文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码

）在生态学中的应用以及如何在R中实现它们是一个广泛且深入的主题。...使用数据（查看文末了解数据免费获取方式）如下： 以下是一个R脚本的示例，用于展示如何在广义线性混合模型（GLMM）中演示GLMM的拟合、假设检验、模型选择以及结果推断。...但是，我们也可以更改随机效应参数或残差方差（适用于合适的模型）。 运行功效分析 一旦指定了模型和效应大小，在 r 中进行功效分析就非常容易了。由于这些计算基于蒙特卡罗模拟，因此您的结果可能略有不同。...这里的结果基于将模型拟合到 10 个不同的自动选择的子集。最小的子集仅使用前 3 年（即 9 个观测值），最大的子集使用所有 20 个假设研究年份（即 60 行数据）。...例如，如果 _x _是研究年份，我们可能不愿意等待更长时间的结果。在这种情况下，增加研究地点的数量或每个地点的测量数量可能是更好的选择。

29910

使用实体嵌入的结构化数据进行深度学习

嵌入（embedding）的想法来自于NLP(word2vec) 在这篇文章中，我们将讨论机器学习中的两个问题:第一个问题是关于深度学习如何在图像和文本上表现良好，并且我们如何在表格数据中使用它。...最近的一个问题是，深度学习是否也能在结构化数据上表现最好。结构化数据是以表格形式组织的数据，其中列表示不同的特性，而行代表不同的数据样本。这类似于如何在Excel表中表示数据。...标签编码也解决了这个问题，但是只能被基于树型结构的模型使用。 2. 嵌入式数据提供了不同类别之间距离的信息。使用嵌入的美妙之处是，在神经网络训练过程中，分配给每个类别的向量也被训练。...在出租车距离预测任务中，研究人员使用了每个特性为10的嵌入大小。这些特性有非常不同的维度，范围从7(每周的天数)到57106(客户id)。...为每个类别选择相同的嵌入大小是一种简单而透明的方法，但可能不是最优的方法。 对于Rossmann商店的销售预测任务，研究人员选择了1到M(类别的数量)-1的值，最大的嵌入大小为10。

2K70
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

房价会崩盘吗？教你用 Keras 预测房价！（附代码）

我在处理财务数据时遇到过几次的问题之一是，经常需要构建预测模型，其中输出可以具有各种不同的值，且在不同的数量级上。...本文将展示如何在使用 Keras 时编写 R 中的自定义损失函数，并展示如何使用不同的方法对不同类型的数据集有利。...下面的图片是我将要用做文章预览封面的，它显示了根据波士顿房价数据集训练的四种不同 Keras 模型的培训历史。每个模型使用不同的损失函数，但是在相同的性能指标上评估，即平均绝对误差。...我发现自定义损失函数在建立需要为不同数量级的数据创建预测的回归模型时非常有用。例如，在一个价值可以显著变化的地区预测房价。...我用不同的损失函数训练了四种不同的模型，并将这种方法应用于原始房价和转换后的房价当中。以下显示了所有这些不同组合的结果。 ?

2K20

使用实体嵌入的结构化数据进行深度学习

嵌入（embedding）的想法来自于NLP(word2vec) 在这篇文章中，我们将讨论机器学习中的两个问题:第一个问题是关于深度学习如何在图像和文本上表现良好，并且我们如何在表格数据中使用它。...最近的一个问题是，深度学习是否也能在结构化数据上表现最好。结构化数据是以表格形式组织的数据，其中列表示不同的特性，而行代表不同的数据样本。这类似于如何在Excel表中表示数据。...标签编码也解决了这个问题，但是只能被基于树型结构的模型使用。 2. 嵌入式数据提供了不同类别之间距离的信息。使用嵌入的美妙之处是，在神经网络训练过程中，分配给每个类别的向量也被训练。...在出租车距离预测任务中，研究人员使用了每个特性为10的嵌入大小。这些特性有非常不同的维度，范围从7(每周的天数)到57106(客户id)。...为每个类别选择相同的嵌入大小是一种简单而透明的方法，但可能不是最优的方法。 对于Rossmann商店的销售预测任务，研究人员选择了1到M(类别的数量)-1的值，最大的嵌入大小为10。

