【拓展：R语言中的表格中的加粗的内容【123、表头名称】不属于表格内容，属于表格的属性】
约等于表格：列有要求（同一列只允许同一种数据类型）；不是文件（可以导出来成为一个文件）
个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
在R中，可以使用e1071软件包所提供的各种函数来完成基于支持向量机的数据分析与挖掘任务。请在使用相关函数之前，安装并正确引用e1071包。该包中最重要的一个函数就是用来建立支持向量机模型的svm()函数。我们将结合后面的例子来演示它的用法。 下面的实战事例依然选用经典的鸢尾花数据（分别标记为setosa、versicolor和virginica）的花萼和花瓣数据。包括花萼的长度和宽度，以及花瓣的长度和宽度。我们将根据这四个特征来建立支持向量机模型从而实现对三种鸢尾花的分类判别任务。 有关数据可以从data
在R中，可以使用e1071软件包所提供的各种函数来完成基于支持向量机的数据分析与挖掘任务。请在使用相关函数之前，安装并正确引用e1071包。该包中最重要的一个函数就是用来建立支持向量机模型的svm()函数。我们将结合后面的例子来演示它的用法。 下面这个例子中的数据源于1936年费希尔发表的一篇重要论文。彼时他收集了三种鸢尾花（分别标记为setosa、versicolor和virginica）的花萼和花瓣数据。包括花萼的长度和宽度，以及花瓣的长度和宽度。我们将根据这四个特征来建立支持向量机模型从而实现对三种鸢
>，<，>=，<=，==，!=。 (大于，小于，大于等于，小于等于，等于，不等于。)
上一篇我们从PromQL入门，这个篇章我们继续学习下PromQL的进阶知识与实际的使用
本文介绍了如何使用机器学习算法对马匹进行疾病预测。首先介绍了数据集构建和预处理，然后详细阐述了基于逻辑回归的疾病预测模型。最后，通过实验证明了该模型在预测马匹疾病方面的可行性。
上文中我们通过 ImageReader 获取到 Camera2 预览的 YUV 数据，然后利用 OpenGLES 渲染实现相机预览，这一节将利用 GLSL （OpenGL 着色器语言）基于不同的着色器实现多种基础滤镜。
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式，不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用，我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
这些对象与实际的应用有关，如：字符识别的模式 —— 每个字符图像；人脸识别的模式 —— 每幅人脸图像。
这篇文章讲述的是R语言中关于向量相关知识。希望这篇R语言文章对您有所帮助！如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言
生信技能树-数据挖掘课程笔记 数据类型 数值型 (numeric) 1.1 2 30 字符型 (character) "a" "bb" "ccc" 逻辑型 (logical) TRUE T FLASE F NA 变量赋值 string = "hello,world" string <- "hello,word" 比较运算 比较运算的返回值是逻辑值TURE 、FALSE > 大于 < 小于 >=小于等于 >=大于等于 == 等于 !=不等于 注意区分赋值= 与逻辑值判断的等于== 逻辑值关系 &有一者
数据预处理目的 保证数据的质量，包括确保数据的准确性、完整性和一致性 主要任务 数据清理 填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或者删除离群的点，先解决这些脏数据，否者会影响挖掘结果的可信度 噪声数据：所测量数据的随机误差或者方差 数据集成 比如，将多个数据源上的数据合并，同一个概念的数据字段可能名字不同，导致不一致和冗余，这里需要处理 数据规约 将巨大的数据规模变小，又不损害数据的挖掘结果，比如在数学建模里通过SPSS来降维，包括维规约（主成分分析法）和数值规约（数据聚集或者是回归） 回归：用一个函数拟合数据
输入或者输出中包含有序列数据的模型叫做序列模型。以循环神经网络RNN为基础建立的序列模型在自然语言处理，语音识别等领域中引起了巨大的变革。以下是一些序列模型的典型应用：
计算机语言的学习并不困难，关键是一定要由浅入深的实际操作练习。也许最开始的比较简单，学习者一带而过没有实际操作，之后的进一步学习很可能会陷入不知所云的困境，实际操作所带来的感觉是无法替代的，其价值也是非常重要的。
