大家在分析临床数据和流调数据的时候指定在为各种模型，表格构建煞费苦心。今天就给大家介绍一个解决这些问题的R包sjPlot。此包不仅可以实现三线表的绘制，同时可以进行模型结果的可视化展示、评估。 首先我们看下包的安装： install.packages("sjPlot") install.packages("rstanarm")##贝叶斯回归模型 接下来通过实例来看下其主要的功能： ##主要包的载入 回归模型的三线表的绘制。 回归模型包括线性模型，广义线性模型，混合线性模型等的结果在此包中都可以进行展示，我们实例就以简单的线性模型为主。 李克特量表的可视化 首先介绍下这个量表的定义：是属评分加总式量表最常用的一种，属同一构念的这些项目是用加总方式来计分，单独或个别项目是无意义的。 它是由美国社会心理学家李克特于1932年在原有的总加量表基础上改进而成的。
原位转录组方法在完整组织中生成空间分辨的RNA谱。然而，目前还缺乏一个统一的计算框架来整合原位转录组数据分析。 文章 1、sjPlot - R语言中的流行病数据分析神器 此包不仅可以实现三线表的绘制，同时可以进行模型结果的可视化展示、评估。 3、用Python构建API的八大流行框架 本文八种可用于构建API的优秀Python框架。 工具 1、ggeffects - ggplot2回归模型的边际均值估计和边际效应[6] 一个支持多种模型的可视化和预测神器。 一个完全定制的注释: https://jokergoo.github.io/2021/10/17/a-completely-customized-annotation/ [6]ggeffects - ggplot2回归模型的边际均值估计和边际效应
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另外，栾老师用ggplot2对数据和模型进行的可视化分析，非常赞。 ” 原文包括两部分，这里我合二为一。 ---- 孪生老师简介： ? 我们在分析混养后体重时，需要考虑混养前每个家系体重对它的影响。这个混养前家系体重，就是一个协变量，在回归分析中，也会称为自变量，解释变量。 从系数列表中，针对雌性两个性别，给出了不同的回归系数。这主要是由于雌雄生长速度的差异造成的，后期雌虾生长速要快于雄虾。 从上图中，大致可以看出，群体间是存在差异的。 进一步分析数据，你会发现每个群体由多个家系组成，见下图。 因此抽样个体存在两个层次：每个群体包括多个家系，每个家系包括数量不等的个体。 从上图中可以看出，每个群体内的不同家系间是存在差异的。 每一个家系内的个体，遗传自同一对亲本，相互间相似性更强。
当把多个小组代码进行merge的时候，需要确认这些小组内实现的几个功能，以及小组间实现的若干功能不会产生相互影响，程序的业务逻辑能够正常进行下去，这时候进行的测试就被称作回归测试。 回归测试很多时候面对的是薛定谔的bug，就是回归测试很大程度上可能不会发现bug，但这部分测试工作又不能被省略掉，因为一旦存在bug，bug的严重程度可能会很高。 回归测试的场景 开发修改完bug之后。 验证其他和此bug有依赖关系的场景用例是否正常。 回归测试是软件生命周期的一个组成部分，在整个软件测试过程中占有很大的工作量比重，软件开发的各个阶段都会进行多次回归测试。 因此回归测试的自动化将能够大幅度降低系统测试、维护升级的成本。 针对问题较多的模块进行执行用例，其他模块仅对缺陷相应的功能点执行用例。 业务程度比较复杂的情况下，对用户频繁使用的功能模块进行回归测试。
图中红色框框就是在做detection，白色点点就是在做alignment。 如果知道了点的位置做一下位置驱动的变形，脸就成正的了，如何驱动变形不是本节的重点，在此省略。 回归过程如下：首先提取特征，原作者采用的是Pose-Indexed point features，然后根据特征训练回归函数（可以用线性回归，CART，随机森林等等），原作者采用了一个叫Random Fern 在最后的叶子节点上写上落在叶子节点上的样本偏移量，这个偏移量在之前说到的fern里有用，但是在这里没啥用，因为作者最后不是用这个做回归的而是用LBF，详细的得往下看。 现在解释一下为啥不直接用w1w2w3…而是要再回归出来一个W：原因有两个： 1. 作者建立了一个分类回归树，就叫CRT好了。这个CRT在距离根节点比较近的几层偏重于分类，在接近叶子节点的几层偏重于回归，具体实现上，每个节点究竟用于回归还是分类呢？
