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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,...useBytes = FALSE) 其中pattern是要替换的字符，replacement是替换成的字符，x是对应的string或string vector。...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。...duplicated(clin$case_submitter_id) #提取非重复的样本的临床信息 clin=clin[index,] 可以得到如下临床信息表前面给大家讲过☞肿瘤TNM分期...) #将Stage III和Stage IV替换成stage III/IV，剩下的stageI和II保持不变 stage=gsub("Stage IV.

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使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率

下面是如何使用样本数据集exrates1准备数据的说明。图1提供了该数据集中时间序列的可视化。...R> par(mfrow = c(2, 1))R> plot(sim) 运行采样器函数svsample，它用作C语言中实际采样器的R-wrapper 。...，（5）运行时中的采样运行时，（6）先验中的先验超参数，（7）细化中的细化值，以及（8）这些图的汇总统计信息，以及一些常见的转换。...（2）paratraceplot：显示θ中包含的参数的轨迹图。图5显示了一个示例。（3）paradensplot：显示θ中包含的参数的核密度估计。...为了更快地绘制较大的后验样本，应将此参数设置为FALSE。如果参数showprior为TRUE（默认值），则先验分布通过虚线灰色线指示。

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【R语言】根据映射关系来替换数据框中的内容

前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub，还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...接下来我们要做的就是将第四列中的注释信息，从转录本ID替换成相应的基因名字。我们给大家分享三种不同的方法。...result2中 result2=bed #使用stri_replace_all_regex进行替换 #将rownames(mapping)，即转录本ID替换成mapping[[1]]，即基因名字 result2...bed文件中的内容存放在result3中 result3=bed #使用mgsub进行替换，将rownames(mapping)，即转录本ID替换成mapping[[1]]，即基因名字 result3$...参考资料： ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列

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灵活替换、无惧缺芯，ARM工控板中的模块化设计！

2022年是充满不确定性的一年，物料价格上涨、交期延长等问题将持续影响产品交付。如何从设计环节尽量减少影响呢？下文将以HDG2L-IOT为例，介绍ARM工控板中的模块化设计。...HDG2L-IOT是基于瑞萨RZ/G2L 双核A55处理器设计的高性价工控板，其WIFI、以太网、USB、音频、4G/5G等部分采用模块化设计，理念是自由搭配、灵活替换。...模块中的HUB芯片可选择FE1.1、FE2.1、USB2514、USB5744等，并兼容支持USB2.0、USB3.0通信协议。 ...该模块采用邮票孔设计，集成了完整的麦克风接口和立体声耳机驱动器。此外，同类型功能的音频芯片还有TLV320，可做到模块化兼容替换。...图6 5G/4G接口模块总结：面对多样化的需求及紧张的原材料供应形式，模块化设计可以做到自由搭配、灵活替换，特别是小规模量产的产品有明显交期、成本优势。

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R语言调整随机对照试验中的基线协变量

参与者被随机分配到两个（有时更多）的群体这一事实确保了，至少在期望中，两个治疗组在测量的，重要的是可能影响结果的未测量因素方面是平衡的。...因此，两组之间结果的差异可归因于随机化治疗而不是对照（通常是另一种治疗）的效果。如果随机化没有受到影响，即使不调整任何基线协变量，试验的治疗效果估计也是无偏的。...即使在各组之间的某些基线变量出现不平衡的情况下也是如此。这是因为偏差被定义为估计量（由我们的统计程序给出，如线性回归）是否在重复样本中具有等于目标参数的期望。...有时估计值会高于真实值，有时低于真实值，但只要平均值等于目标值，我们就会说估算值是无偏见的。协变量调整现在让我们考虑调整一个或多个基线协变量，在我们的分析中随机化时。...这通常通过拟合结果的回归模型来完成，随机组和基线变量作为协变量。我们可以使用R来说明这一点。我们将模拟n = 50个受试者的小型研究的数据，随机化50％治疗= 0和50％治疗= 1。

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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。...例如，考虑一个非常简单的线性模型在这里，我们使用一个随机森林的特征之间的关系模型，但实际上，我们考虑另一个特点-不用于产生数据- ，即相关。我们考虑这三个特征的随机森林。...我想我发现图形混乱，因为我可能会想到的重要性的恒定。考虑到其他变量的存在，我们已经掌握了每个变量的重要性。...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

