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R逻辑回归

问题 你想要运用逻辑回归分析。 方案 逻辑回归典型使用于当存在一个离散响应变量(比如赢和输)和一个与响应变量(也称为结果变量、因变量)概率或几率相关联连续预测变量情况。...它也适用于有多个预测变量分类预测。 假设我们从内置mtcars数据集一部分开始,像下面这样,我们将vs作为响应变量,mpg作为一个连续预测变量,am作为一个分类(离散)预测变量。...(就像直线回归中x可以预测y一样,只不过是两个连续变量,而逻辑回归中被预测是离散变量),逻辑回归可能适用。...下面例子,mpg是连续预测变量,vs是离散响应变量。..... # 执行逻辑回归 —— 下面两种方式等效 # logit是二项分布家族默认模型 logr_vm <- glm(vs ~ mpg, data=dat, family=binomial) logr_vm

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R语言学习-矩阵

矩阵 矩阵(matrix)是一种特殊向量,包含两个附加属性:行数和列数,R生存矩阵按列存储 注意:向量不能看成只有一行或者一列矩阵,二者不能混为一谈 矩阵创建 利用matrix()函数 例如 matrix...,会改变元素类型后转变为矩阵 > mydata10 <- matrix(c(2,3,FALSE,TRUE),2,2) #向量中含有逻辑与数值型,逻辑转为数值,2行2列排序 > mydata10...使用下标和括号来选择矩阵行或列或元素,矩阵名+括号,括号里面写需要行与列 例如,设置一个矩阵,名字为mymatrix,5行5列 > mymatrix <- matrix(c(1:25),5,5...,都有一个括号,可以理解为这一行或列标 > #mymatrix[i,],返回矩阵mymatrix第i行元素 > mymatrix[3,] [1] 3 8 13 18 23 > #mymatrix...")] c1 c3 r3 3 13 r5 5 15 drop处理意外降维 上面矩阵引用1~5条,从一个矩阵中提取结果都为向量,如果说,我取一行或者一列返回结果要求是矩阵,虽然说可以先去后变为矩阵

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矩阵路径

题目描述 请设计一个函数,用来判断在一个矩阵是否存在一条包含某字符串所有字符路径。路径可以从矩阵任意一个格子开始,每一步可以在矩阵向左,向右,向上,向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵某一个格子,则之后不能再次进入这个格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 这样3 X 4 矩阵包含一条字符串”bcced”路径,但是矩阵不包含”abcb”路径,因为字符串第一个字符b占据了矩阵第一行第二个格子之后...将matrix字符串映射为一个字符矩阵(index = i * cols + j) 2....遍历matrix每个坐标,与str首个字符对比,如果相同,用flag做标记,matrix坐标分别上、下、左、右、移动(判断是否出界或者之前已经走过[flag坐标为1]),再和str下一个坐标相比

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矩阵路径

题目描述 请设计一个函数,用来判断在一个矩阵是否存在一条包含某字符串所有字符路径。路径可以从矩阵任意一个格子开始,每一步可以在矩阵向左,向右,向上,向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵某一个格子,则该路径不能再进入该格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 矩阵包含一条字符串"bcced"路径,但是矩阵不包含"abcb"路径,因为字符串第一个字符b占据了矩阵第一行第二个格子之后,路径不能再次进入该格子...思路 回溯法: 对于此题,我们需要设置一个判断是否走过标志数组,长度和矩阵大小相等 我们对于每个结点都进行一次judge判断,且每次判断失败我们应该使标志位恢复原状即回溯 judge里一些返回false...判断: 如果要判断(i,j)不在矩阵里 如果当前位置字符和字符串对应位置字符不同 如果当前(i,j)位置已经走过了 否则先设置当前位置走过了,然后判断其向上下左右位置走时候有没有满足要求.

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R语言︱逻辑运算

R软件包含两个逻辑值,TRUE和FALSE。在其他编程语言中也称为布尔值(Boolean values)。布尔向量就是充满着逻辑逻辑向量。那么有如何应用呢?...1、比较运算可以产生逻辑值 >、=、<=、==、!...= b=c(2,3,3,3,5,8,9,3,4,1) a=c(3,4,9) a==b#面对长度不相等恒等比较,相当于补齐a=c(3,4,9,3,4,9,3,4,9,3)然后一一对比 恒等比较过程...、&&、||、xor 注意:运算符“逻辑与”和“逻辑或”存在两种形式,“&”和“|”作用在对象每一个元素上并且返回和比较次数相等长度逻辑值;“&&”和“||”只作用在对象第一个元素上。...> x||y [1] TRUE 3、all()和any() 判断数据是否存在TRUE值, 其中all()是在全部为TURE时返回T,any是在存在任何一个TRUE时返回TRUE。

