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如何使用R的sweep函数对表达矩阵进行标准化

否则后续差异表达分析得到的差异基因，很可能并不是真正生物学意义上的差异，而是由于前面提到的这些原因造成的。...如下图所示 除了中位数标准化之外，我们还可以使用z-score的方法来对表达谱数据进行标准化： z-score=(表达量-均值)/标准差 那么下面小编就给大家演示一下如何使用前面讲到的☞R中的sweep...函数，使用z-score的方法来对表达谱矩阵进行标准化 #为了保证随机数保持一致，这里设置一下种子序列 set.seed(123) #随机生成100个数，构造一个10X10的矩阵 data=matrix...scale这个函数比较熟悉的小伙伴，可能已经发现了，scale这个函数就能完成z-score的计算，我们来看看这个函数的说明 我们来看看scale这个函数的效果 #因为scale默认对列做操作，所以这里先用...t对表达矩阵做一个转置 #计算完再用t转置回来 data3=t(scale(t(data))) data3 得到的结果如下，有兴趣的小伙伴可以去对比一下跟使用sweep函数得到的结果。

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R语言系列第一期（番外篇 ）：R的6种对象—向量、矩阵、数组、因子、列表、数据框

前文我们讲到R处理数据面对的6种对象：向量，矩阵，数组，因子，列表，数据框。 A. 那我们就得好好给大家介绍一下这位能者的6个对象都长什么样子了。...· 3.数组 · 数组就像是更高维的矩阵，通常使用dim()函数来创建所需要的维度。内部元素类型需相同。同样的，数组内部元素类型必定是一样的。这里的数组可以很高的维度。...  2  1  1  1  1 r3  1  2  2  2  2 r4  2  2  1  1  1 r5  1  1  2  2  2 r6  1  1  1  1  1 #Tips：这个对象就像多个矩阵面的平行拼接...· 6.数据框 · 到最后一个对象了，在其他统计软件包中，数据框被称为“数据矩阵”或“数据集”，他是一系列等长度的向量和/或因子，交叉相关，很适合数据收集的类型。...到这里，我们R的对象就介绍完了。这部分的内容是一个基础的部分，可以让你理解R是怎样工作的。之后我们将继续揭开R的神秘面纱，敬请期待吧。

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129-R编程22-找对象之S3对象与泛型函数

简介 之前的部分，我们对R 的面向对象有了一个大致的了解。这里，我们追随R 的发展步伐，由易到难，由简入繁，先从S3 开始。...关于后者，可以参见：19 函数进阶 | R语言教程[2] 泛型函数就像是一个工具人，它的任务就是给S3 对象找到合适的工具（implementation），对应具体的class 的工具就是方法，这个过程也被叫做...，最好写一个helper 函数，其打包了建造器及验证器，并有如下规范： 函数名和类相同； 其输出是建造器和验证器的组合； 对于各种error 产生的异常有明确的错误提示； 周全的传参及类型转换设定。...R advanced 中，作者提出了两点注意： 虽然S3系统并不会限制我们给这些对象创建函数，但我们只给那些我们创建的类写generic；（尊重问题，如果想增加新方法，可以给作者发邮件）； generic...[1] "xx" 如果是下面这种： `[.secret` <- function(x, i) { new_secret(x[i]) } 为什么会是这样呢： r$> x[1] 错误: C stack

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面试官：为什么data属性是一个函数而不是一个对象？

一、实例和组件定义data的区别 vue实例的时候定义data属性既可以是一个对象，也可以是一个函数 const app = new Vue({ el:"#app", // 对象格式...警告说明：返回的data应该是一个函数在每一个组件实例中 二、组件data定义函数与对象的区别 上面讲到组件data必须是一个函数，不知道大家有没有思考过这是为什么呢？...data形式，使每个实例对象的数据不会受到其他实例对象数据的污染 三、原理分析 首先可以看看vue初始化data的代码，data的定义可以是函数也可以是对象 源码位置：/vue-dev/src/core...... } 定义data会进行数据校验 源码位置：/vue-dev/src/core/instance/init.js 这时候vm实例为undefined，进入if判断，若data类型不是...data可以是对象也可以是函数（根实例是单例），不会产生数据污染情况 组件实例对象data必须为函数，目的是为了防止多个组件实例对象之间共用一个data，产生数据污染。

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是否还在疑惑Vue.js中组件的data为什么是函数类型而不是对象类型

