R中具有基函数的Monty Hall对策 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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R中的sweep函数

函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值...sweep(M,1,rowMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一行的均值，MARGIN=1，对行做操作 sweep(M,1,apply(M,1,mean)) 2.每一行列都减去这一列的均值...#方法一，通过colMeans函数来计算每一列的均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一列的均值，MARGIN=2，对列做操作 sweep(M,2,

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「R」tidyverse 中的公式函数

构造数据本文为了聚焦于公式函数本身的用法，我构造的示例数据会非常的简单。...img 公式保存了创建它的环境使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？...")=R_GlobalEnv> 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...基本用法假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理，在不使用 scale() 函数的情况下，我们可能会手写一个函数： scale2 <- function(x) { (x - mean...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。

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R中的替换函数gsub

R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...vector举例如下： > x R Tutorial","PHP Tutorial", "HTML Tutorial") > gsub("Tutorial","Examples",x) #将...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数，结合正则表达式。...，我们知道组织病理分期分成stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子我们使用gsub函数...，并转换成因子我们还是使用gsub函数 #删除组织病理学分期末尾的A，B或者C等字母，例如Stage IIIA，Stage IIIB stage=gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage

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R中的stack和unstack函数

我们用R做数据处理的时候，经常要对数据的格式进行变换。例如将数据框（dataframe）转换成列表（list），或者反过来将列表转换成数据框。...那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠，就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢？下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息，将第一列的数据划分到各个组，是一个去堆叠的过程。...一、unstack 下面我们来看几个具体的例子例如现在我们手上有一个数据框，里面的数据来自PlantGrowth 我们可以先看看PlantGrowth 中的内容，第一列是重量，第二列是不同的处理方式...，后面小编会使用这两个函数来给大家举个真实的应用案例，敬请期待。

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R中的expand.grid() 函数

在R中，expand.grid()函数可以返回几个元素所有可能的组合，使我们免于多层遍历的苦恼。...其实这个就是我们提供的sex，age，major中的变量分别组合起来得到的，类似于，遍历三层循环得到所有的排列组合。

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R中的grep和grepl函数

在日常数据分析的过程中，我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西，或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数，grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的，在linux中模式匹配也用grep这个函数，前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置，grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数参考资料： ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数

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「R」获取R包中的函数和对象列表

方案在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version

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派生类对基类中虚函数和非虚函数的继承效果

而虚函数的作用，主要是为了让父类指针可以调用子类的函数，这种是在运行时才决定调用哪个函数 1、虚函数：　　C++的虚函数主要作用是“运行时多态”，父类中提供虚函数的实现，为子类提供默认的函数实现。...子类可以重写父类的虚函数实现子类的特殊化。 2、纯虚函数：　　C++中包含纯虚函数的类，被称为是“抽象类”。抽象类不能使用new出对象，只有实现了这个纯虚函数的子类才能new出对象。　　...C++中的纯虚函数更像是“只提供申明，没有实现”，是对子类的约束，是“接口继承”。　　C++中的纯虚函数也是一种“运行时多态”。...3、普通函数：　　普通函数是静态编译的，没有运行时多态，只会根据指针或引用的“字面值”类对象，调用自己的普通函数。　　普通函数是父类为子类提供的“强制实现”。　　...因此，在继承关系中，子类不应该重写父类的普通函数，因为函数的调用至于类对象的字面值有关。参考链接

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巧用R中的各种排名窗口函数

函数对比 SQL中窗口函数语句中over语句中两个关键词：partition by和order by，R语言中也有与之一一对应的函数： ?...1 row_number函数 R语言中的row_number函数与sql中的row_number函数相同，对group_by后面字段进行分组，按照order_by后面字段排序，生成一个连续不重复的编码...2 min_rank函数 R语言中的min_rank函数与sql中的rank函数相同，row_number函数对order_by后面字段相同的记录编码是不同的，min_rank就是解决这个问题，对相同的记录编码相同...同样得到与sql中相同的输出结果： ? 4 ntile函数 R语言中的ntile函数与sql中的ntile函数相同，把每一组分成几块，块数由参数n决定： ?...总结简单介绍R语言中4个排名窗口函数，函数名几乎与sql中的4个排名窗口函数一样（除了min_rank与rank）,但R语言的排名窗口函数的输出结果与sql中的输出结果有点不同：R语言的数据结果不改变原来的数据顺序