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python矩阵转置_Python矩阵转置

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 Python矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换....讨论: 你需要确保该数组行列数都是相同.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便矩阵转置方法:...print [[r[col] for r in arr] for col in range(len(arr[0]))] [[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9,...Getrows方法在Python可能返回是列值,和方法名称不同.本节给方法就是这个问题常见解决方案,一个更清晰,一个更快速....在zip版本,我们使用*arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果.然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表列表(即矩阵).因为我们没有直接将zip结果表示为

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机器学习矩阵向量求导(五) 矩阵矩阵求导

矩阵向量求导前4篇文章,我们主要讨论了标量对向量矩阵求导,以及向量对向量求导。...矩阵矩阵求导定义     假设我们有一个$p \times q$矩阵$F$要对$m \times n$矩阵$X$求导,那么根据我们第一篇求导定义,矩阵$F$$pq$个值要对矩阵$X$$...这两种定义虽然没有什么问题,但是很难用于实际求导,比如类似我们在机器学习矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法很方便使用微分法求导。     ...矩阵矩阵求导小结     由于矩阵矩阵求导结果包含克罗内克积,因此和之前我们讲到其他类型矩阵求导很不同,在机器学习算法优化,我们一般不在推导时候使用矩阵矩阵求导,除非只是做定性分析...如果遇到矩阵矩阵求导不好绕过,一般可以使用机器学习矩阵向量求导(四) 矩阵向量求导链式法则第三节最后几个链式法则公式来避免。

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计算矩阵全1子矩阵个数

rows * columns 矩阵 mat ,请你返回有多少个 子矩形 元素全部都是 1 。...思路如下: 利用i, j 将二维数组所有节点遍历一遍 利用m, n将以[i][j]为左上顶点矩阵遍历一遍 判断i, j, m, n四个变量确定矩阵是否为全1矩阵 代码实现: int numSubmat...= 0; i < matSize; i++) { for (int j = 0; j < *matColSize; j++) { // 遍历当前节点为左上顶点所有子矩阵...在最后判断是否全1循环中, 如果左上数字是0, 那必然没有全1子矩阵了 再如果向下找时候, 碰到0, 那下一列时候也没必要超过这里了, 因为子矩阵至少有一个0了, 如下图: ?...== 0) continue; int thisMaxColSize = *matColSize; // 当前向右最大值 // 遍历当前节点为左上顶点所有子矩阵

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MotifPWM矩阵

PWM矩阵是表示motif一种方式,全称是position-specific weight matrix (PSWM) 或者是position-specific scoring matrix (PSSM...比如CTCFmotif序列为(来自于JASPAR数据库): ? 要构建出PWM矩阵,首先要得到position frequency matrix (PFM),即在每个位置四种核苷酸出现次数。...比如说CTCFPFM序列为 (图中为JASPAR.jaspar文件): ? 也就是在第一个位置A出现了87次,C出现了291次,G出现了76次,T出现了459次。...将每个位置频数转换为频率 (某核苷酸出现数量/这个位置四种核苷酸总数量),可以得到position probability matrix (PPM) (图中行列互换 用是JASPAR.meme...得到motif PWM后,可以用Fimo或其他软件在基因组扫描得到序列,其基本用法为: fimo [options] 提供motifPWM

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寻找矩阵路径

前言 给定一个矩阵和一个字符串,如何从矩阵寻找出这个字符串在矩阵路径?本文就跟大家分享下如何使用回溯法来解决这个问题,欢迎各位感兴趣开发者阅读本文。...实现思路 我们先从题目给出条件入手,逐步分析得出思路,矩阵就是一个二维数组,字符串可以切割成一个数组,我们要做就是按顺序取出字符串每个字符,判断其是否在矩阵,能否组成一条完整路径出来。...举例分析 现有一个矩阵(如下所示),有一个字符串bfce,我们需要从矩阵找出这个字符串在矩阵中所连接起来路径。...2,2 位置元素是e,与目标值匹配,所有字符寻找完毕,该路径存在与矩阵 保存每一步已找到元素在矩阵索引 [2,2]位置 [1,2]位置 [1,1]位置 [0,1]位置 最终路径为:[0][1]...重复步骤3,直至所有匹配字符四个方向都被移动 字符串全部字符都被找到后,则取出每一步正确索引位置将其保存起来 四个方向都被移动后,仍未找到与字符所匹配元素,则证明该字符串不存在于矩阵 注意

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