作者：daniel-D 来源：http://www.cnblogs.com/daniel-D/p/3244718.html 在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则： 1) d(x,x) = 0
在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则： d(x,x) = 0 // 到自己的距离为0 d(x,y) >= 0 // 距离非负 d(x,y) = d(y,x) // 对称性: 如果 A 到 B 距离是 a，那么 B 到 A 的距离也应该
（1）数据框约等于”表格“，不是完全等于表格。因为数据框不是电脑上的一个文件，并且要求每一列只能有一种数据类型。但是数据框可以导出，可以导出为一个表格。
在往期内容中，我已经和大家讲解了t检验和方差分析（ANOVA）在R语言中如何实现，这里需要注意：使用t检验和方差分析时，需要样本服从正态分布，并且方差齐性，或者经过变量变换后服从正态分布和方差齐性。但是如果我们的数据无论经过怎样的变量变换都达不到正态分布或方差齐性的要求，那么我们就需要使用基于秩次的非参数假设检验，非参数检验主要针对非正态样本，其统计效力会比带参数的假设检验要弱一些。
哈喽，我是学习生物信息学的阿榜！非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记，将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误，欢迎指正。让我们一起加油，一起学习进步鸭? 这份思维导图可以
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 【课程安利】人工智能课程请往下戳 如果想了解和系统学习更多人工智能、机器学习理论和项目实践，CSDN学院中有一系列精品AI课，分为大课和小课，包含数学基础、P
Clojure是一种动态类型语言，这意味着你在程序中永远不需要明确定义符号、函数、或者参数的数据类型。但是，所有的值仍然有一个类型。字符串时是字符串，数字是数字，列表是列表，等等。如果你尝试执行一个类型不支持的操作，将会在运行时产生错误。写代码时避免这种事情，是程序员的责任。对于有动态语言背景的人来说是很自然的事情，而那些只使用静态语言的人需要一些转变。
和 C 的标准函数库类似，Cg 提供了一系列内建的标准函数。这些函数用于执行数学上的通用计算或通用算法（纹理映射等），例如，需要求取入射光线的反射光线方向向量可以使用标准函数库中的 reflect 函数，求取折射光线方向向量可以使用 refract 函数，做矩阵乘法运算时可以使用 mul 函数。
逻辑型 (logical)： TRUE-T FALSE-F NA 缺失值，存在但未知，null（不存在）
当我们实现神经网络时，反向传播的过程中更容易出错。因此，如果我们能够实现一些使我们能够轻松调试神经网络的工具，那将是多么酷。在这里，我们将看到“梯度检查”的方法。简而言之，该方法使用数值方法近似梯度。如果实际的梯度接近计算得出的梯度，则可以正确实施反向传播。还有很多其他方法，让我们一起看看。有时，可以看到网络在几个epoch内陷入僵局，然后继续快速收敛。我们还将看到如何解决这个问题。让我们开始吧！
比如新建一个名为 LearnR的project，选择存放路径。新建好了看RSstudio的右下角模块中会有提示。
用以生成一个batch的图像数据，支持实时数据提升。训练时该函数会无限生成数据，直到达到规定的epoch次数为止。
数据框、矩阵取子集，逗号的两边分别表示行和列，要么是行名列名，要么是行号列号，还可以是逻辑值。
涵盖了常用到的距离与相似度计算方式，其中包括欧几里得距离、标准化欧几里得距离、曼哈顿距离、汉明距离、切比雪夫距离、马氏距离、兰氏距离、闵科夫斯基距离、编辑距离、余弦相似度、杰卡德相似度、Dice系数。
（1）矩阵本质上是一个二维数据结构，要求矩阵的每一列长度相同，同时元素类型要求一致，比如都是数值型元素。
初级统计函数 max() ，min() ， mean() ， median() ，var()方差 ， sd()标准差 ， sum()总和， length(x) # 长度（x中元素的个数）， unique(x) #去重复（第一次出现不为重复，第二次出现为重复），duplicated(x)#检查重复值 ， table(x) 重复值(因子）统计 ，sort(x) #排序 ， dim() 查看行列数， nrow()查看行数，ncol() 查看列数
数组可以看作是带有多个下标类型相同的元素集合。 维度向量(dimension vector)是一个正整数向量。如果它的长度为k，那么该数组就是k-维的。
在第二十六讲已经讲解了正定矩阵的一些性质，这一讲将给出判断矩阵为正定矩阵的判定条件，同时给出几何解释