2.2K80

R语言社区发现算法检测心理学复杂网络：spinglass、探索性图分析walktrap算法与可视化|附代码数据

这篇论文的一个非常不错的贡献是，他们研究了网络结构随时间的变化，其方式与我们以前在同一数据集中的研究有些不同。...让人眼前一亮的另一个原因是，我们在最近的一篇论文中分析了同一数据集的社群结构，发现社群的数量随时间而变化--这与作者对图表的视觉解释相冲突。 R中的数据驱动的社群聚类 那么，如何在R中做到这一点？...plot(eigen) abline(h=1) 这向我们显示了Y轴上每个成分的每个特征值；X轴显示了不同的成分。一个高的特征值意味着它能解释项目之间的大量协方差。...(感谢Alex Millner对igraph的投入；当然，这里所有的错误都是我的错误）。 值得注意的是，spinglass算法每次运行都会导致不同的结果。...我运行该算法1000次，看看得到的聚类数量的中位数，然后找到一个能重现这个聚类数量中位数的种子。我在一篇论文中使用了这个解决方案（注意，使用不同的种子，解决方案看起来是不同的）。

38130

R语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断|附代码数据

每个Stan模型都需要三个程序块，即数据、参数和模型。数据块是用来声明作为数据读入的变量的。在我们的例子中，我们有结果向量（y）和预测矩阵（X）。...当把矩阵或向量声明为一个变量时，你需要同时指定对象的维度。因此，我们还将读出观测值的数量（N）和预测器的数量（K）。在参数块中声明的变量是将被Stan采样的变量。...fit_rstan输出类似的汇总统计数据，包括每个参数的平均值、标准偏差和量值。这些结果可能相似但不完全相同。它们之所以不同，是因为统计数据是根据后验的随机抽样来计算的。...轨迹图显示了MCMC迭代过程中参数的采样值。如果模型已经收敛，那么轨迹图应该看起来像一个围绕平均值的随机散点。如果链在参数空间中蜿蜒，或者链收敛到不同的值，那就证明有问题了。我们来演示。  ...（分层）贝叶斯模型R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析R语言和STAN,JAGS：用RSTAN,RJAG建立贝叶斯多元线性回归预测选举数据R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究

1.9K00

ICLR 2022 under review｜化学反应感知的分子表征学习

并且将可视化分子嵌入，表明它们能够编码反应模板和几个关键的分子属性，如分子大小和最小环的数量。...为了避免总损失被负对主导，作者使用基于边距的损失： 其中γ是一个边距超参数。因此，可以使用基于梯度的优化方法（如随机梯度下降SGD）最小化上述损失来训练模型。...结果如表1所示，很明显，MoLR的方法都显著优于基线方法。 表1：USPTO-479k数据集上的化学反应预测结果。最佳结果以粗体突出显示，基线的最佳结果以下划线突出显示。...表2：在USPTO-479k数据集上的案例研究 现实场景生成物预测中的多选择问题 每个问题给出反应的反应物，从4或5个选项中选出正确的生成物，结果如图2所示，MoLR优于基线方法。...首先，环境条件也是化学反应的一部分，需要考虑进去；第二，值得研究如何显式输出学习的反应模板；第三，值得研究如何在嵌入空间中区分立体异构体，因为现有模型不能处理立体异构体；最后，加入额外的信息（如分子的文本描述

75720

深入机器学习系列10-ALS

2.1 介绍从广义上讲，推荐系统基于两种不同的策略：基于内容的方法和基于协同过滤的方法。Spark中使用协同过滤的方式。协同过滤分析用户以及用户相关的产品的相关性，用以识别新的用户-产品相关性。...基于显示反馈的系统用星星等级让用户表达他们的喜好程度，例如一颗星表示很不喜欢，五颗星表示非常喜欢。基于隐式反馈的数值值描述的是动作的频率，例如用户购买特定商品的次数。一个较大的值并不能表明更多的偏爱。...在此之前，我们先了解一下train方法的参数表示的含义。 以上定义中，ratings指用户提供的训练数据，它包括用户id集、商品id集以及相应的打分集。rank表示隐含因素的数量，也即特征的数量。...所以spark实现中，是使用三个数组来存储打分的，如([v1, v2, v1, v2, v2], [u1, u1, u2, u2, u3], [r11, r12, r21, r22, r32])。...集，用户id集对应的编码集，打分集）， 如，([v1, v2, v1, v2, v2], [ui1, ui1, ui2, ui2, ui3], [r11, r12, r21, r22, r32])。