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R中的自定义函数function

函数语法函数名<-function(parameters){ statemens return(expression)} printLine <- function () { print("---...-----------------------------------------"); } #函数的调用 printLine(); #错误：无参函数，有参调用 printLine("parameter...function (n) { for(i in 1:n) { print("--------------------------------------------"); } } #错误：有参函数...，实现了summary函数的加强版功能！...更多自编函数，参见Erin的自编函数整理，直接调用帮助你的数据分析工作事半功倍哦！

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R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...红线是的变量重要性函数，蓝线是的变量重要性函数。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为看起来比其他两个要重要得多，但事实并非如此。...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码，我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type...关联度接近1时，与具有相同，并且与蓝线相同。然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。

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R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数，蓝线是的变量重要性函数。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码，我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。

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计算与推断思维八、随机性

这个节目令人兴奋的一部分是，虽然参赛者有机会赢得大奖，但他们可能最终会选择不那么理想的“zonks”。这就是现在所谓的 Monty Hall 问题的基础。...参赛者现在可以选择打开两扇门中的哪一扇。参赛者需要作出决定。如果她想要这辆车，她应该选择打开哪扇门？她应该坚持最初的选择，还是转向另一个门？这是 Monty Hall 问题。...doors = make_array('Car', 'Goat 1', 'Goat 2') goats = make_array('Goat 1', 'Goat 2') 现在我们定义一个函数monty_hall...函数中，来模拟一次游戏的结果。...数学是准确发现概率的主要工具，尽管计算机也可用于此目的。模拟可以提供出色的近似，具有很高的概率。在本节中，我们将以非正式方式制定一些简单的规则来管理概率的计算。

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C++17中具有显式对齐的分配函数：入门指南

接下来，我们将深入探讨 C++17 中具有显式对齐的分配函数，全面了解其语法规则、使用技巧以及实际应用场景。1. 内存对齐的概念在计算机系统的底层架构中，内存对齐扮演着举足轻重的角色。...C++17 中的显式对齐分配函数2.1 operator new 和 operator new[] 的显式对齐版本C++17 为开发者带来了两个全新的内存分配函数，它们的出现，使得在分配内存时能够明确指定对齐要求...3.2 嵌入式系统嵌入式系统由于其资源有限、硬件环境特殊等特点，对内存使用有着极为严格的要求。显式对齐在嵌入式系统开发中具有重要意义。一方面，它有助于程序员更好地控制内存布局。...然而，SIMD 指令集通常对操作数在内存中的对齐方式有着严格要求。通过使用 C++17 中显式对齐的分配函数，程序员可以确保数据在内存中的存储满足 SIMD 指令的对齐要求。...总结C++17 中引入的显式对齐分配函数，为程序员提供了更为强大的内存管理工具。

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python内置函数sorted(x)的作用是_Python代码中sorted()函数具有哪些功能呢？

参考链接： Python中的Sorted 摘要: 下文讲述Python代码中sorted()函数的功能说明，如下所示: sorted()函数功能说明 sorted()函数功能: 用于对所有可迭代的对象进行排序操作... sorted()函数语法: sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) -------参数说明---- iterable:可迭代对象... cmp:比较的函数，这个具有两个参数，参数的值都是从可迭代对象中取出，此函数必须遵守的规则为，大于则返回1，小于则返回-1，等于则返回0。 ...key:主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。 ...函数示例分享 >>> t =[11,5,12,98,100,87] >>> t2 = sorted(t) >>> t [11, 5, 12, 98, 100, 87] >>> t3=[('a'

