01 开篇 Introduction Tensorflow in R 系列，将分享如何使用R语言在Tensorflow/Keras 框架中训练深度学习模型。...安装 R 和 R studio 此次省略300字，建议使用云计算平台如Kaggle Kernel/Google Codelab/Google Cloud 等 安装 keras package ?...可以得到如此高的准确率，主要是图片比较简单。只有0-9的标准数字。对于更加困难的问题。比如在自动驾驶中需要精准的物体识别等问题。将需要更加复杂的神经网络模型。...代码:https://tduan.netlify.com/post/tensorflow-in-r-1-mnist-image-classification/ 如果您喜欢本文。请分享出去。...后续分享： Tensorflow in R 系列(2) :时装分类 Fashion-MNIST image classification with CNN ?
R包randomForest的随机森林分类模型以及对重要变量的选择 随机森林（random forest）是一种组成式的有监督学习方法，可视为决策树的扩展。...随机森林通过对对象和变量进行抽样构建预测模型，即生成多个决策树，并依次对对象进行分类。最后将各决策树的分类结果汇总，所有预测类别中的众数类别即为随机森林所预测的该对象的类别，分类准确率提升。...相较于其它分类方法，随机森林通常具有如下优势： 分类准确率通常更高； 能够有效处理具有高维特征（多元）的数据集，而且不需要降维； 在处理大数据集时也具有优势； 可应用于具有大量缺失值的数据中； 能够在分类的同时度量变量对分类的相对重要性...本篇使用微生物群落研究中的16S扩增子测序数据，展示R包randomForest中的随机森林方法。...Confusion matrix比较了预测分类与真实分类的情况，class.error代表了错误分类的样本比例，这里是很低的：c 组的41个样本中40个正确分类，h组的43个样本全部正确分类。
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。...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。...该回归模型假设Y的平均值线性地取决于X，并且该关系的斜率在两组中是相同的。无法保证这些假设在任何特定研究中都能成立。因此，如果这些假设不成立，我们可能会担心使用协变量调整分析。
awk和sed结合起来，对于文件的横向纵向处理几乎是全方位的，可以算是文本处理中的大招了。当然awk这一强大的分本处理工具也不是浪得虚名，功能丰富，学习周期也要长些，不是一个Help文档就能说完的。...我们就按部就班，循序渐进，先来说说awk中的变量。 关于awk中的变量，有内置变量和自定义变量。 内置变量如果细分，有数据字段和数据行变量，数据变量，可能看概念不好理解。我们一个一个说明。...内建变量比如： ARGC 代表当前命令行的参数个数 ARGV 包含命令行参数的数组 ENVIRON 代表当前shell环境变量和值组成的关联数组 NF 代表数据文件中的字段总数 NR 是已处理的输入数据行数目...在脚本中给变量赋值，在命令行上给变量赋值 脚本中给变量赋值，比如我们指定一个变量test，然后初始化两次，变量值都会动态变化 ?...{ > test="first_try" > print test > test="second_try" > print test > }' first_try second_try 对于命令行中给变量赋值
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。...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
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。
在看关于shared pool的文档时，必定会提到绑定变量，也能够通过几个简单的例子对绑定变量带来影响有深刻的认识，但是在工作中，可能有时候我们就忘了绑定变量的影响了，其实有时候一个很小的变动就会导致性能几十几百倍的提升...然后我们使用如下的pl/sql来尝试从表t中取出数据然后重新插入t中。...生成的sql_id只有一个。至于parse_calls是66，我们可以断定表t中应该有66*2=132条数据。因为pl.sql是基于66条数据的基础上做了一次insert....SQL> select count(*)from t; COUNT(*) ---------- 132 然后我们来看看使用execute immediate来拼接sql语句的时候，绑定变量的情况...Elapsed: 00:00:00.09 我们来查看一下sql语句的执行情况。特别注意的是sql_text中的insert是小写。而上面的例子里面insert是大写。 这条语句进行了大量的硬解析。
相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。 例子：性别 让我们假设x对y的影响在男性和女性中是不同的。 对于男性y=10+5x+ey=10+5x+e 对于女性y=5+x+ey=5+x+e。...因此，在y和x的真实关系中，性别既影响截距又影响斜率。 首先，让我们生成我们需要的数据。...接下来，让我们尝试两个虚拟变量：性别和地点 性别和地点的虚拟变量 性别并不重要，但地点很重要 让我们获取一些数据，其中性别不重要，但地点会很重要。...---- 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松...Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic
