的选择程序都表明当使用模型中的所有预测变量时，最低的 AIC 出现。
可以计算为： 通过计算欧几里得距离，我们得到了最近邻，即 A 类中的2个最近邻和 B 类中的3个最近邻。 正如我们所见，3 个最近的邻居来自类别B，因此这个新数据点必须属于类别B。...因此，在显着性水平为0.05的情况下，我们无法拒绝原假设，而得出的结论是残差遵循白噪声。这意味着该模型很好地拟合了数据。 一旦为每个数据集确定了模型，就可以预测未来几天的股票价格。...在我们的KNN研究之后，我们提出可以将其用于分类和回归问题。为了预测新数据点的值，模型使用“特征相似度”，根据新点与训练集上点的相似程度为值分配新点。 第一项任务是确定我们的KNN模型中的k值。...： accuracy accuracy ---- 8.所有模型的比较 现在，我们使用参数诸如RMSE（均方根误差），MAE（均值绝对误差）和MAPE（均值绝对百分比误差）对所有三个模型进行分析 。...因此，从以上模型性能参数的总结中，我们可以看到神经网络模型在两个数据集上的性能均优于ARIMA和KNN模型。
第一步，我使用样本创建初始参数向量Theta_0 在第二步中，我为估算设置了约束 请注意，参数的初始向量应满足约束条件 all(A%*%theta0 >= B) ## \[1\] TRUE 最后，回想一下...如果我们要忽略过程中的任何区制转换，我们可以简单地将参数 mu 和 sigma 估计为 kable(mod_est, "html", booktabs = F,escape = F) %>%...因此，我们添加一个true / false向量来指示正在转移的参数。在上面的命令中，我们允许两个参数都转移。最后，我们可以指定估计过程是否正在使用并行计算进行。...首先，系数表报告了每个状态的均值和波动。模型1的平均值为1.71，波动率接近1。模型2的平均值为-2，波动率约为2。显然，该模型针对数据确定了两种具有不同均值和波动率的不同状态。...其次，在输出的底部，拟合的模型报告了转移概率。 有趣的是，就每种状态的过滤器而言，我们将从包中检索到的状态与手动提取的状态进行比较。根据定义，可以使用图函数 来了解平滑概率以及确定的方案。
dim(dataset) kable(head(dataset)) str(dataset) ##检查变量的摘要 summary(dataset) 2.2 数据集的单变量图 生成一个数据集的所有单变量图...的P值如此之低时，可能的关联的显著性为零。...在这里，还有其他一些技术，如留一法交叉验证。 3.1 两个Logistic回归模型实例 # 因为下一步的cv.glm()不能处理缺失值。 # 我只保留模型中的完整案例。...还有stats::step()和bestglm::bestglm()函数来自动进行变量选择过程。...3.4 RandomForest模型 到目前为止，我只做了逻辑回归模型。有更多的模型可以用来为当前的问题建模，而RandomForest是一个受欢迎的模型。
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