1.1K60

深入机器学习系列之：ALS

算法实现所依据的文献见参考文献【1】 1 介绍 从广义上讲，推荐系统基于两种不同的策略：基于内容的方法和基于协同过滤的方法。Spark中使用协同过滤的方式。...基于显示反馈的系统用星星等级让用户表达他们的喜好程度，例如一颗星表示很不喜欢，五颗星表示非常喜欢。基于隐式反馈的数值值描述的是动作的频率，例如用户购买特定商品的次数。一个较大的值并不能表明更多的偏爱。...在此之前，我们先了解一下train方法的参数表示的含义。 ? 以上定义中，ratings指用户提供的训练数据，它包括用户id集、商品id集以及相应的打分集。rank表示隐含因素的数量，也即特征的数量。...所以spark实现中，是使用三个数组来存储打分的，如([v1, v2, v1, v2, v2], [u1, u1, u2, u2, u3], [r11, r12, r21, r22, r32])。...集，用户id集对应的编码集，打分集）， 如，([v1, v2, v1, v2, v2], [ui1, ui1, ui2, ui2, ui3], [r11, r12, r21, r22, r32])。

84520

人类小脑内在组织背后的基因图谱

因为显示同质性的相关研究探索了小脑整体宏观解剖边界（如小脑小叶）的整体小脑遗传表达模式，这可能未能充分反映人类小脑的功能组织。小脑遗传变异的这种不一致性有待进一步探索。...然后，我们使用R的 limma包计算7个网络中的差异表达基因，通过比较一个网络（如控制网络）与其余6个网络（如默认、边缘、视觉网络等）的基因表达，计算7个网络中的差异表达基因。...3.4 功能注释显示，通过虚拟KO分离的GCI+和GCI−具有不同的生物学特性除了基因共表达与人类小脑功能整合之间的整体相关性外，我们还基于GCI对443个小脑网络特异性基因进行评分，研究了每个基因对小脑内...点大小（计数）表示感兴趣的GCI+或GCI−基因面板内的基因数量以及特定的GO项（y轴）。不同的颜色强度表示p值（FDR校正后）。B. 梯度条形图显示了所有代表的疾病富集。...但与躯体运动小脑（n = 3）和躯体运动皮质网络特异性基因（n = 960）数量不一致相关的研究结果尚不清楚。

43020

体验impute.me基因检测分析结果

我前面也介绍过，这个网站是开源的，使用R的shiny搭建。当然，这个基因型填 充是基于千人基因组计划进行的，数据结果估计不会像国内测了几十万人的准确。...每个项目的模式是，先介绍下参考了哪篇文献，使用了多少个SNP，然后这篇文献的情况，研究了多少个体，然后告诉你你的评估结果，偏高还是偏低。后面以表格的形式列出你的snp位点信息。...遗传高度计算为Z得分，其基本上是指高于或低于总体平均值的标准偏差的数量。总体平均值显示为背景颜色涂片，并且根据当前最大高度-GWAS。如果显示较小的点，则它们代表已自愿提供其自身高度信息的先前用户。...然而，有趣的是，我们中的许多人实际上拥有这些“基因破坏”SNP，但仍然是完全健康的。该站点使用的插补技术使得有机会仅基于基因分型微阵列结果来识别其中的一些。...如果您将ID代码提供给此模块，则会显示所有测量的错义和无意义突变的表格。 对表格的解释可以通过多种方式完成，与其他模块不同，这并不能给出“一个真正的答案”。