分析Vue.js组件中的data为何是函数类型而非对象类型 引言 正文 一、Vue.js中data的使用 二、data为对象类型 三、data为函数 结束语 引言 要理解本篇文章，必须具备JavaScript...李四 这时我们延续上面的例子，我们再在另一个页面注册一下该组件，这时有会调用函数Vue，创建一个实例对象 //又创建了一个Vue实例，会调用上面的定义的函数 let vm2 = new...这是因为这两个实例对象在创建时，是先获得了一个函数，将该函数的返回值作为了自己属性data的值，并且这两个实例对象中data的值在栈中对应的堆中的地址也不一样，所以他们不会互相影响。...因为我们刚开始定义了构造函数Vue时，给他内部的data设置了一个值，该值为对象类型，对象类型在js中称为引用数据类型，在栈中是存储着一个指向内存中该对象的堆中的地址。...因为本文也是说到构造函数创建实例对象的概念，如果对于JavaScript中对象的概念不理解的话，也可以翻阅我之前写的一篇文章，全面剖析了js中的对象概念——充分了解JavaScript中的对象，顺便弄懂你一直不明白的原型和原型链

3.4K30

框架篇-Vue面试题1-为什么 vue 组件中的 data 是函数而不是对象

在vue组件中data的属性值是函数,如下所示 export default { data() { // data是一个函数,data: function() {}的简写 return...name: 'itclanCoder', }, }; 当一个组件被定义,data必须声明为返回一个初始数据对象的函数,因为组件可能被用来创建多个实例 也就是说,在很多页面中,定义的组件可以复用在多个页面...如果data是一个纯碎的对象,则所有的实例将共享引用同一份data数据对象,无论在哪个组件实例中修改data,都会影响到所有的组件实例 如果data是函数,每次创建一个新实例后,调用data函数,从而返回初始数据的一个全新副本数据对象...这样每复用一次组件,会返回一份新的data数据,类似于给每个组件实例创建一个私有的数据空间,让各个组件的实例各自独立,互不影响,保持低耦合 可以看下面一段代码 // 声明构造器函数 function...,实例化出来的对象(p1,p2)都指向的是同一份实体 原型下的属性相当于是公有的 修改一个实例对象下的属性,也会造成另一个实例属性跟着改变,这样在组件复用的时候,肯定是不行的,那么改成函数就可以了的,如下代码所示

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R︱mlr包挑选最适机器学习模型+变量评估与选择（案例详解）

所有的计算和实验将用R语言来实现。 输入数据 我们将采用11个指标（振荡器），在输入设置中不设优先级。我们将从某些指标中抽取多个变量。然后我们将写一个函数形成17个变量的输入集。...sig <- sign(dz) return(cbind(zz, sig)) } 函数参数： pr = price — OHLCMed 报价的矩阵； ch — zigzag折线的最小长度，以点数计(...在这一部分中我们可以观察四个不同的任务：不可分辨关系，上下近似，正域和差别矩阵。 离散化。它用于将物理数据转换成名称数据。以RST的角度来看，这是为了维持对象之间的差别。...所有的计算和实验将用R语言来实现。 输入数据 我们将采用11个指标（振荡器），在输入设置中不设优先级。我们将从某些指标中抽取多个变量。然后我们将写一个函数形成17个变量的输入集。...在这一部分中我们可以观察四个不同的任务：不可分辨关系，上下近似，正域和差别矩阵。 离散化。它用于将物理数据转换成名称数据。以RST的角度来看，这是为了维持对象之间的差别。

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机器学习常用术语超全汇总

例如，某个混淆矩阵可以揭示，某个经过训练以识别手写数字的模型往往会将 4 错误地预测为 9，将 7 错误地预测为 1。 混淆矩阵包含计算各种效果指标（包括精确率和召回率）所需的充足信息。...F 假负例 (FN, false negative) 被模型错误地预测为负类别的样本。例如，模型推断出某封电子邮件不是垃圾邮件（负类别），但该电子邮件其实是垃圾邮件。...假正例 (FP, false positive) 被模型错误地预测为正类别的样本。例如，模型推断出某封电子邮件是垃圾邮件（正类别），但该电子邮件其实不是垃圾邮件。...为了最大化正类别和负类别之间的裕度，KSVM 可以在内部将这些特征映射到百万维度的空间。KSVM 使用合页损失函数。...R 等级 (rank) 机器学习中的一个多含义术语，可以理解为下列含义之一： 张量中的维数。例如，标量等级为 0，向量等级为 1，矩阵等级为 2。

