树图(TreeMap) 通过矩形面积的大小，以及填充颜色的深浅，来显示节点的统计数据，通过嵌套层次来显示分组的层级的可视化图形。...for example: 某公司产品在世界六大洲的销售情况，矩形的大小表示人口的数量，颜色的深浅表示销售额的多少。 ? 那么如何绘制树图呢？...首先绘制树图需要的包： install.packages(“treemap”) 树图函数： treemap(x,index,vSize,vColor,palette,range,border.col...,type=”value”) x 数据框 index 进行分组的列 vSize 指定面积大小的列 vColor 指定颜色深浅的列 palette 颜色的范围向量 range...("treemap", repos='http://cran.r-project.org') library(treemap) data <- read.csv('data.csv', stringsAsFactors
地图绘制思路： ① 绘制需要展示的地图，获取地图对象，获取每个区域的名字以及顺序； ② 在每个区域的名字和顺序后面，加上我们需要展示的数据以及经纬度； ③ 根据数据的大小，设置每个区域展示的颜色的深浅...，以区分每个区域； √ 对数据进行标准化处理，使用[0,1]值，代表颜色的透明度，以控制颜色深浅； ④ 根据颜色进行填色 ⑤ 根据经纬度进行标注地图的名字 那么如何绘制地图呢？...text(data$x, data$y, data$name, cex = 0.6) 绘制好的地图： ?...热力地图绘制函数： symbols(x,y,circles,inches=TRUE,add=FALSE，bg) x x轴的坐标，经度 y y轴的坐标，纬度 circles 圆形的半径...，设置为显示数值的大小 inches 缩放比例，将圆形的大小缩放到合适程度 add 是否追加到图形中，在地图上增加图形，需要设置为TRUE bg 图形的背景色 代码实现： library
回归分析(regression analysis) 回归分析是研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法，它主要是通过建立因变量Y与影响它的自变量Xi(i=1,2,3...)之间的回归模型，来预测因变量Y...简单线性回归模型 Y=a+b*X+e Y——因变量 X——自变量 a——常数项，是回归直线在纵轴上的截距 b——回归系数，是回归直线的斜率 e——随机误差，即随机因素对因变量所产生的影响...,level=置信度) 参数说明： lmModel：回归分析得到的模型 predictData：需要预测的值 level：置信度 返回值：预测结果 data <- read.table('data.csv...', header=T, sep=','); #第一步，根据预测目标，确定自变量和因变量； #第二步，绘制散点图，确定回归模型类型； plot(data$广告费用, data$购买用户数) #第三步...，是同样的道理： #第一步，根据预测目标，确定自变量和因变量； #第二步，绘制散点图，确定回归模型类型； plot(data$广告费用, data$购买用户数) plot(data$渠道数, data
标签：Python 本文讲解什么是决策树回归模型，以及如何在Python中创建和实现决策树回归模型，只需要5个步骤。 库 需要3个库：pandas，sklearn,matplotlib。...图1 从树的根（顶部）开始，使用多个不同的条件以几种不同的方式分割训练数据。在每个决策中，节点都是以某种方式分割数据的条件，叶节点表示最终结果。...图8 这创建了我们的决策树回归模型，现在我们需要使用训练数据对其进行“训练”。可以使用sklearn.fit方法来实现这一点，用于查找输入变量和目标变量之间的关系。...sklearn有一个内置的方法score，它为我们提供了模型的确定系数（R^2）。有时人们也将其称为准确性，这表示预测正确的频率。 图10 最佳的R^2分数为1.0。...步骤5：微调（Python）sklearn中的决策树回归模型 为了使我们的模型更精确，可以尝试使用超参数。 超参数是我们可以更改的模型中经过深思熟虑的方面。
p=22805 原文出处：拓端数据部落公众号 为什么需要虚拟变量？ 大多数数据都可以用数字来衡量，如身高和体重。然而，诸如性别、季节、地点等变量则不能用数字来衡量。...相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。 例子：性别 让我们假设x对y的影响在男性和女性中是不同的。 对于男性y=10+5x+ey=10+5x+e 对于女性y=5+x+ey=5+x+e。...---- 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松...Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic...逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标