MySQL里的数值类型分得很细，光整型数据就有多种数据类型。...tinyint,smallint,mediumint,int(integer),还有范围最大的bigint，它们对应的数值范围也大大不同，大体来说就是下面的数值范围，从有符号数和无符号数来区别对待。...，两者是没有差别的，如果是实际的场景中，这可是天壤之别。...*/; 这样看来对于binlog中，有符号数和无符号数都会按照无符号数来转换，当然直接看数据类型是没有标识有符号和无符号的差别的。...所以如果是单纯要解析binlog处理数据就需要考虑到这个地方的差别，对此一种思路是查看information_schema中的列信息来做出更加明确的判断。
但是如果语句中含有绑定变量，如果要得到调优后的sql_id就有些困难了。 比如我们存在下面的sql语句。...如果我们需要修改的sql语句中的变量是:1 :2之类的，比如： select /*+ leading(s) index(s TABLE_BPM_STEP_INST_5IX) use_nl(s p step...只使用数字来作为变量还是不合规则的。 我们可以尝试使用如下的一个简单pl/sql来实现。...比如存在一个变量，我们就在 cursor中定义一个字段，存在多个变量就定义多个字段，最后在execute immediate的后面使用using子句来完成。...目前自己使用的是这两种方式来解决绑定变量的问题，如果有更好的，希望拍砖。
简而言之，有了相关系数，就可以根据回归方程，进行A变量到B变量的估算，这就是所谓的回归分析，因此，相关分析是一种完整的统计研究方法，它贯穿于提出假设，数据研究，数据分析，数据研究的始终。...分类有2种： 外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 内在信度：每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度 4 列联表分析 列联表是观测数据按两个或更多属性...简介 若总体中的个体可按两个属性A、B分类，A有r个等级A1,A2,…，Ar，B有c个等级B1,B2,…，Bc,从总体中抽取大小为n的样本，设其中有nij个个体的属性属于等级Ai和Bj，nij称为频数，...变呈筛选方式选择最优回归方程的变里筛选法包括全横型法（CP法）、逐步回归法，向前引入法和向后剔除法 横型诊断方法： 残差检验：观测值与估计值的差值要艰从正态分布 强影响点判断：寻找方式一般分为标准误差法...Logistic回归分析 线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。
p=13564 ---- 在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。...当然，在进行费率评估的过程中，这可能不是一个相关的问题，因为精算师需要预测年度索赔频率（因为保险合同应提供一年的保险期）。...如果我们以曝光量的对数作为可能的解释变量进行回归，则我们期望其系数接近1。...1064.2 on 981 degrees of freedom AIC: 3762.7 Number of Fisher Scoring iterations: 5 如果我们保留偏移量并添加变量...如果某人的风险敞口很大，那么上面输出中的负号表示该人平均应该没有太多债权。 如我们所见，这些模型产生了相当大的差异输出。注意，可能有更多的解释。
p=13564 ---- 在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。...因此，如果 表示被保险人的理赔数量 ，则具有特征 和风险敞口 ，通过泊松回归，我们将写 或等同 根据该表达式，曝光量的对数是一个解释变量，不应有系数（此处的系数取为1）。...我们不能使用暴露作为解释变量吗？我们会得到一个单位参数吗？ 当然，在进行费率评估的过程中，这可能不是一个相关的问题，因为精算师需要预测年度索赔频率（因为保险合同应提供一年的保险期）。...如果我们以曝光量的对数作为可能的解释变量进行回归，则我们期望其系数接近1。...如果某人的风险敞口很大，那么上面输出中的负号表示该人平均应该没有太多债权。 如我们所见，这些模型产生了相当大的差异输出。注意，可能有更多的解释。
聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。...R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析使用相似系数作为统计量衡量相似度，相关系数、列联系数等。 3....多元线性回归分析 使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布 变呈筛选方式 选择最优回归方程的变呈筛选法包括全横型法（CP法）、逐步回归法、...Logistic回归分析 线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况 分类：Logistic回归模型有条件与非条件之分...简而言之，有了相关系数，就可以根据回归方程，进行A变量到B变量的估算，这就是所谓的回归分析，因此，相关分析是一种完整的统计研究方法，它贯穿于提出假设，数据研究，数据分析，数据研究的始终。
