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【学术】将吴恩达第一个深度神经网络应用于泰坦尼克生存数据

这篇文章包括了神经网络在kaggle泰坦尼克生存数据应用程序。它帮助读者加深他们对神经网络理解,而不是简单地执行吴恩达代码。泰坦尼克生存数据就是可以随意使用一个例子。...下载kaggle泰坦尼克生存数据,并将其保存在与“数据”文件夹相同位置。...泰坦尼克生存数据地址:https://www.kaggle.com/c/titanic/data 为方便起见,我已经在Github repo包含了数据。...4.加载泰坦尼克生存数据。 5.预先处理数据。...这一预测将使你跻身于参与者前30%。 ? 提交预测文件会使你进入前三名,并帮助你适应kaggle竞赛 你已经将神经网络应用于你自己数据集了。现在我鼓励你使用网络迭代次数和层数。

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遥感图像小物体检测(内有数据)

在相关数据上进行大量实验表明,该方法具有出色性能。...数据:研究人员根据卫星图像(Bing地图)创建了OGST(油气储罐)数据,该数据GSD为30 cm和1.2 m。...除了OGST数据外,研究人员还将方法应用于COWC数据(Cars Overhead with Context),以比较不同用例检测性能。对于两个数据,该方法均优于独立最新研究结果。...在COWC 数据训练过程,端到端模型训练历时96小时,共200个批次,在测试过程,使用快速基于区域卷积神经网络平均推理耗时大约是0.25秒,SSD (Single-Shot MultiBox...该模型包含SR网络和检测器网络,使用SR系统和检测器不同组合来比较使用两个不同数据进行检测平均精确度 (Average Precision, AP), 实验结果表明,本文所提出基于快速R-CNN

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独家 | 一文读懂R探索性数据分析(附R代码)

本文将通过介绍一个代码模板四个基本步骤,来帮助您完成数据分析初期探索。 探索性数据分析(EDA)是数据项目的第一步。我们将创建一个代码模板来实现这一功能。...在这篇文章,我们将回顾一些我们在案例分析中使用功能: 第1步:取得并了解数据; 第2步:分析分类变量; 第3步:分析数值变量; 第4步:同时分析数值和分类变量。...基本EDA一些关键点: 数据类型 异常值 缺失值 数值和分类变量分布(数字和图形形式) 分析结果类型 结果有两种类型:信息型或操作型。...)和变量数量,并使用head显示数据前几行。...将图表以jpeg格式保存到当前目录: freq(data, path_out = ".") 分类变量所有类别都有意义吗? 有很多缺失值吗? 经常检查绝对值和相对值。

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GEO2R:对GEO数据数据进行差异分析

GEO数据数据是公开,很多科研工作者会下载其中数据自己去分析,其中差异表达分析是最常见分析策略之一,为了方便大家更好挖掘GEO数据,官网提供了一个工具GEO2R, 可以方便进行差异分析...从名字也可以看出,该工具实现功能就是将GEO数据数据导入到R语言中,然后进行差异分析,本质上是通过以下两个bioconductor上R包实现 GEOquery limma GEOquery...用于自动下载GEO数据,并读取到R环境;limma是一个经典差异分析软件,用于执行差异分析。...在网页上可以看到GEO2R按钮,点击这个按钮就可以进行分析了, 除了差异分析外,GEO2R还提供了一些简单数据可视化功能。 1....点击Sample values, 可以看到对应表达量值,示意如下 ? GEO2R进行差异分析步骤如下 1.

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一文读懂R探索性数据分析

探索性数据分析(EDA)是数据项目的第一步。我们将创建一个代码模板来实现这一功能。 简介 EDA由单变量(1个变量)和双变量(2个变量)分析组成。...在这篇文章,我们将回顾一些我们在案例分析中使用功能: ● 第1步:取得并了解数据; ● 第2步:分析分类变量; ● 第3步:分析数值变量; ● 第4步:同时分析数值和分类变量。...基本EDA一些关键点: ● 数据类型 ● 异常值 ● 缺失值 ● 数值和分类变量分布(数字和图形形式) 分析结果类型 结果有两种类型:信息型或操作型。...● 有含有很多零或空值变量吗? ● 有高基数变量吗? 第二步:分析分类变量 freq 函数自动统计数据集中所有因子或字符变量: ? ? ? ? ?...● 将图表以jpeg格式保存到当前目录:freq(data, path_out = ".") ● 分类变量所有类别都有意义吗? ● 有很多缺失值吗? ● 经常检查绝对值和相对值。

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TCGA28篇教程- 对TCGA数据任意癌症任意基因做生存分析

长期更新列表: 使用R语言cgdsr包获取TCGA数据(cBioPortal)TCGA28篇教程- 使用R语言RTCGA包获取TCGA数据 (离线打包版本)TCGA28篇教程- 使用R语言RTCGAToolbox...- 指定癌症查看感兴趣基因表达量 本教程目录: 首先使用cgdsr获取表达数据临床信息 临床资料解读 简单KM生存分析 有分类KM生存分析 根据基因表达量对样本进行分组做生存分析 cox生存分析...生存分析,大多就是说KM方法估计生存函数,并且画出生存曲线,然后还可以根据分组检验一下它们生存曲线是否有显著差异。 在R,有个包survival做生存分析就很方便!...只需要记住和熟练使用三个函数: Surv:用于创建生存数据对象 survfit:创建KM生存曲线或是Cox调整生存曲线 survdiff:用于不同组统计检验 首先使用cgdsr获取表达数据临床信息...这两个数据,也可以自己从其它途径(比如很多人喜欢excel表格)整理,然后读入到R语言里面再来做生存分析

