不需要RStudio，但建议使用RStudio，因为它可使普通用户更轻松地使用R Markdown。...Rstudio界面介绍 这时Rstudio的界面发生了一些变化，我们对界面做一些介绍，尤其是最新版本的新功能，视频介绍已在b站更新（公众号不能倍速）。...]), and condformat (Oller Moreno 2020[14]).等 3.4.表格渲染 通过前面可以看到：用knitr::kable()输出表格结果其实不是非常美观，并且很多功能都不能实现...其他拓展包可以参考：https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/table-other.html kableExtra包 本文以kableExtra包为例...journal submissions MDPI journal submissions Springer journal submissions 在此只对下面一个模板进行演示，其他模板操作类似，但是一般模板是不能包含中文字体的哦
❞ 表格和图的区别： 表格：一般用来查询和比较单独的值，精确地展示数据。 图：一般用来反应数据集的关系和整体的形状。 表格用途分类 根据下图展示的用途分类选择是否需要使用表格： ?...除了 gt 包，还有以下一些有用的表格相关 R 包： `kableExtra`[2] - 处理 HTML/LaTex 非常好。...`formattable`[3] - 处理 HTML 自定义单元格填充非常好。 `DT`[4] 或 `reactable`[5] 处理响应表（常用于 RMarkdown 和 Shiny）。...`flextable`[6] - 处理 Word 基于的表格。 `gtsummary`[7] - 有用的 gt 拓展包。 以下是表格语法： ?...: https://haozhu233.github.io/kableExtra/ [3] formattable: https://renkun-ken.github.io/formattable/
TEXTEX 屹立不倒的另一个原因是浮动对象的处理，即包括公式，表格、图形、页码、章节、文献、定理等的标签化与引用，实现文档内部的自由跳转，结合Acrobat Reader这样强大的pdf阅读器的支持，...1.2 统计类图书的核心要素 统计类图书的排版除普通图书的页面及文字风格等静态元素外，核心要素体现在浮动的对象上，使得图书的阅读体验更好地发挥出来，即在不同页面之间快速切换、跟踪、搜索，必要的R和Python...TEXTEX 有一套成熟的浮动对象的排版方式，通过给浮动对象打标签(label)，然后引用(ref), Bookdown思路一样，但比 TEXTEX 的处理稍复杂些(可能因不习惯引起)。...随着Rstudio的越来越成熟与强大（得益于许多优秀包的出现，如knitr, kableExtra）, Rstudio不仅是一个很好的代码编辑器(Eidtor), 也是一个非常好的集成开发环境(IDE)...Bookdown注重不同类型读者的媒体使用的差异，并很好地实现统一编写与差异化输出。
library(readxl) readxl包使你能够轻松地将数据从Excel中取出并输入R中。...library(kableExtra) 显示表格 library(data.table) 大数据的快速聚合 library(DT) 以更好的方式显示数据 library(tsfknn) 进行KNN回归预测...因此，我们可以说残差表现得像白噪声，并得出结论：ARIMA（2,1,0）和ARIMA（1,1,1）模型很好地拟合了数据。...这意味着该模型很好地拟合了数据。 一旦为每个数据集确定了模型，就可以预测未来几天的股票价格。 01 02 03 04 ---- 6.
library(readxl) readxl包使你能够轻松地将数据从Excel中取出并输入R中。...library(kableExtra) 显示表格 library(data.table) 大数据的快速聚合 library(DT) 以更好的方式显示数据 library(tsfknn) 进行KNN回归预测...因此，我们可以说残差表现得像白噪声，并得出结论：ARIMA（2,1,0）和ARIMA（1,1,1）模型很好地拟合了数据。...这意味着该模型很好地拟合了数据。 一旦为每个数据集确定了模型，就可以预测未来几天的股票价格。 6. KNN回归时间序列预测模型 KNN模型可用于分类和回归问题。最受欢迎的应用是将其用于分类问题。
library(readxl) readxl包使你能够轻松地将数据从Excel中取出并输入R中。...library(kableExtra) 显示表格 library(data.table) 大数据的快速聚合 library(DT) 以更好的方式显示数据 library(tsfknn) 进行KNN回归预测...因此，我们可以说残差表现得像白噪声，并得出结论：ARIMA（2,1,0）和ARIMA（1,1,1）模型很好地拟合了数据。...这意味着该模型很好地拟合了数据。 一旦为每个数据集确定了模型，就可以预测未来几天的股票价格。...点击标题查阅往期内容 自然语言处理NLP：主题LDA、情感分析疫情下的新闻文本数据 左右滑动查看更多 01 02 03 04 6. KNN回归时间序列预测模型 KNN模型可用于分类和回归问题。