这个系列，我们将探索C语言中更深层的内容！ ---- 前言 在日常敲代码的过程中，我们经常会使用整型常量来对变量进行赋值，但我们可能却没有考虑过不同的变量到底是如何存入内存中！...---- 1.整型的分类 整型包括 char，short，int，long，long long。当然可能有人会问，为什么char也是整型呢？...负整数的三种表示方法各不相同 原码 直接将数值按照正负数的形式翻译成二进制就可以得到原码。 ...---- 3.整型的分类 整型可以分为有符号和无符号两大类型！也就是signed和unsigned。 ...，输出时要以原码输出 原码：10000000 00000000 00000000 00000001 （补码变原码，依旧是先取反（符号位不变！）
mkern-10.5mu/ R\mkern-10.5mu/ 数值越大，斜杆越往字母左侧移动 2.1 命题 2.1 个体谓词和量词 2.1.1 个体 个体常元(constants):确定的个体用 a,b...2.1.2 谓词 元数：通常把谓词所携空位的数目称为谓词的元数。 谓词命名式：含空位的写法有一个明显的缺点，可读性差。因此常用变元来代替空位，被称为谓词命名式，简称谓词。...谓词符号化: 2.1.3 量词引入 个体域符号化 谓词逻辑符号的两条规则: 统一个体域为全总个体域，而对每一个句子中个体变量的变化范围用一元特性谓词刻划，这种特性谓词在加入到命题函数中时...量词真值确定 谓词符号化举例 谓词逻辑符号的两条规则: 统一个体域为全总个体域，而对每一个句子中个体变量的变化范围用一元特性谓词刻划，这种特性谓词在加入到命题函数中时，遵循如下原则： 对于全称量词...2.5 公式的解释与分类 2.5.1 公式的解释 2.5.2 公式的分类 2.6 公式的等价关系 2.6.1 定义 2.6.2 基本等价关系 2.7 前束范式 2.7.1 定义 2.7.2
，所有测量被记录在不同的变量中。...代表所有度量变量的集合 度量：对应连续变量，在图表中呈现为原始信息或汇总信息 数值变量默认设为度量 强行将字符串变量拖动为度量 记录数：代表符合筛选条件的案例数量 度量值：代表相应度量的汇总数值，常与度量名称联合使用...屏幕快照 2018-04-29 22.18.34.png 显示两个分类变量的联系，两个变量被放置在同一个表格维度中，即该维度由两个变量的各种类别组合构成。...添加其余变量、统计量到表格中。 对表格的附加文本和格式进行修饰。 最后审核绘制的表格，查缺补漏。 3.绘图 3.1 统计图的分类框架 根据呈现变量的数量，将统计图分为单变量图、双变量图和多变量图。...3.4 数值因变量 条图：呈现分类自变量的影响，同时衍生出点图。 线图：单线图呈现时间变量的影响，双线图提供两个纵轴尺度对比数值相差较大的两个指标，同时衍生出面积图。
数值变量的分布类型 分布类型 对称分布 : 集中位置居中，左右两侧频数 基本对称的分布。常见正态分布。 偏态分布: 集中位置偏向一侧，频数分布不对称的分布。...数值变量的统计描述 一、集中趋势指标描述 1.算术均数（均数mean） 适用于正态分布 总体均数：μ；样本均数： 2.几何均数（geometricmean） 常适用于一种特殊的偏态分布资料：对数正态分布资料...中位数是指将一组变 量值从小到大排列，位次居中的变量值。 二、离散趋势指标描述 1.极差或者全距（range，R）：R＝最大值－最小值 计算简单，但是不能反映所有变量值的变异程度。...分类资料的统计描述 相对数（Relative Number） 1.比（Ratio） 又称为相对比。表示两个有关联的指标之比。...分母为观察人－时（Person-Time）总数 SPSS应用： 数字型变量 ? ? ? 分类变量统计描述 ? ?
简而言之，有了相关系数，就可以根据回归方程，进行A变量到B变量的估算，这就是所谓的回归分析，因此，相关分析是一种完整的统计研究方法，它贯穿于提出假设，数据研究，数据分析，数据研究的始终。...分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。...简介：一般，若总体中的个体可按两个属性A、B分类，A有r个等级A1,A2,…，Ar，B有c个等级B1,B2,…，Bc,从总体中抽取大小为n的样本，设其中有nij个个体的属性属于等级Ai和Bj，nij称为频数...、岭回归等 3、Logistic回归分析 线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况 分类：...将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息。
简而言之，有了相关系数，就可以根据回归方程，进行A变量到B变量的估算，这就是所谓的回归分析，因此，相关分析是一种完整的统计研究方法，它贯穿于提出假设，数据研究，数据分析，数据研究的始终。...分类 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度：每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。...简介： 若总体中的个体可按两个属性A、B分类，A有r个等级A1,A2,…，Ar，B有c个等级B1,B2,…，Bc,从总体中抽取大小为n的样本，设其中有nij个个体的属性属于等级Ai和Bj，nij称为频数...、岭回归等 3、Logistic回归分析 线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况 分类：...十五、R0C分析 R0C曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈）.以真阳性率（灵敏度)为纵坐标，假阳性率（1-特异度)为横坐标绘制的曲线 用途： 1、R0C曲线能很容易地査出任意界限值时的对疾病的识别能力
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