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R语言爬取美国总统-川普twitte进行数据分析

Twitter是一个流行社交网络,这里有大量数据等着我们分析。Twitter R包是对twitter数据进行文本挖掘好工具。...本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R,然后对它进行一些有趣数据分析。 第一步是注册一个你应用程序。...分词之后可以得到相关twitter高频词汇,然后将其可视化 除此之外,还可以结合数据时间戳数据和地理数据进行可视化分析 推特和FB其实也是科研讨论重镇...这是一款基于R语言Shiny网页,由于这个是德国人做,所以,会分析德语和英语两种语言。 所用到数据分析资源,其实就是推特上的人家东西。...发推时间对比 首先用 twitteR 包 userTimeline 函数导入川普发推时间数据: ♦ library ( dplyr ) ♦ library ( purrr )

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【推荐】冠肺炎最新数据和简单可视化和预测分析(附代码)

冠肺炎现在情况怎么样了?推荐Github标星21.7K+冠肺炎公开数据,并且用代码进行简单地可视化及预测。...推荐冠肺炎公开数据: https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19 数据可视化: https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard.../index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 数据能做什么?...这个数据可以做以下分析: 全球趋势 国家(地区)增长 省份情况 美国 欧洲 亚洲 什么时候会收敛?进行预测 简单演示 ? 世界病例增长 ? 美国病例增长 ? 主要国家比较 ? ?...https://fdoh.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/8d0de33f260d444c852a615dc7837c86 总结 本文推荐冠肺炎公开数据

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从诱发反应解码动态脑模式:应用于时间序列神经成像数据多元模式分析教程

虽然解码方法已广泛应用于脑机接口,但其应用于时间序列神经成像数据(如脑磁图、脑电图)以解决认知神经科学实验问题是最近事。...虽然MEG-EEG等时间序列神经影像数据解码方法已广泛应用于脑机接口,但最近才被应用于认知神经科学。 本文目的是为认知神经科学实验时间序列神经成像数据分析提供一个教程式指导。...在MVPA分析广泛范畴内,本文中心重点是应用于诱发响应和日益流行RSA框架解码方法。 在一个简单实验设计,解码方法如图1所示。...由于神经成像数据具有固有的噪声,这种分离不一定是完美的(注意图1C决策边界错误一侧红色方块)。接下来,使用训练过分类器预测未用于训练分类器数据条件标签(图1D)。...虽然这是一个相对较领域,但在应用于时间序列神经成像数据标准解码分析方面,已经有一些方法上扩展。

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机器学习可解释性01--shap

这如何应用于机器学习可解释性?假设我们有一个预测模型,然后: “游戏”是复现模型结果 “玩家”是模型包含特征 Shapley所做是量化每个玩家对游戏贡献。...在数学,这被称为“power set”,可以用有向无环图表示 示例 通过年龄、工作、性别来预测收入模型 第一步:对特征构建幂如下: 第二步:根据构建分别构建模型 第三步:计算一个样本关于年龄...或者如下: 或者以表格形式出现 如何将shap值以概率形式进行展示 参考博文 示例:将shap值进行概率转换,然后计算差值,看该特征是否增加了生存概率 让我们以一个个体为例。...在我们例子,f(2)-f(0) = 80%-36% = 44% 毫无疑问,生存概率比SHAP值更容易被理解。...将多个样本单个特征列出进行分析:年龄对生存影响 将多个样本双个特征列出进行分析:乘客票价与客舱等级对生存影响 可以得出结论: 我们可以用概率来量化效果,而不是用SHAP值。

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R语言在BRFSS数据可视化分析探索糖尿病影响因素

p=9227 数据:行为危险因素监视系统数据 摘要:该数据是来自全美约40万份与健康相关主题问卷调查。BRFSS始于1980年代,并已通过问卷调查在美国用于监测普遍疾病。...因为数据需要匿名,所以年龄范围是特定年龄安全替代方案。年龄范围将用作此数据分类信息。 ---- 第2部分:研究问题 研究问题1: 性别,体重和年龄之间有相关性吗?...---- 第3部分:探索性数据分析 研究问题1: 性别,体重和年龄之间有相关性吗?(变量:性别,weight2,X_ageg5yr) 首先检查数据分布很重要。...由于数据对数规范版本几乎是正常单峰数据,因此可以将权重用于推断统计后续分析。 女性参加者比男性参加者更多,其幅度大大超过美国总人口。这可能表明抽样方法在性别抽样方面并非完全随机。...数据收集过程未来分析应探索这些高低异常值是否是错误,或者它们是否反映出患有严重健康问题患者。 研究问题2: 体重,年龄和/或性别与糖尿病相关吗?怎么样?

