今天收到一封邮件，来询问这样的问题： [5veivplku0.png] 这样的邮件，是直接的邮件，没有寒暄直奔主题的邮件。...唯一的遗憾是不知道是谁写的…… 如果我理解的没有错误的话，写信人的需求应该是这个样子的： 他的原始数据： [8vd02y0quw.png] 处理后想要得到的数据： [1k3z09rele.png] 处理代码...rnorm(10),y2=rnorm(10),y3=rnorm(10),y4=rnorm(10)) dd library(data.table) melt(dd,id=1) 代码解释： 1，dd为模拟生成的数据框数据...，第一列为ID，其它几列为性状 2，使用的函数为data.table包中的melt函数 3，melt中，dd为对象数据框，id为不变的列数，这里是ID一列，列数所在的位置为1，其它几列都变成一列，然后列名变为行名...来信者需求： 怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢 1，csv文件，可以用fread函数读取，命名,为dd 2，数据变为一列，如果没有ID这一列，全部都是性状，可以这样运行
例如，根据某些特性，两个数据可能会出现类似的情况，因此会被分组到同一个框中(更正式地称为“集群”)。通过将相似的数据聚集在一起，就可以预测出新列之前从未见过的数据，并获得一个准确的分类。...我们的无监督学习算法将会学习到像这样的点，作为一个特定的颜色类别。我们还将看到运行K-Means算法来聚类训练数据，识别聚类中心，标记现有数据，并预测新数据的类别。...最后，你将看到如何将非监督分类应用于其他类型的数据，包括在特定类别下对股票和债券ETF基金进行分类。...在完成本教程之后，你将了解如何将无人监督的机器学习应用到各种主题，包括其他数字数据、行业特定主题、自然语言处理，甚至文本中。 一堆漂亮的颜色 让我们通过生成一组不同的颜色来开始本教程。...在测试集中，每一种新颜色都可以预测一个类别主题。 上面的图像显示了三个新的数据点的预测的集群组。这些随机生成的颜色(红、绿、蓝)分别被分配到红、绿、蓝两组。
在“数据”窗格中更改字段的数据类型 若要在“数据”窗格中更改字段的数据类型，请单击字段名称左侧的图标，然后从下拉列表中选择一种新数据类型。 4....Tableau 根据 Excel 数据源中前 10,000 行和 CSV 数据源中前 1,024 行的数据类型来确定如何将混合值列映射为数据类型。...创建一个不包含混合值的新列。 字段类型 连接到新数据源时，Tableau 会将该数据源中的每个字段分配给“数据”窗格的“维度”区域或“度量”区域，具体情况视字段包含的数据类型而定。...使用Tableau案例 生成条形图 使用条形图可在各类别之间比较数据。创建条形图时会将维度放在“行”功能区上，并将度量放在“列”功能区上，反之亦然。 条形图使用条标记类型。...从技术上来说，在以下过程中您将添加一条参考线，但需通过以特定方式配置该“参考线”，最终您将得到所需的标签。 STEP 1： 从“分析”窗格中，将“参考线”拖到视图中，并将其放在“单元格”上。
然后，在R 中，我们可以使用以下语句将查询结果集传递到数据帧df中： df = datasets["Daily Orders"] 为了快速了解您的数据框包含多少个观测值，可以运行以下语句： df.shape...df.dtypes 确认数据框中的列是正确的数据类型，就可以ds在数据框中创建一个新列，是该列的完全相同的副本： df['ds'] = df['date'] df['y'] = df['value'...] 然后，您可以重新调整该date列的用途，以用作数据框的索引： df.set_index('date') 现在您已经准备好要与Prophet一起使用的数据，在将数据输入到Prophet中之前，将其作图并检查数据...现在，我们可以使用predict方法对未来数据帧中的每一行进行预测。 此时，Prophet将创建一个分配给变量的新数据框，其中包含该列下未来日期的预测值yhat以及置信区间和预测部分。...我们将对预测数据帧中的特定列进行逆变换，并提供先前从存储在lam变量中的第一个Box-Cox变换中获得的λ值： 现在，您已将预测值转换回其原始单位，现在可以将预测值与历史值一起可视化： ?