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机器学习术语表

例如，某个混淆矩阵可以揭示，某个经过训练以识别手写数字的模型往往会将 4 错误地预测为 9，将 7 错误地预测为 1。 混淆矩阵包含计算各种效果指标（包括精确率和召回率）所需的充足信息。...假正例 (FP, false positive) 被模型错误地预测为正类别的样本。例如，模型推断出某封电子邮件是垃圾邮件（正类别），但该电子邮件其实不是垃圾邮件。...KSVM 使用合页损失函数（或相关函数，例如平方合页损失函数）。...为了最大化正类别和负类别之间的裕度，KSVM 可以在内部将这些特征映射到百万维度的空间。KSVM 使用合页损失函数。...R 等级 (rank) 机器学习中的一个多含义术语，可以理解为下列含义之一： 张量中的维数。例如，标量等级为 0，向量等级为 1，矩阵等级为 2。

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【学术】谷歌AI课程附带的机器学习术语整理（超详细！）

上面的混淆矩阵显示，在 19 个实际有肿瘤的样本中，该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤（18 个真正例），错误地将 1 个归类为没有肿瘤（1 个假负例）。...例如，某个混淆矩阵可以揭示，某个经过训练以识别手写数字的模型往往会将 4 错误地预测为 9，将 7 错误地预测为 1。混淆矩阵包含计算各种效果指标（包括精确率和召回率）所需的充足信息。...请注意图像上方的区域如何不是凸集： ? 严格凸函数只有一个局部最低点，该点也是全局最低点。经典的 U 形函数都是严格凸函数。不过，有些凸函数（例如直线）则不是这样。...为了最大化正类别和负类别之间的裕度，KSVM 可以在内部将这些特征映射到百万维度的空间。KSVM 使用合页损失函数。...R ---- 等级 (rank) 机器学习中的一个多含义术语，可以理解为下列含义之一： 张量中的维度数量。例如，标量等级为 0，向量等级为 1，矩阵等级为 2。

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R开发：常用R语言包介绍

r与python差异比较大的一个地方就是，python的机器学习算法集中程度比较高，比如sklearn，就集成了很多的算法，而R语言更多时候需要一个包一个包去了解，比较费时费力，对于python转过来的朋友非常不友好...，抽空整理了工作中常用的R包如下： 常用检验函数： ?...函数，基于rpart算法的集成算法 e1071包 svm函数，支持向量机算法 kernlab包 ksvm函数，基于核函数的支持向量机 nnet包 nnet函数，单隐藏层的神经网络算法 neuralnet...zoo 时间序列数据的预处理 统计及预处理： 常用的包 Base R, nlme aov, anova 方差分析 density 密度分析 t.test, prop.test, anova, aov:...最后剩下常用的就是读入和写出了： RODBC 连接ODBC数据库接口 jsonlite 读写json文件 yaml 读写yaml文件 rmakdown写文档 knitr自动文档生成 一般业务中使用比较多的就是上面这些了，当然R里面有很多冷门的包

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Google 发布官方中文版机器学习术语表

例如，某个混淆矩阵可以揭示，某个经过训练以识别手写数字的模型往往会将 4 错误地预测为 9，将 7 错误地预测为 1。混淆矩阵包含计算各种效果指标（包括精确率和召回率）所需的充足信息。...上面的混淆矩阵显示，在 19 个实际有肿瘤的样本中，该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤（18 个真正例），错误地将 1 个归类为没有肿瘤（1 个假负例）。...假正例 (FP, false positive) 被模型错误地预测为正类别的样本。例如，模型推断出某封电子邮件是垃圾邮件（正类别），但该电子邮件其实不是垃圾邮件。...为了最大化正类别和负类别之间的裕度，KSVM 可以在内部将这些特征映射到百万维度的空间。KSVM 使用合页损失函数。...R 等级 (rank) 机器学习中的一个多含义术语，可以理解为下列含义之一： 张量中的维度数量。例如，标量等级为 0，向量等级为 1，矩阵等级为 2。

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机器学习术语表机器学习术语表

同样，在 458 个实际没有肿瘤的样本中，模型归类正确的有 452 个（452 个真负例），归类错误的有 6 个（6 个假正例）。 多类别分类问题的混淆矩阵有助于确定出错模式。...例如，某个混淆矩阵可以揭示，某个经过训练以识别手写数字的模型往往会将 4 错误地预测为 9，将 7 错误地预测为 1。混淆矩阵包含计算各种效果指标（包括精确率和召回率）所需的充足信息。...假正例 (FP, false positive) 被模型错误地预测为正类别的样本。例如，模型推断出某封电子邮件是垃圾邮件（正类别），但该电子邮件其实不是垃圾邮件。...为了最大化正类别和负类别之间的裕度，KSVM 可以在内部将这些特征映射到百万维度的空间。KSVM 使用合页损失函数。...R 等级 (rank) 机器学习中的一个多含义术语，可以理解为下列含义之一： 张量中的维度数量。例如，标量等级为 0，向量等级为 1，矩阵等级为 2。

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