75730

如何使虚拟现实体验更加真实？（上）

2D 用户页面中的视觉搜索任务已经得到了很好的研究，但是当这个任务被带入 3D 沉浸式环境（如VR）时变得更加复杂。...为了解决这个问题，我们进行了一项远程研究，以评估在有两个目标移动速度和不同数量的可见目标的两个立体视场下的搜索性能。...从图中看到，我们使用线性回归方程来模拟每个条件下搜索时间和目标数量之间的关系，无论目标移动或视野大小如何，搜索时间和目标数量之间的关系保持线性，这个结果与我们的第三个假设相反。...在用户研究的最后一部分，我们提示用户使用两种不同的气味传递方法——一种基于距离的方法和一种基于碰撞器的方法，识别虚拟环境中的气味来源。...结果表明，与现有的基于触发器的解决方案相比，我们的系统可以提高用户在虚拟环境中定位人工产生的气味源的准确性。

72620

【前沿】R-FCN每秒30帧实时检测3000类物体，马里兰大学Larry Davis组最新目标检测工作

图2：R-FCN-3000首先生成region proposals，这些region proposals作为输入提供给超类检测分支（如R-FCN），其，整体的预测每个超类（sc）的检测分数。...这种设置是重要的，因为这篇文章中的训练中使用了多任务损失。 ▌实验结果 ---- ? 表1：ImageNet中图像的数量和对象实例的数量和以及ImageNet分类（CLS）训练集的不同版本。 ?...图3：显示了当改变了簇的数量（超类）时，ImageNet检测集中194个类的mAP。这里显示了194个类和1000个类检测器。作者也绘制了针对不同类数量的基于物体检测器的mAP。 ?...表3：对于1000个类别检测器在不同数量的簇下的mAP分数和每幅图运行时间（毫秒）。 ? 表4：基于1000个类目标的检测器的在NMS中不同数量的超类的mAP和NMS的运行时间（以毫秒为单位）。...一些有前景的研究问题是： 如何加快R-FCN-3000检测100,000个类别的分类过程？ 一个典型的图像包含有限数量的目标类别-如何使用这个先验知识来加速推断？

1.2K60

独家 | 经验&教训分享：我的第一个机器学习项目

机器学习之旅的开端 在这片博客中，我将介绍队友（Aron，Ashish，Gabriel）和我如何完成我们的第一个机器学习项目。写这篇博客的目的是为了记录——记录下我作为一名有抱负的数据科学家的旅程。...在接下来的文章中，我将描述我们处理这个数据集所遵循的工作流程，并证实线性模型应该始终在你的工具箱中占有一席之地。...顶部显示的是每个特征的缺失值的数量，底部显示的是缺失之间的相关性。...这是通过去除或组合特征实现的。帮助我们做出正确决定的指标是基于对特征的R平方持续评估: 在左边的图中，与居住面积相关的变量(最后五分之一到最后三分之一)的R平方都大于0.8(大致等于VIF的5)。...事实上，对这两种操作的测试结果表明：对两个变量的乘法会导致VIF的显著下降，而加法则不会。 另一个值得描述的变量是每个社区的表现。 不同的社区拥有不同的销售价格。每一个都值得拥有属于它自己的模型。

55520

Sparse R-CNN：稀疏框架，端到端的目标检测（附源码）

公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 1 简要 目前目标检测成熟的算法都是基于Dense prior（密集的先验，比如anchors、reference points...所以，有研究者提出了稀疏RCNN（Sparse R-CNN），一种图像中目标检测的纯稀疏方法。...RetinaNet；(b)Dense-to-Sparse，它们从密集的HWk候选目标中选择一小组N个候选目标，然后通过池化操作提取相应区域内的图像特征，如Faster R-CNN；(c)研究者提出的Sparse...4 实验&可视化 COCO 2017 val set测试结果 COCO 2017 test-dev set 可视化迭代架构中每个阶段的预测框，包括学习到的候选框。学习到的候选框以白色绘制。...此外，每个阶段的级联头逐渐细化边界框的位置，并删除重复的位置。这就导致了高精度的性能。上图还显示了Sparse R-CNN在罕见场景和人群场景中都表现出稳健的性能。