阅读发表在ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS'17)(CCF-A)上的论文 DeepLog : Anomaly Detection and Diagnosis from System Logs through Deep Learning，该文提出了一种基于深度学习的系统日志异常检测与诊断方法。通过阅读文章来了解一些使用深度学习进行日志异常检测的方法，期望能对我有所启发。春恋慕
2023年6月27日，澳大利亚莫纳什大学宋江宁教授团队，与日本京都大学Tatsuya Akutsu教授，以及腾讯人工智能实验室姚建华研究员合作，在Briefings in Bioinformatics上发表文章iAMPCN: a deep-learning approach for identifying antimicrobial peptides and their functional activities。
上一节我们主要通过一个简单的银行发卡例子，引出一个简单的Perceptron Hypothesis Set-感知器，并且这个Hypothesis Set由许多条直线构成的。
本文将通过TensorFlow游乐场来快速介绍神经网络的主要功能。TensorFlow游乐场（http://playground.tensorflow.org）是一个通过网页浏览器就可以训练的简单神经网络并实现了可视化训练过程的工具。下图给出了TensorFlow游乐场默认设置的截图。
面向中文短文本的实体识别与链指，简称ERL（Entity Recognition and Linking），是NLP领域的基础任务之一，即对于给定的一个中文短文本（如搜索Query、微博、用户对话内容、文章标题等）识别出其中的实体，并与给定知识库中的对应实体进行关联。ERL整个过程包括实体识别和实体链指两个子任务。
项目流程 明确定义问题 考虑非机器学习的方法 进行系统设计 选择算法 确定特征，训练数据和日志 执行前处理 学习与参数调整 系统实现 项目基础 微积分 矩阵计算 概率计算 项目算法 分类：利用正确解答的离散类别与输入数据的组合进行学习，从未知数据预测类别 回归：利用正确的数值和输入数据的组合进行学习，从未知数据预测连续值 聚类：以某种基准对数据进行分组 降维：将高维数据映射为低维数据以便可视化或减少计算量。 分类算法（离散值） 二元分类（二值分类） 感知机 逻辑回归 svm(支持向量机) 神经网络
文本分析 文本分析指从文本中抽取出的特征来量化来表示文本信息，并在此基础上对其进行基于数学模型的处理。它是文本挖掘、信息检索的一个基本问题。 在“大数据”盛行的今天，对于非结构化信息的处理已经成了许多工作的必选项，而自然语言书写的文本，就是最典型的一种非结构化信息。 文本分析已经从学院派象牙塔中的研究课题逐步渗入到各个应用领域。对于正在做或者有志于做数据分析的人，掌握基本的文本分析知识和技法，已经成为必要。 向量空间模型 针对文本的具体操作很多，最典型的就是分类和聚类。引入机器学习的办法，让程序自己“学会”
合并是指将多个张量在某个维度上合并为一个张量，比如我们要将某学校所有的考试成绩单进行合并，张量A中记录了该学校1-4班的50名学生的9门科目的成绩，此时对应的shape就是[4,50,9]，张量B记录了5-10班的成绩，此时的shape就是[6,50,9]，我们合并这两个张量就能够得到该学校全部成绩的张量C为[10,50,9]，此时张量合并的用处就得以体现了。
文件保存的位置叫工作目录。working directory 即脚本，图片，文件的默认保存位置，也是文件读取的默认位置。
摘要本文将了解一下ElasticSearch控制相关度分数的TF/IDF，和向量空间模型
参考 https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/scoring-theory.html#tfidf
郭先生发现在开始学习three.js着色器材质时，我们经常会无从下手，辛苦写下的着色器，也会因莫名的报错而手足无措。原因是着色器材质它涉及到另一种语言--GLSL，只有懂了这个语言，我们才能更好的写出着色器材质，利用好的我们的GPU。
Elasticsearch 提供了一个最重要的功能就是相关性。它可以帮我们按照我们搜索的条件进行相关性计算。每个文档有一个叫做 _score 的分数。在默认没有 sort 的情况下，返回的文档时按照分数的大小从大到小进行排列的。
max（X）#最大值 min（x）#最小值， mean（x）#均值，median（x）#中位数
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