Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具，运用 rmarkdown 撰写文章，既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本，也可以在 rmarkdown 中插入代码块，并将代码运行结果输出在 markdown 里。R Markdown 格式，简称为 Rmd 格式， 相应的源文件扩展名为.Rmd。输出格式可以是 HTML、docx、pdf、beamer 等。
本文简要介绍了一种简单的状态切换模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。这些模型适应时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看，这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。
有人喜欢用 Excel 的 vlookup 函数来处理。但对于生信人来说，这显然不够优雅，因为我们有更好的办法。
原文：Some R Packages to Keep In Mind（原文见文末链接）
生信技能树新晋学徒一枚，按照规矩要先经过魔鬼班的推文教程考核，大家近期会看到她在我的指导下分享的学习心得笔记。
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）。
本文简要介绍了一种简单的状态转移模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。这些模型拟合时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看，这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。
本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。
养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决于它们的年龄，还取决于食物的供应情况。而且，鲍鱼有时会形成所谓的“发育不良”种群，其生长特征与其他鲍鱼种群非常不同。这种复杂的方法增加了成本并限制了其普及。我们在这份报告中的目标是找出最好的指标来预测鲍鱼的环，然后是鲍鱼的年龄。
鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴。 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决于它们的年龄，还取决于食物的供应情况。而且，鲍鱼有时会形成所谓的“发育不良”种群，其生长特征与其他鲍鱼种群非常不同。这种复杂的方法增加了成本并限制了其普及。我们在这份报告中的目标是找出最好的指标来预测鲍鱼的环，然后是鲍鱼的年龄。
原文：https://themockup.blog/posts/2020-09-04-10-table-rules-in-r/ Rmd[1]
Lyric Analysis with NLP & Machine Learning with R
最近我们被客户要求撰写关于预测UCI鲍鱼年龄数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文的目标是使用K-最近邻（K近邻），ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集预测Google的未来股价，然后分析各种模型
•shinythemes https://github.com/rstudio/shinythemes - 在 Shiny 中 使用 Bootswatch 主题 (Bootstrap 3) 。
药代动力学分析过程中房室模型和非房室模型成为两大主要分支。房室模型分析法的基础是把机体以类群形式分为几个不同的隔室或房室，然后根据药物在各房室间的转运或消除速率常数建立能够反应药物在机体内的变化规律的数学模型。其参数的估测都是依据房室模型而进行的。非房室方法不需要对药物或代谢物设定专门的房室。事实上，只要药物符合线性药物动力学，那不管它属于什么样的隔室模型，都能采用此法。同时非房室方法是处理药物在体内分布和消除不规则的药物动力学分析的主要手段。尽管非房室模型可以覆盖所有的房室模型，同时在用于药物浓度非特异性测定方面优于房室模型，但是目前房室模型已成为药代动的金标准。总之，两者各有所长。今天我们主要给大家介绍在R语言中如何实现非房室模型分析。我们需要用到R包PKNCA。
具体细节可参考：https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/update-date.html
本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）
最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？
本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？
本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。目的是利用 (1) 在底部安装单元的定期部署期间测量的瞬时流量和 (2) 来自长期部署在河流中的水位数据记录器的瞬时深度测量，以创建和更新评级曲线。额定曲线将用于计算 HOBO 压力传感器部署期间（大约 1 年）的流量。所得数据将用于创建和验证河流 10-15 年期间的回归和 DAR 流量估计。
熟悉R的朋友都会知道， dplyr包是对原始的数据集进行清洗、整理以及变换的有力武器之一。但是其使用会局限于你需要有打开R/R studio或者通过R脚本来执行 dplyr。对于这个问题，今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。
本文利用Iris数据集训练了多组机器学习模型，并通过预测大量的拟合数据绘制出了每个模型的决策边界。
XGBoost是一个最初用C++编写的机器学习库，通过XGBoost R包中移植到R。在过去的几年里，XGBoost在Kaggle竞赛中的有效性让它大受欢迎。在Tychobra, XGBoost是我们的首选机器学习库。
本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险数据
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
Cox 模型是我们做生存分析最常用的模型，在实际的分析工作中，我们常常想逐一查看多个变量对生存时间的影响。注意，这与多变量分析不同，后者是通常将多个变量纳入模型查看它们的影响。
【导读】这篇博文介绍了如何在深度学习框架Keras上实现文本摘要问题，探讨了如何使用编码器-解码器递归神经网络体系结构来解决文本摘要问题，如何实现文本摘要问题的不同的编码器和解码器，博文通俗易懂，专知内容组整理出来，希望大家喜欢。 Encoder-DecoderModels for Text Summarization in Keras 用Keras实现基于Encoder-Decoder的文本自动摘要 作者：Jason Brownlee 译者：专知内容组 ▌文本摘要概述 ---- 文本摘要是从一个源文档中
潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
许多 R 的新用户在金融、市场、商业分析等领域有丰富的行业经验，但是他们并没有太多的编程背景，所以日常工作中还是选择 Excel、PowerBI 这些传统的工具进行工作；tidyquant 的作者意识到了这些痛点，于是他在新版本中加入了好多 Excel 的特性，如果你是 Excel 的重度患者，又想体验 R 强大的数据处理和可视化功能，那么本文再合适不过了！
dplyr 是 tidyverse 包的一部分，提供了许多操作数据框的工具，常用的有：
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数
作者：Hugo Touvron, Thibaut Lavril, Gautier Izacard, Xavier Martinet, Marie-Anne Lachaux
随着语言模型越来越强大，用于特定任务的数据和度量标准越来越成为训练和评估的瓶颈。例如，摘要模型通常被训练用来预测人类参考摘要，并使用 ROUGE 进行评估，但是这些度量指标都没有触及真正的关注点——摘要质量。
科学研究中，可重复性相当重要，即结果能够被复现。 knitr之前，学者们通常通过简单的图片和文字组合交流信息，这种方式效率极低，一方面不利于相互的理解交流，另一方便不利于修改。
本博客是对文本摘要的简单介绍，可以作为当前该领域的实践总结。它描述了我们（一个RaRe 孵化计划中由三名学生组成的团队）是如何在该领域中对现有算法和Python工具进行了实验。
我第一次尝试研究RNN时，我试图先学习LSTM和GRU之类的理论。在看了几天线性代数方程之后（头疼的要死），我在Python深度学习中发生了以下这段话：
本文介绍了如何利用Keras框架开发基于序列数据的循环神经网络模型，并给出了一个序列到序列预测问题的实例。首先介绍了如何定义一个简单的编码器-解码器模型，然后利用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型，最后利用Keras的Dataset API从数据集中加载数据并划分训练集和测试集。在划分数据集之后，使用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型，并使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优。最后，使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优，并使用测试集对模型进行评估。实验结果表明，该模型在序列到序列预测问题上的性能优于传统的循环神经网络模型。
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras/
gt包所做的一切都是为了更简单地生成好看的展示表格。展示表格？是的，我们正在尝试将数据表格（如tibbles、data.frame）和你在网页、期刊文章或者杂志中的表格区分开来。后面这种表格可以称为展示表格、汇总表格或者真实的表格。下面是一些网站上的例子：
今年，我们见识了许多令人眼花缭乱的机器学习的应用成果。其中OpenAI训练的GPT-2模型就展示出了惊艳的能力，它能够撰写出连贯而富有激情的论文，比当下其他所有的语言模型写的都好。
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