library(readxl) readxl包使你能够轻松地将数据从Excel中取出并输入R中。...library(kableExtra) 显示表格 library(data.table) 大数据的快速聚合 library(DT) 以更好的方式显示数据 library(tsfknn) 进行KNN回归预测...因此，我们可以说残差表现得像白噪声，并得出结论：ARIMA（2,1,0）和ARIMA（1,1,1）模型很好地拟合了数据。...这意味着该模型很好地拟合了数据。 一旦为每个数据集确定了模型，就可以预测未来几天的股票价格。...---- 自然语言处理NLP：主题LDA、情感分析疫情下的新闻文本数据 01 02 03 04 6. KNN回归时间序列预测模型 KNN模型可用于分类和回归问题。
希望借此机会系统介绍一下刚刚发表的CancerMIRNome数据库以及更多地分享一些Shiny app开发的经验。 1..../ GREIN: http://www.ilincs.org/apps/grein/ 我自己的code也都可以在Github找到：https://github.com/rli012 这些应该都可以作为很好的学习素材...App 的基本结构 从零创建一个App 理解input和output 保持正确的要点 渲染和输出 session的解释 ID的用法 根据数据更新UI 表格-方案选择 表格-renderTable 表格-kableExtra
library(dplyr) library(patchwork) library(ggplot2) library(knitr) library(kableExtra) library(purrr)...目标 我的目标是建立一种分类算法，以区分这两个植物种类，然后计算决策边界，以便更好地了解模型如何做出此类预测。为了为每个变量组合创建决策边界图，我们需要数据中变量的不同组合。...但我仍偏爱XGBoost和LightGBM模型，因为它们可以通过在其目标函数中加入正则化来处理非线性关系，从而得到更可靠的决策边界。...随机森林模型在这里失败了，他们的决策边界看起来做得很好，但其实也有些模糊和尖锐的部分。 但当然，随着更多变量和更大维度的出现，这些决策边界会变得更加复杂和非线性。...tidyr_1.0.0 ## [13] stringr_1.4.0 purrr_0.3.2 ## [15] kableExtra
它能很好地反映数据的中心趋势，特别是在数据分布较为均匀的情况下。 优点: 简单直观，容易理解和计算。 在数据分布均匀时，能很好地代表整体情况。...用途: 几何平均常用于计算增长率（如投资回报率、人口增长率等）和比例变化，因为它可以更好地处理乘法效应和相对变化。 优点: 能更准确地反映数据的相对变化。...对于处理成比例的数据或涉及乘法关系的数据特别有效。 缺点: 不能处理负数或零值，因为这些值会使乘积为负或为零，从而无法取根。 计算过程相对复杂。...优点: 对于处理速率、比率等数据特别有效。 能很好地处理数据集中某些小值的情况。 缺点: 对于极小值非常敏感，会被非常小的数据点拉低。 不能处理为零的数据点，因为零的倒数是无穷大。...调和平均适用于处理速率和比率型数据，如平均速度和每单位成本。
如果你不能简单明了地解释一件事情，那么说明你还没有很好地理解它。...通过这个整理理顺了知识体系，也发现了其中一些自己不能很好的进行展开，如果不能很好地进行展开其实代表这个部分还需要自己反复咀嚼斟酌。...当然这个导图中肯定有很多的不足或者错误，至少现在我就觉得有些可能拆分的或者归纳的不太对，但是还没有更好的方法处理，这就是要处理的方向，能帮自己查漏补缺，这是一项长期的任务，不断学习归纳总结整理回顾
library(knitr)library(kableExtra)library(dplyr)theta_v <- data.frame(t(c(2.00,-2.00,1.00,2.00,0.95,0.85...如果我们要忽略过程中的任何体制转换，我们可以简单地将参数\（\ mu \）和\（\ sigma \）估计为 kable(mod_est, "html", booktabs = F,escape = F)...如果我们假设数据是固定的，那么我们错误地估计过程的平均值为62％。但是，与此同时，我们通过构造知道该过程表现出两个平均结果-一个正面和一个负面。波动性也是如此。...由于我们知道我们要处理两个状态，因此将其设置为2。但是，实际上，需要参考一种信息标准来确定最佳状态数。根据定义，我们有两个参数，均值\（\ mu_s \）和波动率\（\ sigma_s \）。