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COLING2022 | 情感分析?零样本预训练模型调优 “Prompt 设计指南”(含源码)

所以说对于不同应用场景和领域,情感相关训练数据中标签也是不一样,这纯粹是因为「标签不兼容。一种解决方案是诉诸所谓维度模型」,其中情感名称位于情感或认知评估向量空间中。...基于数据手动制作模板可能是最自然产生提示方法。在本文中,我们采用手工模板来测试NLI-ZSL设置情绪分类,并根据各种语料库(推文、事件描述、博客文章)分析提示是否依赖于语言环境。...方法介绍  本节将解释如何将 NLI 应用于 ZSL 情感分类,并提出一组提示来上下文化和表示不同语料库情感概念, 此外还提出了一个在整个语料库更加健壮提示整合方法。...NLI应用ZSL 图片 情感提示  在情感分析背景下,当制定一个提示时,会出现两个重要问题:(i)如何将情感名称上下文化,(ii)如何表示情感概念?...实验结果  1、不同NLI模型在情绪数据和提示符之间表现稳健。  2、在提示语中加入同义词有助于情感解读。  3、在集成组合一系列提示可以提高模型泛化能力。

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R语言中生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例

机器故障时间 生存分析别名 由于生存分析在许多其他领域很常见,因此也有其他名称 可靠性分析 持续时间分析 事件历史分析 事件发生时间分析数据 数据包含来自北中部癌症治疗组晚期肺癌患者。...第一步是确保将这些格式设置为R日期。 让我们创建一个小示例数据,其中sx_date包含手术日期和last_fup_date上次随访日期变量。...这可能更适合 协变量值随时间变化 没有明显里程碑时间 时间相关协变量数据设置 对时间相关协变量分析R需要建立特殊数据。 ...tmerge 为每个患者不同协变量值创建一个具有多个时间间隔数据 event 创建事件指示器,以与新创建时间间隔一致 tdc 创建与时间相关协变量指标,以与新创建时间间隔一致 时间相关协变量...分析芯片数据 5.R语言生存分析数据分析可视化案例 6.r语言ggplot2误差棒图快速指南 7.R 语言绘制功能富集泡泡图 8.R语言如何找到患者数据具有差异指标?

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深度解读5分+纯生信文章:都是方法,但还是有“贵贱”之分

在100次运行,作者选择生存对数质检验p值最接近模式运行作为用于后续分析代表性运行。...6)差异表达和甲基化特征 通过使用limma Rt检验(至少50/100次差异表达)来识别每个特征差异表达探针。...7)生存分析和列线图 使用Cox比例风险模型,对数秩检验和Kaplan–Meier进行生存分析,并以前列腺切除术后生化复发为终点。...使用源自MSKCC基因signature模型OAS-LPD应用于所有数据(表1),并且每个样本都分配了最丰富signature。...图4.LPD类别的基因组和临床特征 为了获得有关LPD类别的信息,作者检查了TGCA数据分解过程遗传改变分布(图4a)。

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人工神经网络ANN前向传播和R语言分析学生成绩数据案例

对于x负值,它输出0。在R实现神经网络创建训练数据我们创建数据。在这里,您需要数据两种属性或列:特征和标签。在上面显示表格,您可以查看学生专业知识,沟通技能得分和学生成绩。...首先,导入神经网络库,并通过传递标签和特征参数数据,隐藏层神经元数量以及误差计算来创建神经网络分类器模型。...# 绘图神经网络plot(nn)创建测试数据创建测试数据:专业知识得分和沟通技能得分# 创建测试test=data.frame(专业知识,沟通技能得分)预测测试结果使用计算函数预测测试数据概率得分...----最受欢迎见解1.r语言用神经网络改进nelson-siegel模型拟合收益率曲线分析2.r语言实现拟合神经网络预测和结果可视化3.python用遗传算法-神经网络-模糊逻辑控制算法对乐透分析4....用于nlppython:使用keras多标签文本lstm神经网络分类5.用r语言实现神经网络预测股票实例6.R语言基于Keras数据深度学习图像分类7.用于NLPseq2seq模型实例用Keras

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R语言中生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例

机器故障时间 生存分析别名 由于生存分析在许多其他领域很常见,因此也有其他名称 可靠性分析 持续时间分析 事件历史分析 事件发生时间分析数据 数据包含来自北中部癌症治疗组晚期肺癌患者。...第一步是确保将这些格式设置为R日期。 让我们创建一个小示例数据,其中sx_date包含手术日期和last_fup_date上次随访日期变量。...这可能更适合 协变量值随时间变化 没有明显里程碑时间 时间相关协变量数据设置 对时间相关协变量分析R需要建立特殊数据。...BMT数据没有ID变量,这是创建特殊数据所必需,因此请创建一个名为变量my_id。 将tmerge函数与event和函数一起使用tdc可创建特殊数据。...tmerge 为每个患者不同协变量值创建一个具有多个时间间隔数据 event 创建事件指示器,以与新创建时间间隔一致 tdc 创建与时间相关协变量指标,以与新创建时间间隔一致 时间相关协变量

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