学习目标 演示如何从现有的数据结构中取子集，合并及创建新数据集。 导出数据表和图以供在R环境以外使用。...1.数据框 数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。...，我们可以使用数据集中特定列的逻辑向量来仅选择数据集中的行，其中TRUE值与逻辑向量中的位置或索引相同。...然后用逻辑向量返回数据框中的所有行，其中这些值为TRUE。...write.table也是常用的导出函数，允许用户指定要使用的分隔符。此函数通常用于创建制表符分隔的文件。 注意：有时在将具有行名称的数据框写入文件时，列名称将从行名称列开始对齐。
然而，在他们的方法中，在学习过程中子类别的总数是固定的，因此在训练数据集上它们的数量没有得到优化。...2、子类优化在本节中，我们描述了我们的子类别优化方法，它结合了聚类性能分析和子类别判别分析。从图像开始，我们首先展示我们的数据表示。然后我们描述如何将主题模型应用于此表示并为每个目标类别生成集群。...图2为类别car的8个最优子类别中的5个子类别(第1至第5行)的几个典型图像。在分类过程中，我们从一个图像 中提取一个可视单词 ，然后将每个可视单词以最高的集群特定单词概率 进行分类。...它由与我们的应用程序(服务机器人)相关的日常对象组成，这些对象在不同的环境中与一个杂乱的、真实的背景相对应。我们的数据库包含多个对象的图像每个图像，并创建与地面真相包围框。...实验结果表明，该方法可以从边界框标注的图像中学习模型，并在存在大量杂波、尺度和视点变化以及类内可变性的情况下检测和定位新的类实例的边界。
在本版更新中，我们通过在200 类ILSVRC2013检测数据集上运行 R-CNN，对 R-CNN 和最近提出的 OverFeat检测系统进行了正面比较。...在第 4 节中，我们将概述 ILSVRC2013 检测数据集，并详细介绍我们在该数据集上运行 R-CNN 时所作的选择。 3. 可视化、消融和错误模式 3.1....受 DPM [17] 中采用的边界框回归法的启发，我们训练了一个线性回归模型，以预测一个新的检测窗口，并给出选择性搜索区域建议的池 5 特征。详情见附录 C。...训练数据 在训练数据方面，我们形成了一组图像和方框，其中包括 val1 中的所有选择性搜索和地面实况方框，以及 train 中每个类别的最多 N 个地面实况方框（如果某个类别在 train 中的地面实况方框少于...第 1 列显示的是 O2P；第 2-7 列使用的是我们在 ILSVRC 2012 上预先训练的 CNN。 VOC 2011 的结果。
因此在R-CNN中，大型卷积神经网络是在辅助数据集（ILSVRC）上进行有监督预训练，再在小数据集上针对特定问题进行调优。...首先进行有监督预训练，之后在特定数据集下进行微调的训练方式被称作为迁移学习。迁移学习是在训练数据稀少的情况下一个非常有效的训练大型卷积神经网络的方法。...在R-CNN论文的实验中，针对目标检测的调优将mAP提高了8%。...3.2 特征提取 在利用选择性搜索算法获取到原始图像中的推荐区域之后，R-CNN将这些推荐区域送入到CNN中来提取深度特。...在这里插入图片描述 经过作者一系列实验表明采用padding=16的各向异性缩放即下图第二行第四列效果最好，能使mAP提升3-5%。
什么是混淆矩阵 首先给出定义：在机器学习领域，特别是统计分类问题中，混淆矩阵（confusion matrix）是一种特定的表格布局，用于可视化算法的性能，矩阵的每一行代表实际的类别，而每一列代表预测的类别...它的行代表真实的类别，列代表预测的类别。以第一行为例，真正的类别标签是 0，从列方向的预测标签来看，有 8 个实例被预测为了 0，有 2 个实例被预测为了 1。...通过这些数据，就能够很清晰的看出所测试的模型在检测猫这个目标时的性能了。 3....这是由于检测数据集中的目标过多，每个类别一般都会有成百上千的目标，为了能更好看的显示，同时也为了能够更直观的看出每个类别的识别率和误识别率，这里就对混淆矩阵的每一行中的数值都除以了对应类别的总数进行归一化...以 cat 这一行的结果为例：由于行方向代表真是标签，列方向代表预测的类别，因此就能够从这一行的数值中得到猫的正确检测率有 75%，而被误检为狗的概率有 12%。
该限制的主要原因是顶级的实例分割算法需要强大的监督系统，而此类监督数据很难收集新的类别，且比较昂贵。相比之下，边界框标注更丰富，也没有那么昂贵。...研究者将一个用来预测类别的实例分割参数的参数化权重迁移函数设计为边界框检测参数函数，从而实现该理念的具像化。权重迁移函数可以使用带有掩码标注的类别作为监督在 Mask R-CNN 中执行端到端的训练。...类别不可知基线上的掩码预测（第一行）vs. Mask^X R-CNN 方法（第二行）。绿色框是集 A 中的类别，红色框是集 B 中的类别。...左面两列是 A = {voc}，右面两列是 A = {non-voc}。 ? 表 2. Mask^X R-CNN 的端到端训练。...Mask^X R-CNN 在 Visual Genom 中 3000 个类别上的掩码预测示例。