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浅谈熵与贝叶斯

熵概述熵entropy，用来描述概率分布的混乱程度，描述包含的信息量。一般认为，越混乱的系统包含的信息量越大，反之确定的概率为1的系统不包含任何信息量。...均匀分布的系统熵最大，为H=log2(n)H = log_2(n )，反之系统越偏斜熵越小。对于自然界中的一个系统，熵只会增加不会减少，并且过程不可逆。...例子 Monty Hall 三门问题（Monty Hall problem）亦称为蒙提霍尔问题、蒙特霍问题或蒙提霍尔悖论，大致出自美国的电视游戏节目Let’s Make a Deal。...问题名字来自该节目的主持人蒙提·霍尔（Monty Hall）。参赛者会看见三扇关闭了的门，其中一扇的后面有一辆汽车，选中后面有车的那扇门可赢得该汽车，另外两扇门后面则各藏有一只山羊。...另一个的Monty Hall 现在将原问题稍作修改，有5个门，主持人打开没有奖的两个门。

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Monty Hall 问题与贝叶斯定理的理解

三门问题（Monty Hall problem），是一个源自博弈论的数学游戏问题，大致出自美国的电视游戏节目Let's Make a Deal。...问题的名字来自该节目的主持人蒙提·霍尔（Monty Hall）。...Monty Hall与贝叶斯定理不仅包含了概率学和逻辑学，还包含了心理学，但研究的角度是不同的。心理学研究人们主观概率估计的认知加工过程规律。...这一领域的探讨对揭示人们对概率信息的认知加工过程与规律、指导人们进行有效的学习和判断决策都具有十分重要的理论意义和实践意义。在机器学习中包含了各种对数据的判断与决策。...因此贝叶斯定理在机器学习中也起着至关重要的作用。

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Python 小型项目大全 46~50

这将返回一个介于1和6之间的随机数，无论掷出多少骰子，该随机数都会被添加到累计总数中。random.randint()函数具有均匀分布，这意味着每个数字都像其他数字一样有可能被返回。...更多关于蒙蒂霍尔问题的信息可以在en.wikipedia.org/wiki/Monty_Hall_problem找到。..."""The Monty Hall Problem, by Al Sweigart email@protected A simulation of the Monty Hall game show problem...Hall Problem, by Al Sweigart email@protected In the Monty Hall game show, you can pick one of three...This program demonstrates the Monty Hall problem by letting you do repeated experiments.

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R中的概率分布函数及可视化

对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。...R中拥有众多的概率函数，既有概率密度函数，也有概率分布函数，可以调用函数，也可以产生随机数，其使用规则如下所示： [dpqr]distribution_abbreviation() 其中前面字母为函数类型...，含义如下： d=密度函数（density） p=分布函数（distributionfunction） q=分位数函数（quantilefunction） r=生成随机数（随机偏差） distribution_abbreviation...为概率分布名称的缩写，R中的概率分布类型如下所示：对于概率密度函数和分布函数，其使用方法举例如下：例如正态分布概率密度函数为dnorm()，概率分布函数pnorm()，生成符合正态分布的随机数rnorm...R也可以产生多维随机变量，例如MASS包中的mvrnorm()函数可以产生一维或者多维正态分布的随机变量，其使用方法如下所示： mvrnorm(n=1, mu, Sigma...)

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三门问题的计算机模拟,三门问题是指_数学三门问题

三门问题(Monty Hall problem)亦称为蒙提霍尔问题、蒙特霍问题或蒙提霍尔悖论，大致出自美国的电视游戏节目Let’s Make a Deal。...问题名字来自该节目的主持人蒙提·霍尔(Monty Hall)。参赛者会看见三扇关闭了的门，其中一扇的后面有一辆汽车，选中后面有车的那扇门可赢得该汽车，另外两扇门后面则各藏有一只山羊。...中文名三门问题外文名 Monty Hall problem别名蒙提霍尔问题提出者蒙提霍尔三门问题问题编辑语音三门问题由来以下是蒙提霍尔问题的一个著名的叙述，来自 Craig...三门问题回响编辑语音对于“蒙提霍尔问题”(“Monty Hall dilemma”)，玛丽莲·沃斯·莎凡特在她专栏的回答是改选会更有优势，这在美国引起了激烈的争议：人们寄来了数千封抱怨信，很多寄信人是科学老师或学者...THE MONTY HALL PROBLEM ．LET’S MAKE A DEAL[引用日期2013-11-13] 4.

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