音乐的歌词渗透到我们的生活以及无所不在地细微地影响着我们的思想。预测性歌词的概念正在兴起，同时作为研究论文和毕业论文的主题变得越来越流行。这个案例分析会涉及这个新兴学科的几个部分而已。...是否可以预测是否一首歌曲会做的很好仅仅依赖于歌词分析？ 在第一个教程中，作为探索性的练习，你将会检查 Prince 音乐的歌词复杂程度。...检查歌词，现在它们展示了原始文本之上一个很好的、更简洁的版本。 ? 在文本挖掘中调整数据的另一个普遍的步骤是词干，或者叫拆分单词为它们的词根含义。...第一的歌曲 对于那些 Prince 狂热的粉丝来说，下面是一个快速浏览排行榜第一的歌曲（请注意，你可以用来自于 knitr 包的 kable() 和来自于 kableExtra 包的 kable_styling...然后进行一些处理：例如数据清洗和删除不提供信息的词汇，并开始歌曲的探索分析。 接下来，你通过把歌词转换词的表示以便于观察歌词复杂性的方法，更加深入地钻研文本挖掘。
混淆矩阵、精度、召回率和 F1 在处理分类问题时，一个很好且很简单的指标是混淆矩阵（confusion matrix）。该指标可以很好地概述模型的运行情况。因此，它是任何分类模型评估的一个很好的起点。...对于一个给定类，精度和召回率的不同组合如下： 高精度+高召回率：模型能够很好地检测该类； 高精度+低召回率：模型不能很好地检测该类，但是在它检测到这个类时，判断结果是高度可信的； 低精度+高召回率：模型能够很好地检测该类...，但检测结果中也包含其他类的点； 低精度+低召回率：模型不能很好地检测该类。...关于可分离性 在前面的例子中，我们可以观察到两个类似乎不能很好地分离开（彼此相距不远）。但是，数据不平衡不代表两个类无法很好地分离。...总结 这篇文章的核心思想是： 当我们使用机器学习算法时，必须谨慎选择模型的评估指标：我们必须使用那些能够帮助更好了解模型在实现目标方面的表现的指标； 在处理不平衡数据集时，如果类与给定变量不能很好地分离
混淆矩阵、精度、召回率和 F1 在处理分类问题时，一个很好且很简单的指标是（confusion matrix）。该指标可以很好地概述模型的运行情况。因此，它是任何分类模型评估的一个很好的起点。...对于一个给定类，精度和召回率的不同组合如下： 高精度+高召回率：模型能够很好地检测该类； 高精度+低召回率：模型不能很好地检测该类，但是在它检测到这个类时，判断结果是高度可信的； 低精度+高召回率：模型能够很好地检测该类...，但检测结果中也包含其他类的点； 低精度+低召回率：模型不能很好地检测该类。...关于可分离性 在前面的例子中，我们可以观察到两个类似乎不能很好地分离开（彼此相距不远）。但是，数据不平衡不代表两个类无法很好地分离。...总结 这篇文章的核心思想是： 当我们使用机器学习算法时，必须谨慎选择模型的评估指标：我们必须使用那些能够帮助更好了解模型在实现目标方面的表现的指标； 在处理不平衡数据集时，如果类与给定变量不能很好地分离
你的算法必须在训练集上表现得很好，才能期望它在开发集和测试集上能够有着良好的表现。...除了先前提到的用于处理高偏差的技术外，我通常也会在训练数据上进行误差分析，处理方式类似于在开发集上设置一个 Eyeball 开发集。...当你的算法有着高偏差时（例如算法没有很好拟合训练集的时候）这将有所帮助。 举个例子，假设你正在为一个应用程序构建一个语音识别系统，并收集了一组志愿者的音频片段。...因此你可能会关注一些技术，使其能够更好地适应背景噪音的训练样本。 你也可以仔细检查正常人是否能转录这些音频片段，这些音频应该与你的学习算法的输入音频相同。...如果背景噪音过于嘈杂，导致任何人都不能理解音频里说了什么，那么期望算法正确地识别这样的话语就不太合理。我们将在后面的章节中讨论将算法的性能与人类水平进行比较的好处。
本文作者是 Kanda 的机器学习工程师 Daniel Rothmann，他在和客户合作的过程中总结出的小数据处理方法。 01 认识到你的模型不能很好地泛化 这应该是第一步。...但这只是对数据进行细微更改，它不应显著地改变模型的输出。 04 生成一些合成数据 如果你已经用尽了增加真实数据的方法，你可以开始考虑创建一些假数据。...生成合成数据也是一种很好的方法，它可以用来覆盖一些实际数据集中不会出现的边缘情况。 05 小心「幸运的分割」 在训练机器学习模型时，通常将数据集按一定比例随机分割成训练集和测试集。通常情况下，这很好。...但是，在处理小数据集时，由于训练示例数量较少，因此噪音风险较高。 在这种情况下，你可能会意外地得到一个幸运的分割：一个特定的数据集分割，在这个分割中，你的模型将很好地执行并在测试集中效果很好。...当数据集较小，数据点维数较高时，支持向量机等算法是一种很好的选择。 不幸的是，这些算法并不总是像最先进的方法那样精确。
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