Dplyr Count the observations count 函数用于统计数据框中各个组的频数，可以对指定变量进行计数，得到每个类别的观测数目，支持根据需要对结果进行排序。...Dplyr Mutate create, modify, and delete columns mutate 函数用于添加新变量或修改现有变量，能够基于已有数据创建新的变量列，支持对数据框进行实时的变量操作和修改...Dplyr Select keep or drop columns select 函数用于选择数据框中的特定列，可以保留感兴趣的变量，并且能够根据列名、位置或条件表达式进行灵活的变量选择操作。...Dplyr Slice select rows by position slice 函数用于按行数进行切片，能够从数据框中提取特定的行，支持根据行数或行号选择需要的行，也支持使用负数表示从末尾开始计算的行数...Tidyr Pivot Wider from long pivot_wider 函数用于将长格式数据转换为宽格式数据，能够将数据框中的一列分成多个列，根据指定的列名进行展开，使得数据以更直观的宽格式形式呈现
让我们首先导入今天要使用的库，然后将数据集读入数据框，并查看数据框的前5行，以熟悉数据。...问题1： 数据框中存在多少个空值，以及在哪些列中？...问题2： 数据集包括来自三种不同培育品种的葡萄酒信息，如列“class”中所示。数据集中每个类别有多少行？...问题3： 创建一个名为“class_verbose”的新列，将“class”列中的值替换为下表中定义的值。然后确定每个新类别存在多少实例，这应该与问题2的结果相匹配。...作为单变量分析的一部分，我们学会了如何实施频率分析，如何将数据汇总到各种子集/分层中，以及如何利用直方图和箱线图等可视化工具来更好地了解数据的分布。
这样做的目的通常是为了在后续的函数调用中简化代码，特别是在你想要操作数据框中特定的列时。 这会从 your_data_frame 数据框中选择列名与 vars 向量中的字符串相匹配的列。...在dplyr包的filter()函数中使用时，它可以用于筛选数据框中匹配给定集合中任一值的行。这行代码的作用如下： filter(test, ...): 在test数据框中筛选行。...执行这个操作后，你将得到一个新的数据框，其中只包含test数据框中Species列值为"setosa"或"versicolor"的行。...结果将是一个新的数据框，其中包含了test1中那些在test2中找到匹配项的行，而不包含在test2中找不到匹配项的行。这种操作通常用于数据集的筛选，以保留与另一个数据集相关的数据。...结果将是一个新的数据框，其中包含了test2中那些在test1中找不到匹配项的行。这种操作通常用于数据集的清洗和筛选，以删除重复的或不需要的数据。
1.将数据读入R 无论要执行的R中的具体分析是什么，通常都需要导入数据用于分析。...2.检查数据结构 R有很多基本函数可用于检查数据并对其进行汇总。以测试数据metadata为例。 输入变量名metadata，回车来查看数据框; 变量中包含样本信息。...数据框和矩阵变量： `dim()`：返回数据集的维度 `nrow()`：返回数据集中的行数 `ncol()`：返回数据集中的列数 `rownames()`：返回数据集中的行名称 `colnames()`...：返回数据集中的列名称 3.使用索引和序列选择数据 在分析数据时，我们经常要对数据进行分区，以便只处理选定的列或行。...这体现在它们在str()中输出的方式以及在各个类别的编号在因子中的位置。 注意：当您需要将因子中的特定类别作为“基础”类别（即等于1的类别）时，需要重新调整。
library(dplyr）dplyr五个基础函数mutate(),新增列——mutate(test, new = Sepal.Length*Sepal.Width)要修改的数据框的名称将创建的新变量的名称将分配给新变量的值...select()按列筛选select(test,1)#筛选test中的第一列select(test,c(1,5))#筛选test中的第一列和第五列select(test,Sepal.Length)#筛选...test中名为Sepal.Length的一列按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width)选择字符向量中的列，select中不能直接使用字符向量筛选，需要使用one_of...) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))count统计某列的unique值count(test,Species)dplyr处理关系数据...test2, y = test1, by = 'x')简单合并bind_rows()函数需要两个表格列数相同bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行图片