1.1 TensorFlow介绍 TensorFlow的基本规则很简单，总体来说分两步： 首先，定义一个满足计算任务的图，图中有很多节点，接下来TensorFlow用优化后的C++代码进行高效的计算。 2.3 图的管理 对于我们创建的任何一个节点，都会放到默认的图中（系统会默认创建一个），在大多数情况下，这样没问题且能满足我们的应用需求的，如下： 但是，有时候我们可能需要同时管理多个独立的图，这时可以通过新建一个图并临时把该图作为一个默认图 （因为我们添加的节点默认情况下是在默认图中），如下，在with语句中，x2所在的图还是默认图，但是with语句之外x2所在的图已经不是默认图了。 我们知道上面的计算y和z的值需要两次计算w和x节点，但是，如果想更高效率的计算y和z的值的话，则需要将两个计算放到一个图中，如下： 其实在单线程中，多个session之间不共享任何信息，即使不同session 之前的例子中，我们tensor只包含了单一数值，接下来，我们将用TensorFlow来实战一下线性回归这里我们用机器学习三人行系列（公众号回复“机器学习”进行查看）中的房价数据做回归，先上代码在讲解如下
(省略) 变量/常量声明 ... (省略) 准备作为x和y的数据点的代码 ... 你可以用固定数量的 epoch 训练一个模型，直到其达到令人满意的成本阈值。 训练变量 1.随机、mini-batch、batch 在上面的训练中，我们在每个 epoch 送入单个数据点。 batch 梯度下降 每张图中的数据点的数量有 2 个含义。 后续内容 创建 Tensor Board 来可视化 Tensorflow 的执行，从而检测我们的模型、成本函数或梯度下降中的问题 使用多个特征表达线性回归
机器学习（二） ——线性回归、代价函数与梯度下降基础 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、线性回归 线性回归是监督学习中的重要算法，其主要目的在于用一个函数表示一组数据，其中横轴是变量（假定一个结果只由一个变量影响 1、思想 想象现在在一座山（三维立体图形），有多个山峰和山谷（极大值和极小值）。 当你在某个位置，找到最快下山的路线（偏导数最小而且是负数的方向），并走一小步，然后接着寻找最快下山的路线，直到到达最低点。 2、存在问题 从上述思想可知，对于有多个极小值情况下，用梯度下降算法很有可能到不了最小值点，只会到达某个极小值点，就因为周围没有减小的路线，而停止。 因此，不同的起始值，最终得到的结果会不一样。 图中的“:=”符号，即赋值符号，对于大多数编程语言来说，就是=号。 ——written by linhxx 2017.12.27
1.1 TensorFlow介绍 TensorFlow的基本规则很简单，总体来说分两步： 首先，定义一个满足计算任务的图，图中有很多节点，接下来TensorFlow用优化后的C++代码进行高效的计算。 2.3 图的管理 对于我们创建的任何一个节点，都会放到默认的图中（系统会默认创建一个），在大多数情况下，这样没问题且能满足我们的应用需求的，如下： ? 但是，有时候我们可能需要同时管理多个独立的图，这时可以通过新建一个图并临时把该图作为一个默认图（因为我们添加的节点默认情况下是在默认图中），如下，在with语句中，x2所在的图还是默认图，但是with语句之外 线性回归TF实战 这里，我们将TensorFlow和用NumPy以及Scikit-Learn做一个比较，进而更加详细的了解TensorFlow。 之前的例子中，我们tensor只包含了单一数值，接下来，我们将用TensorFlow来实战一下线性回归这里我们用机器学习三人行系列（公众号回复“机器学习”进行查看）中的房价数据做回归，先上代码在讲解如下