1.2K30

每日论文速递 | 用于参数高效微调的小型集成LoRA

它们通过在训练过程中逐步合并旧的LoRA层到预训练权重，并堆叠新的LoRA层。 AdaLoRA: 这种方法采用自适应的方法来选择每个层的最优秩，基于每个奇异值的大小进行秩选择。...DyLoRA: 在学习过程中随机选择LoRA模块的秩。 这些研究展示了在PEFT领域中，研究者们如何通过不同的策略来平衡模型性能和计算效率。...超参数分析：论文还对MELoRA中的超参数进行了分析，包括mini LoRAs的数量（n）和每个mini LoRA的秩（r）。通过调整这些参数，可以在不同的任务和数据集上找到最佳的配置。...超参数分析：对MELoRA中的两个关键超参数——mini LoRAs的数量（n）和每个mini LoRA的秩（r）进行了分析。通过调整这些参数，研究了它们对模型性能的影响。...超参数分析：对MELoRA中的超参数进行了分析，包括mini LoRAs的数量（n）和每个mini LoRA的秩（r），以及它们对模型性能的影响。

25210

CVPR：IoU优化——在Anchor-Free中提升目标检测精度（附源码）

计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 目前的anchor-free目标检测器非常简单和有效，但缺乏精确的标签分配方法，这限制了它们与经典的基于Anchor的模型竞争的潜力 公众号ID｜ComputerVisionGzq...目标检测是"在哪里有什么"的任务，在这个任务中，目标的类别不确定、数量不确定、位置不确定、尺度不确定，传统非深度学习方法如VJ和DPM，和早期深度学习方法如OverFeat，都要金字塔多尺度+遍历滑窗的方式...对于回归器子网络，在上图(c)中，它还遵循四个堆叠的3×3卷积层和256个卷积层，最后附加了每个空间位置具有4个滤波器的3×3卷积层。 损失函数 4  实验及可视化 一些检测结果的可视化。...如检测结果所示，新提出的方法产生的假阳性更少，定位更准确。 © THE END  转载请联系本公众号获得授权 计算机视觉研究院学习群等你加入！...扫码关注 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 源码下载| 回复“PIOU”获取源码下载  往期推荐  Sparse R-CNN：稀疏框架，

60320

关于“Python”的核心知识点整理大全49

如果你在线搜索hex color chooser （十六进制颜色选择器），可找到让你能够尝试选择不同的颜色并显示其RGB值的工具。...，以及 如何在同一个图表中绘制多个数据系列；如何使用Pygal绘制呈现各国数据的世界地图，以及如 何设置Pygal地图和图表的样式。...接下来的列表中显示了返回的"items"，其中包含GitHub上最受欢迎 的Python项目的详细信息。...5 response_dict = r.json() # 处理结果 print(response_dict.keys()) 在1处，我们导入了模块requests。...为更深入地了解返回的有关每个仓库的信息，我们提取了repo_dicts中的第一个字典，并将 其存储在repo_dict中（见3）。接下来，我们打印这个字典包含的键数，看看其中有多少信息（见 4）。

13310

斯坦福 Stats60：21 世纪的统计学：第十五章到第十八章

左图：小提琴图显示了通过定期使用大麻分开的电视观看分布。右图：小提琴图显示了每个组的数据，用虚线连接了每个组的预测值，这些值是基于线性模型的结果计算得出的。...图 15.1：左图：小提琴图显示了通过定期使用大麻分开的电视观看分布。右图：小提琴图显示了每个组的数据，用虚线连接了每个组的预测值，这些值是基于线性模型的结果计算得出的。...为此，我们将每个受试者的所有测量数据作为数据点（在整洁的数据框中）。然后，在模型中包括一个变量，该变量编码每个个体的身份（在这种情况下，包含每个人的受试者 ID 的 ID 变量）。...例如，图 16.3 显示了一个大的相关矩阵的热图，基于单个个体（即我自己）大脑中 300 多个区域的活动。通过查看热图，数据中的清晰结构显而易见。...……“我在这封邮件中附上了儿童研究的一些初步结果，供您的报告使用，”Payne 写道。 “不要绝望。看起来水果上的贴纸可能有效（需要更多的魔法）。

17411
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券