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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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统计简单学_基本概念

，并估计推论可信度的大小估计——点估计和区间估计假说检定——推论一或两组样本之母体及特定值间是否有显著差异变异数分析——推论三组或以上之母体及特征值是否有显著差异回归分析 ?...统计学的工作流程 ? 统计参数分为群体参数，样本参数 1. 群体参数：μ\mu，σ\sigma，PP 2....样本参数：X¯\bar{X}，SS，P̂ \hat{P} 随机变量的分类随机变量（Random Variable）分为质变数和量变数。...质变数（Qualitative R.V.; Categorical R.V.）...无序型有序无固定间隔型有序有固定间隔型量变数（Quantitative R.V.; Numerical R.V.）离散型连续型抽样方法简单随机抽样系统抽样分层随机抽样部落抽样

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关于Oracle和MySQL中的无密码登录 (r5笔记第39天)

无密码登录在一定程度上能够简化流程，对于密码敏感，但是又需要提供访问权限的情况下是一个不错的选择。尤其是在乙方在做一些操作的时候，要密码和给密码是一个纠结的问题。...在Oracle和MySQL中都有相应的解决方案，大道至简，这个功能的目的都是类似的。在Oracle中可以通过设置wallet来实现，在10g版本开始支持。...先来看看Oracle中的wallet实现无密码登录，可以通过mkstore来配置，我们可以使用--help得到命令使用的帮助。...sqlnet.ora中需要配置的内容如下： $ cat sqlnet.ora WALLET_LOCATION = (SOURCE = (METHOD = FILE) (METHOD_DATA...我们直接可以通过一个命令来完成配置，制定这个无密码登录的别名为fastlogin [mysql@oel1 ~]$ mysql_config_editor set --login-path=fastlogin

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tensorflow基础

what-if tool，path to example栏中输入tfrecord文件路径即可 tensorflow 常量、变量（类实现需要初始化、神经网络方向传播算法中可以被算法修改的值）静态和动态...，输出多个标签（多标签分类问题、softmax激活函数取概率值最大的几个值，softmax概率值接近0，导致梯度消失，准确率低可用logsoftmax替换，pow(10,input)计算概率）模型训练的分类数...Hinge（svm线性可分，模式识别中的算法）、CrossEntropyLoss、Focal loss、Center Loss）、模型输出和期望值的差距 Cost函数【误差函数】：Lost函数的样本平均值...：输出无固定分类（极大似然估值【贝叶斯分类器最大值】、蒙特卡洛算法【伪随机数算法（有周期性、可预测）】，kmeans算法【随机给定几个区域中心点，遍历所有点计算距离最近中心和重新计算中心点，直到中心点不再变化...= TP / (TP + FN) 召回率 F1 = 2 * r * p / (r + p) 即 2/F1 = 1/r+1/p acc = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN

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聊一聊大火的对比学习

而相似样本的构造，又可以分为有监督与无监督两种：「有监督对比学习」：通过将监督样本中的相同label的样本作为正样本，不同label的样本作为负样本，来进行对比学习；「无监督对比学习」：由于没有监督信号...无监督对比学习笔者曾经在实验中，通过对样本进行eda（随机替换、随机删除、随机重复和随机互换），来构造不同view，由此进行对比学习。...而在有监督任务学习中的方案也是比较直观：将样本进入模型两遍，然后在做监督任务的同时，增加一个对比学习，不过笔者实验时被之前无监督任务的思路所束缚了，一直使用encoder output 的logits来表征语义...对比笔者之前的思路与R-Drop 中的思路，首先R-Drop 中是直接作用在最终的probs上，而笔者是希望encoder output logits 之间能“同性相吸，异性排斥”，而由于在做分类任务时...而有监督任务中也可以使用无监督对比学习的思路，如上文提到的R-Drop，而有监督对比学习自从Supervised Contrastive Learning for Pre-trained Language