在下文中，R表示vote域中的区域数，Kr表示某一特定区域r中的像素数，Δr(i)表示相对于vote域中心的第i个像素的相对空间坐标。同时，将vote域作为一个固定权重(非学习型)的转置卷积来实现。...，EC，它们的大小分别为H×W×R，其中C是类别数，R是区域数。这些张量中的每个张量均包含类条件的（即针对特定类）“visual evidence”得分。...它是COCO train2017数据集的子集，包含25K个图像（约占COCO train2017的20％数据量）和80个类别中约184K个样本。...图4：HoughNet及其投票图的样本检测。在“检测”列中，显示了对感兴趣的对象的正确检测，并标有黄色边框。在“投票者Voter”列中，显示了为检测投票的位置。...在底行的第一个示例中，“可餐桌”检测从蜡烛对象中获得了强烈的支持，这可能是因为它们经常同时发生。蜡烛不属于COCO数据集的80个类别。
对于列线图的构建，将Cox比例风险模型拟合到通过组合MSKCC，CancerMap和Stephenson数据集而获得的元数据集，并使用rms R软件包在CamCap上进行了验证。...8）检测基因组特征的过表达 在样本水平上检查了由癌症基因组图谱研究网络鉴定出的突变癌症基因。使用χ2检验确定分配给特定LPD signature的样本中这些特征的不足/过度表示。...（3）前列腺癌的新类别 在这一部分，作者希望确定LPD signatures是否以特定的临床或分子特征为特征，表明它们代表了前列腺癌的不同类别。...图4.LPD类别的基因组和临床特征 为了获得有关新的LPD类别的信息，作者检查了TGCA数据集分解过程中遗传改变的分布（图4a）。...在TGCA数据集中观察到的分配给LPD3和LPD5的样本中，ETS基因改变的统计差异分布在CamCap和CancerMap数据集中得到了证实（表2）。 表2.
二、R中的数据结构 数据集通常是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测，列表示变量。类似于数据库中的记录（record）和字段（field）。...如上所示，创建了一个4行5列的矩阵，矩阵中的元素按照行填充，分表定义了行名、列名。 我们可以使用下标和方括号来选择矩阵中的行、 列或元素。...像矩阵一样，数组中的数据也只能拥有一种数据类型。 4、数据框 数据框可用来存储下图格式，不同的列可以包含不同的数据。数据框是R中最常处理的数据结构。...每一列数据的模式必须唯一，不过你却可以将多个模式的不同列放到一起组成数据框。 访问数据框中元素的方式有若干种。...连续型变量可以呈现为某个范围内的任意值，并同时表示了顺序和数量。年龄Age就是一个连续型变量。 类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。
新的模型（ Faster R-CNN ）或是两者的结合。...在列表中添加新的类别； 2. 或者，从列表中删除类别。 并能自动的让网络“知道”你正在努力完成什么任务。 事实并非如此。...否则，我们我们在白名单中检测到目标时，我们需要在帧图片中显示这个目标的类标签和矩形框： 在这个代码模块中，我们提取边框坐标（第 77 和 78 行），然后，在帧图片上绘制了类标签和矩形框（第 81~87...同一个类中标签的颜色和矩形框相同，相同类别中的目标将使用相同的颜色（也就是，视频中的“船”，都将使用相同颜色标签和边框） 最后，仍然在 while 循环中，我们将在屏幕上展示我们努力工作的结果： 在第...▌运行你的深度学习目标检测模型 运行脚本，打开终端并进入到代码和模型目录，从那里运行接下来的命令： 图6：使用相同的模型进行实时深度学习目标检测演示，在右边的视频中，我编程忽略了特定的目标类别。
平均精度均值（mAP） 为了在我们的数据集中评估目标检测模型的性能，我们需要计算基于 IoU 的mAP： 基于每个类（也就是每个类的平均精度）； 基于数据集中的所有类别（也就是所有类别的平均精度值的平均值...在列表中添加新的类别； 2. 或者，从列表中删除类别。 并能自动的让网络“知道”你正在努力完成什么任务。 事实并非如此。...否则，我们我们在白名单中检测到目标时，我们需要在帧图片中显示这个目标的类标签和矩形框： 在这个代码模块中，我们提取边框坐标（第 77 和 78 行），然后，在帧图片上绘制了类标签和矩形框（第 81~87...同一个类中标签的颜色和矩形框相同，相同类别中的目标将使用相同的颜色（也就是，视频中的“船”，都将使用相同颜色标签和边框） 最后，仍然在 while 循环中，我们将在屏幕上展示我们努力工作的结果： 在第...▌运行你的深度学习目标检测模型 运行脚本，打开终端并进入到代码和模型目录，从那里运行接下来的命令： 图6：使用相同的模型进行实时深度学习目标检测演示，在右边的视频中，我编程忽略了特定的目标类别。
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