介绍 列线图，又称诺莫图（Nomogram），它是建立在多因素回归分析的基础上，使用多个临床指标或者生物属性，然后采用带有分数高低的线段，，从而达到设置的目的：基于多个变量的值预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率 优势 列线图将复杂的回归方程，转变为了简单且可视化的图形，使预测模型的结果更具有可读性，具有更高的使用价值。而这种优点使得列线图在医学研究和临床实践中得到了更多的关注和应用。 图形示范 我们用个例子来说明Nomogram的用法，我们用两个临床指标来预测某疾病的发病率，其中Age是连续性变量，Sex为二分类变量；age的取值范围在35-85之间，sex的取值为female或者male 变量相应的得分，即图中最上方的Points，表示每个变量在不同取值下所对应的得分，所有变量取值后对应的单项分数加起来合计的总得分即Total Points。 预测事件的发生概率：例如图中最下方的risk，代表肿瘤发生的概率。 列线图的效果评价 在绘制列线图后也需要对模型的预测能力进行评价。
在机器学习中的线性回归，一般都会使用scikit-learn中的linear_model这个模块，用linear_model的好处是速度快、结果简单易懂，但它的使用是有条件的，就是使用者在明确该模型是线性模型的情况下才能用 在一个2×2的图中绘制了四幅图:"endog vs exog"，"残差vs exog"，"拟合vs exog"和"拟合+残差vs exog" fig = plt.figure(figsize=(15,8 回归图像解释 "Y和拟合x"图绘制了因变量相对于预测值与置信区间。图中直线关系在表明开盘价与收盘价是线性正相关的，例如当一个变量增加时另一个变量也增加。 二阶多项式回归模型 研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法，称为多项式回归 Polynomial Regression 。 如果自变量只有一个时，称为一元多项式回归；如果自变量有多个时，称为多元多项式回归。 多项式回归，回归函数是回归变量多项式的回归。多项式回归模型是线性回归模型的一种，此时回归函数关于回归系数是线性的。
在机器学习中的线性回归，一般都会使用scikit-learn中的linear_model这个模块，用linear_model的好处是速度快、结果简单易懂，但它的使用是有条件的，就是使用者在明确该模型是线性模型的情况下才能用 在一个2×2的图中绘制了四幅图:"endog vs exog"，"残差vs exog"，"拟合vs exog"和"拟合+残差vs exog" fig = plt.figure(figsize=(15,8 图中直线关系在表明开盘价与收盘价是线性正相关的，例如当一个变量增加时另一个变量也增加。 "残差与开盘价"的图像显示了模型关于预测变量对应的残差。 多元线性回归模型公式 βββε 运用多元线性回归模型可以加入多个变量，看看哪些自变量的组合更优地满足OLS最小二乘假定。 研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法，称为多项式回归 Polynomial Regression 。
前言 需求：富文本溢出隐藏，超出用省略号表示。 博主：文本溢出倒是做过不少，这富文本溢出什么鬼？老夫今天就好好研究一下这个省略号。 ps：富文本溢出，不也是文本溢出么？空格处理？多段落？ 限定了在第几行后面增加省略号。超出必须隐藏。 将height设置为line-height的整数倍，防止超出的文字露出。 原理： 在右下角生产一个表示省略号的伪元素，绝对定位到指定宽高的容器右下角，实现多行溢出点点点。 都不用我安利VS code，大家就会乖乖的去用，无数个大言不惭的攻城狮，都被VS code比德芙还丝滑的强大功能所折服。 我是来给大家安利插件的，想做个比较全面的插件集合给大家。 JS实现 javascript超过容器后显示省略号效果的方法(兼容一行或者多行) 结尾 富文本溢出是一个坑，它里面有时会有多个段落等等。
(省略) 变量/常量声明 ... (省略) 准备作为x和y的数据点的代码 ... batch 梯度下降 每张图中的数据点的数量有 2 个含义。 每行代表每个数据点的结果/预测（没有加入截距项）；因此一个矩阵乘法就可以将线性回归公式应用于多个数据点，并对应地产生多个预测（每个数据点对应一个结果）（见下文） 注意：特征矩阵中的 x 表示变的更复杂， 具有模型权重的多行矩阵乘法产生矩阵的多个行结果 在 TF 中，它们将被写为： x = tf.placeholder（tf.float，[m，n]） W = tf.Variable（tf.zeros [