文章目录 最简单的RNN回归模型入门（PyTorch版） RNN入门介绍 PyTorch中的RNN 代码实现与结果分析 版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明原文出处！...最简单的RNN回归模型入门（PyTorch版） RNN入门介绍 至于RNN的能做什么，擅长什么，这里不赘述。如果不清楚，请先维基一下，那里比我说得更加清楚。...PyTorch中的RNN 下面我们以一个最简单的回归问题使用正弦sin函数预测余弦cos函数，介绍如何使用PyTorch实现RNN模型。...在咱们的回归案例中，一个序列中包含若干点，而每个点的所代表的函数值（Y）作为一个样本，则咱们案例中的input_size为1。这个参数需要根据自己的实际问题确定。...我们自定义的RNN类包含两个模型：一个nn.RNN层，一个nn.Linear层，注意forward函数的实现，观察每个变量的尺寸（注释中给出了答案）。
最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus, stratum...= Genus)) + # 创建绘图对象，设置x轴、y轴、alluvium和stratum变量为name、value、Genus geom_alluvium(aes(fill = Genus),...stratum图层，设置填充颜色为Genus，宽度为0.6 facet_grid(. ~ group, scales = "free", space = "free_x") + # 根据group变量进行网格分面...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 图片 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus,...stratum = Genus)) + # 创建绘图对象，设置x轴、y轴、alluvium和stratum变量为name、value、Genus geom_alluvium(aes(fill =...stratum图层，设置填充颜色为Genus，宽度为0.6 facet_grid(. ~ group, scales = "free", space = "free_x") + # 根据group变量进行网格分面...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%
❝在R中创建sina图使用geom_sina函数，sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似，但是它显示了每个单独的数据点，这可以提供关于数据分布的更多信息。...gas_day_started_on)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(x=mth, y=gas_in_storage_t_wh,group=mth)) + # 使用ggforce包中的...geom_sina函数绘制sina图 ggforce::geom_sina(aes(color=gas_in_storage_t_wh), alpha=.5, shape=21)+ # 添加文本标签...), lab=c("2","4","6","8TWh")), aes(x=x, y=y, label=y),inherit.aes = FALSE)+ # 使用scico包中的...month.abb[1:12]) + scale_y_continuous(breaks=c(seq(0,8,2))) + coord_polar() + # 使用极坐标系 # 使用cowplot包中的
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...第一个模型隐含了截距项，而第二个模型显式地进行了指定。 当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。...y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。 如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
找到optimizers.py中的adam等优化器类并在后面添加自己的优化器类 以本文来说，我在第718行添加如下代码 @tf_export('keras.optimizers.adamsss') class...4、调用我们的优化器对模型进行设置 model.compile(loss = ‘crossentropy’, optimizer = ‘adamss’, metrics=[‘accuracy’])...= 1) 补充知识：keras设置学习率–优化器的用法 优化器的用法 优化器 (optimizer) 是编译 Keras 模型的所需的两个参数之一： from keras import optimizers...# 传入优化器名称: 默认参数将被采用 model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’sgd’) 以上这篇如何在keras中添加自己的优化器...(如adam等)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
虚拟变量是什么 实际场景中，有很多现象不能单纯的进行定量描述，只能用例如“出现”“不出现”这样的形式进行描述，这种情况下就需要引入虚拟变量。...虚拟变量指的是：用成对数据如0和1 分别表示具备某种属性和不具备该种属性的变量，也叫作二进制变量、二分变量、分类变量以及哑变量。...模型中引入了虚拟变量，虽然模型看似变的略显复杂，但实际上模型变的更具有可描述性。...建模数据不符合假定怎么办 构建回归模型时，如果数据不符合假定，一般我首先考虑的是数据变换，如果无法找到合适的变换方式，则需要构建分段模型，即用虚拟变量表示模型中解释变量的不同区间，但分段点的划分还是要依赖经验的累积...我很少单独使回归模型 回归模型我很少单独使用，一般会配合逻辑回归使用，即常说的两步法建模。例如购物场景中，买与不买可以构建逻辑回归模型，至于买多少则需要构建普通回归模型了。