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机器学习系列--数据预处理

一.数据清理简介：试图填充缺失值、光滑噪声并识别离群点、纠正数据中不一致。 1.缺失值忽略：有可能影响结果人工填写缺失值使用一个全局常量填充缺失值：将缺失的属性值用同一个常量替换。...等宽分箱：每个”桶”的区间宽度相同等深分箱：每个”桶”的样本个数相同用户自定义区间分箱数据平滑按平均值平滑：对同一箱中数据求平均值，用平均值代替该箱子中的所有数据。...每一步中，删除尚在属性集中最差的属性。 3.逐步向前选择和逐步向后删除的组合 4.决策树归纳数量归约用替代、较小的数据表示形式替换原数据。...抽样因为它允许用数据小的多随机样本表示大型数据集。...1.无放回简单随机抽样 2.有放回简单随机抽样 3.簇抽样 4.分层抽样数据立方体数据压缩使用交换，以便得到原数据的归约或“压缩“表示。维归约和数量归约可以视为某种形式数据压缩。

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tensorflow

what-if tool，path to example栏中输入tfrecord文件路径即可 3.tensorflow 常量、变量（类实现需要初始化、神经网络方向传播算法中可以被算法修改的值...，可以get_slot获取）一个输入，输出多个标签（多标签分类问题、softmax激活函数取概率值最大的几个值，softmax概率值接近0，导致梯度消失，准确率低可用logsoftmax替换，pow...）、模型输出和期望值的差距 Cost函数【误差函数】：Lost函数的样本平均值，lost单个样本 tf.equal计算准确度（准确度和lost算法不同） CNN...：输出无固定分类（极大似然估值【贝叶斯分类器最大值】、蒙特卡洛算法【伪随机数算法（有周期性、可预测）】，kmeans算法【随机给定几个区域中心点，遍历所有点计算距离最近中心和重新计算中心点，直到中心点不再变化...= TP / (TP + FN) 召回率 F1 = 2 * r * p / (r + p) 即 2/F1 = 1/r+1/p acc = (TP + TN) / (TP + TN + FP

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小样本学习及其在美团场景中的应用

2.1.1 样本增强 2.1.1.1 简单数据增强EDA EDA1 通过知识库来替换句子中的某些词/短语，主要包含以下四种操作：同义词替换（Synonym Replacement，SR）：不考虑停用词...，在句子中随机抽取n个词，然后从同义词词典中随机抽取同义词，并进行替换。...随机交换（Random Swap，RS）：随机的选择句中两个单词并交换它们的位置。重复n次。随机删除（Random Deletion，RD）：以概率p随机删除句子中每个单词。...图6 R-Drop模型图图6中左边图表示了每个输入样本都会经过模型两次，得到两个概率分布，右图展示了由于Dropout本身的随机性，对同一个样本重复两次就可以得到两个子模型。...而在Mean Teacher中，无标签数据的目标标签来自 Teacher模型的预测结果。

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Python中实用的库函数

集合元素是有序的，添加元素后集合仍然保持有序。...字典的键是有序的，可按顺序遍历键。...()# 浮点数[2,6]random.uniform(2, 6)# 整数[6,8]random.randint(6,8)# 随机返回range中的一个元素random.randrange(0, 31,...2) # 输出[0,30]内的偶数# 随机返回集合中的一个元素random.choice([1,2,3])# 随机打乱集合，无返回arr=[1,2,3,4,5]random.shuffle(arr)...1)个元素参与选择，这(r-1)个元素是替换符，可以替换成组合中已存在的元素，形成重复。

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【V课堂】R语言十八讲(十五)—-置换检验和自助法

因变量呈正态分布,齐方差性,独立,与自变量是线性关系,无离群点。...于是,今天给大家介绍另外一种检验方法—-置换检验.和自助法(bootstrap) 置换检验 1.与参数方法相同计算统计量记做t0 2.将所有样本放在一个组,然后随机的分配到两个组中,再计算统计量记做t(...我们发现置换法也可以处理有序的因子.它默认线性趋势分析。通过置换的方达.我们解决了总体分布未知,样本量太小,有离群点的困惑(如果你在问,为什么置换一下就可以忽视这些假设了?...自助法 1.从样本中随机有放回的抽样的到自助样本 2.计算统计量 3,重复步骤1和2得n个统计量,并从小到大排序. 4,在0.05显著性水平下,找出中间95%区间就是置信区间,在这区间之外的就是拒绝域(...原来的R^2是0.7809在使用自助法之后,百分位方法的置信区间是(0.6724,0.8757)使用调整偏差方法后是(0.6158,0.8538) 由于,lmperm包在R中已经不能用了,所以线性回归和方差分析的置换法