假如此时有一个恶性肿瘤样本，其尺寸为200，我们再来看一下线性回归分析的结果： image.png 图中紫色的线为回归分析后良性恶性分界线，可见有恶性肿瘤被分到了良性肿瘤中，这个结果显然是不好的。 我们用h_\theta(x)来表示是恶性肿瘤的概率P(y=1\mid x;\theta)，那么不是恶性肿瘤的概率就是1-h_\theta(x)。 ，如果分为1这一类，那么sigmoid函数的自变量的值就要非负，也就是h_\theta(x)\ge0，代入\theta得到：\theta_0+\theta_1 x_1+\theta_2x_2\ge0，在图中 多分类 前面所讲内容均为二分类，也就是只有两个类别0或是1，多分类就是具有多个类别(大于2个)的分类问题。 其实，多分类可以看做是多个伪二分类： image.png image.png image.png 分别实施逻辑回归可以得到三条决策边界，即可进行分类。 参考文献： 《深度学习》、吴恩达《机器学习》
Logistic回归 我们在系列一中提到过，一些回归算法可以用来进行分类，以及一些分类算法可以进行回归预测，Logistic回归就是这样的一种算法。 如下： 我们先来一个简单的练习，因为该数据集中有多个类别，而我们的Logistic回归只能进行二分类，所以，我们先通过花瓣的宽度进行判断一朵花是否为Virginica, 如下： 我们一起看一下，模型在花瓣宽度为 从上面的图中能清楚的看到在大于2cm的时候，分类器对Virginica有一个高的概率值，而在小于1cm的时候，对非Virginica有一个高的预测值。而对于。 如上图（如何画出来的，请查看代码），中间的虚线是模型的决策边界，图中的平行线表示具体的预测概率值，比方说，在最右上方的平行线以上的样本预测的概率值为大于0.9。 2.2 softmax实战分类 对于多分类，我们前面也说过，可以用logistic回归像系列四种学的那样，通过OVA的方式，进行多个二分类分类器进行实现，当然这不是我们的目的，我们的目的是直接通过softmax
本文主要实战Logistic回归和softmax回归在iris数据集上的应用，通过该文章，希望我们能一起掌握该方面的知识。 1. Logistic回归 我们在系列一中提到过，一些回归算法可以用来进行分类，以及一些分类算法可以进行回归预测，Logistic回归就是这样的一种算法。 从上面的图中能清楚的看到在大于2cm的时候，分类器对Virginica有一个高的概率值，而在小于1cm的时候，对非Virginica有一个高的预测值。而对于。 如上图（如何画出来的，请查看代码），中间的虚线是模型的决策边界，图中的平行线表示具体的预测概率值，比方说，在最右上方的平行线以上的样本预测的概率值为大于0.9。 2.2 softmax实战分类 对于多分类，我们前面也说过，可以用logistic回归像系列四种学的那样，通过OVA的方式，进行多个二分类分类器进行实现，当然这不是我们的目的，我们的目的是直接通过softmax
比如对邮件进行分类，垃圾邮件用表示，非垃圾邮件用0表示。 实现算法：梯度下降算法 1. 建立逻辑回归假设 ? 括号内的 x跟线性回归的一样，主要是套上g(x)，压缩它的函数值范围，方便分类判决。 根据这个函数特性，我们可以知道，g(z)的范围是在（0,1），函数图形如下： ? 当hθ大于等于0.5时，预测 y=1；当hθ小于 0.5 时，预测 y=0。 参数更新迭代 这个与线性回归相同 ? 4. 多类别分类： 一对多 很多时候，我们分类的数目是多个的，这里介绍一个叫做"一对多" (one-vs-all) 的分类算法。 ? 我们将多个类中的一个类标记为正向类（y=1），然后将其他所有类都标记为负向类，如图 ? 在我们需要做预测时，我们将所有的分类机都运行一遍，然后对每一个输入变量，都选择最高可能性的输出变量。 （就是比较图中三个hθ(x)，找到最大值，并判断为相应的类型） ?
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