本文对吴恩达老师的机器学习教程中的正规方程做一个详细的推导，推导过程中将涉及矩阵和偏导数方面的知识，比如矩阵乘法，转值，向量点积，以及矩阵（或向量）微积分等。...求θ的公式 在视频教程中，吴恩达老师给了我们一个如下图红色方框内的求参数 θ 的公式 ? 先对图中的公式简单的说明一下。...公式中的 θ 是 n+1 元列向量，y 是m元列向量，X 是一个 m 行 n+1 列的矩阵。...具体到上图中的例子，X 和 y在上图已经有了，它们都是已知的值，而未知的 可以通过图中的公式以及X和y的值求出来，最终得到假设函数(hypothesis function)为 假设函数和代价函数 多元线性回归的假设函数和代价函数如下...于是有 根据矩阵的复合函数求导法则有 先来推导 ，J是关于u的函数，而u是一个元素为实数的m维列向量，所以 与 的点积是一个实数，也就是有 根据因变量为实数，自变量为向量的导数定义，可得
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...例如，考虑一个非常简单的线性模型 在这里，我们使用一个随机森林的特征之间的关系模型，但实际上，我们考虑另一个特点-不用于产生数据- ，即相关 。我们考虑这三个特征的随机森林 。...红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来 比其他两个 要 重要得多，但事实并非如此。...考虑到其他变量的存在，我们已经掌握了每个变量的重要性。...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何在R中绘制树状热图，通过「sourmashconsumr」 & 「metacoder」两个R包的案例来进行介绍，更多详细的内容请参考作者官方文档。...order", groups = metadata) 设置随机种子 set.seed(1) 绘制树状图热图...layout = "davidson-harel", initial_layout = "reingold-tilford") 进行组间比较，并绘制树状热图...tax_data进行处理 obj$data$tax_data <- zero_low_counts(obj, dataset = "tax_data", min_count = 5) 检查没有reads的行...<- calc_n_samples(obj, "tax_abund", groups = hmp_samples$body_site, cols = hmp_samples$sample_id) 绘制树状图热图
如何在 Matlab 中绘制带箭头的坐标系 如何在 Matlab 中绘制带箭头的坐标系 实现原理 演示效果 完整代码 --- 实现原理 使用 matlab 的绘制函数时，默认设置为一个方框形的坐标系，...[图1] 如果想要绘制的如下图所示中的带箭头的坐标系，需要如何实现呢？...其中绘制箭头的调用格式为 arrow_obj = annotation(fig_obj, 'arrow', [x0, x1], [y0, y1]); x0，y0 表示的箭头末端（无箭头）在图窗的位置坐标...利用这点，我们很容易确定坐标原点O(0,0)在图窗中的位置坐标（任意点都是如此），再由 axis 对象的长宽属性很容易确定坐标轴在图窗的始末位置坐标。...，因此只需确定 axis 对象就可以很方便地绘制出待箭头的坐标系（具体实现见 DrawAxisWithArrow.m），同时如果想在坐标上某个位置标注文字也可以利用这个函数进行坐标转换（图2中文字均是调用
Demo： http://kenkozheng.github.io/WebGL/multi-texture-in-one-drawcall/index.html
p=13564 ---- 在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。...如果我们以曝光量的对数作为可能的解释变量进行回归，则我们期望其系数接近1。...如果考虑暴露的对数的泊松回归，将会得到什么？...蓝色为没有索赔人的风险密度，红色为有一个或多个索赔人的风险密度。 因此，在这里，我们不能假设参数的单位值。这意味着什么 ？我们可以重现这种行为吗？ 为了更好地理解被保险人，请考虑两种可能的行为。...如果某人的风险敞口很大，那么上面输出中的负号表示该人平均应该没有太多债权。 如我们所见，这些模型产生了相当大的差异输出。注意，可能有更多的解释。
p=13564 ---- 在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。...我们不能使用暴露作为解释变量吗？我们会得到一个单位参数吗？ 当然，在进行费率评估的过程中，这可能不是一个相关的问题，因为精算师需要预测年度索赔频率（因为保险合同应提供一年的保险期）。...如果我们以曝光量的对数作为可能的解释变量进行回归，则我们期望其系数接近1。...，红色为有一个或多个索赔人的风险密度。...如果某人的风险敞口很大，那么上面输出中的负号表示该人平均应该没有太多债权。 如我们所见，这些模型产生了相当大的差异输出。注意，可能有更多的解释。
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