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Numpy笔记-进阶篇

，并返回有序结果 intersect1d(x, y) 计算x, y中的公共元素，并返回有序结果 union1d(x, y) 计算x, y的并集，返回有序结果 in1d(x, y) 得到一个”x元素是否包含于...y”的布尔型数组 setdiff1d(x, y) 集合的差，即元素在x中且不在y中 setxor1d(x, y) 集合的对称差，即存在于一个数组中但不同时存在于两个数组中的元素（异或）线性代数 emmm...返回一个序列的随机排列或返回一个随机排列范围 shuffle 对一个序列就地随机排列 rand 产生均匀分布的样本值 randint 从给定的上下限范围内随机选取整数 randn 产生正态分布（平均值...0，标准差1）的样本值 binomial 产生二项分布的样本值 normal 产生正态（高斯）分布的样本值 beta 产生Beta分布的样本值 chisquare 产生卡方分布的样本值 gamma 产生...Gamma分布的样本值 uniform 产生[0, 1)中均匀分布的样本值范例：随机漫步随机漫步理论(Random Walk Theory)认为，证券价格的波动是随机的，像一个在广场上行走的人一样

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【机器学习】第三部分贰：决策树分类

如何选择特征 ① 信息熵信息熵（information entropy）是度量样本集合纯度的常用指标，该值越大，表示该集合纯度越低（或越混乱），该值越小，表示该集合纯度越高（或越有序）....，此时，样本比划分之前更加有序（混乱程度降低），信息熵的值有所降低。...增益率定义为：其中 ④ 基尼系数基尼系数定义为：直观来说，基尼系数反映了从数据集D中随机抽取两个样本，类别标记不一致的概率....先训练为一颗完整的决策树，然后自低向上对非叶子节点进行考察，若将该节点对应的子树替换为叶节点能带来决策树泛化能力提升，则将该子树替换为叶节点....随机森林简单、容易实现、计算开销小，在很多现实任务中展现出强大的性能，被誉为“代表集成学习技术水平的方法”.

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池塘抽样 Reservoir Sampling

但是，当n变成一个极大的不固定的数，大到无法将n个样本全部载入到内存中，那么上述通过[0,n)随机数的方式就不能达到期望。需要一种在n不确定情况下，也可以针对全部样本进行随机抽样的算法。...实现使用链表结构表示未知大小的样本总数，随机选取k个样本 #1.将[0, k)个样本依次放入reservoir[k]中 #2.遍历I in [k, n)，每次从[0, i]随机一个数r，假设r∈[0,...证明范围在[k, n)的倒数k个数被选取的概率是k/n 对于这个范围内的每一个streami元素，执行的操作都是先从[0,i)随机一个数r，假设r<k,则将reservoirr替换为streami。...考虑最后一个样本streamn-1被选中的概率，由于是最后一个样本，因此该样本一旦被选取，后续不会存在再被替换的可能。因此只要随机数小于k，则该样本被选中，即使概率是k/n。...证明[0, k)范围内前k个数，每个数最终被选取的概率是k/n 前个数初始化时就被按序放入reservoirk中，对于每个样本来说，最终被选取的概率，就是在[k, n)过程完成后还没有被替换的概率。

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R In Action |基本数据管理

学习R会慢慢的发现，数据的前期准备通常会花费很多的时间，从最基础的开始学，后面逐渐使用更便利的工具（R包）解决实际的问题。...4.3 变量的重编码 1）将连续变量修改为一组类别值； 2）将误编码替换为正确值； 3）基于一组条件进行逻辑判断变量； 4）逻辑运算： != 不等于； == 严格等于（慎用）； !...1)leadership$age[leadership$age == 99] <- NA within()可以认为是数据框版本的with(),将每一行都设置为缺失值，然后按条件赋值（字符型变量，还不是有序因子...4.5 缺失值 R中的字符型缺失值与数值型数据使用的缺失值符号是相同的。缺失值以符号NA（Not Available，不可用）表示。...（有放回和无放回的）抽取大小为n的一个随机样本：示例：从1到数据框中观测的数量（总数），抽取的数目和参数：是否放回抽样（仅从总体中取样or越取样本越少） mysample <- leadership[

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