R降价公式不是针织_R LaTeX的降价错误-显然不是$$问题_R降价公式无法在Word 2016中正确编织 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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「R」操作公式

通过字符串创建公式问题你想通过字符串创建公式。方案通过字符串的方式来创建公式是非常有用的。这通常用于需要将公式参数当做字符串传入函数中。...问题你想抽离公式的一部分用来使用。...方案你可以把公式对象当作列表看待，使用 [[ 操作符对其组分进行操作。....- attr(*, ".Environment")= # 获得每一部分 f[[1]] #> `~` f[[2]] #> y f[[3]] #> x1...如果要抽取它，可以使用 environment() 函数： environment(f) #>

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「R」从公式中提取组分

问题你想要抽离公式的一部分用来使用。方案你可以把公式对象当作列表看待，使用[[操作符对其组分进行操作。...as.list(f) #> [[1]] #> `~` #> #> [[2]] #> y #> #> [[3]] #> x1 + x2 #> #> 如果公式左边没有任何东西...： f2 <- ~ x1 + x2 as.list(f2) #> [[1]] #> `~` #> #> [[2]] #> x1 + x2 #> #> 公式的每一个元素都是一个符号或者语言对象...get a more natural looking string deparse(f[[3]]) #> [1] "x1 + x2" deparse(f) #> [1] "y ~ x1 + x2" 公式对象也会捕捉调用它的环境

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R语言绘图中添加公式

R语言在作图时难免会用到公式，往途中添加标签公式的方法有很多，R基础包自带的expression函数就是一个，除此之外还有latex2exp可以在R语言中使用latex的命令来给图片添加公式。...本文基于expression函数常用的命令从常用的运算符、大型运算、集合运算、希腊字母等方面给出常用的公式命令。...x <- seq(0, 4, 0.01) y <- sqrt(x) tt <- expression(y == sqrt(x)) # 构建公式 plot(x, y, type = 'p', main =..."手动添加公式",las = 1) text(3,1,labels= tt, cex=1.5,col = "red") # 添加公式 data("faithful") library(ggplot2...[2,4], digits = 4)) eq <- substitute(italic(y) == a + b %.% italic(x)~","~italic(R)^2~"="~r2~","~italic

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「R」tidyverse 中的公式函数

本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数（单侧公式）不太熟悉，所以通过本文分享一下我的心得。...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？....- attr(*, ".Environment")= 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...公式生成匿名函数利用公式这一特点，tidyverse 系列包有很多函数支持用单侧公式替换函数。如果你仔细阅读过相关文档，例如 ?...，它并不是必需的技能，直接构造函数在大部分情况下可读性更好，读者千万不要本末倒置。

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「R」通过字符串创建公式

问题你想要通过字符串创建公式方案通过字符串的方式来创建公式是非常有用的。...这通常用于需要将公式参数当做字符串传入函数中最基础实用的方法就是调用函数 as.formula(): # 这将返回一个字符串 "y ~ x1 + x2" #> [1] "y ~ x1 + x2" #...这将返回一个公式 as.formula("y ~ x1 + x2") #> y ~ x1 + x2 #> 下面是一个简单实例： # 存在一些变量名:...创建合适的字符串: paste(measurevar, paste(groupvars, collapse=" + "), sep=" ~ ") #> [1] "y ~ x1 + x2 + x3" # 返回公式...paste(groupvars, collapse=" + "), sep=" ~ ")) #> y ~ x1 + x2 + x3 #> 今天又对 R

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多元线性回归公式推导及R语言实现

最小二乘法我们希望求出的W是最接近线性方程的解的，最接近我们定义为残差平方和最小，残差的公式和残差平方和的公式如下： ?...上面的公式用最小残差平方和的方式导出的，还有一种思路用最大似然的方式也能推导出和这个一样的公式，首先对模型进行一些假设：误差等方差不相干假设，即每个样本的误差期望为0，每个样本的误差方差都为相同值假设为...模拟数据我们这里用R语言模拟实践一下，由于我们使用的矩阵运算，这个公式一元和多元都是兼容的，我们为了可视化方便一点，我们就用R语言自带的women数据做一元线性回归，和多元线性回归的方式基本一样。...w使我们利用公式计算出来的，下边是R语言集成的线性回归函数拟合出来的，可以看出我们的计算结果是正确的，lm的只是小数点取了两位而已，将回归出来的函数画到图中看下回归的效果。...画图对应的R代码如下，用R的感觉.....太飘逸了。

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logistic逻辑回归公式推导及R语言实现

用sigmoid函数的输出是0，1之间，用来拟合y=1的概率，其函数R语言画图如下： x = seq(-5, 5, 0.1) y = 1 / (1 + exp(-1*x)) plot(x, y, type...logistic逻辑回归可以拟合因变量为1的概率,最终分类的时候，我们可以一个阈值，比如0.5，大于阈值的都分为正类，向量化公式如下： ?...梯度下降法迭代公式 ?...R语言实现使用iris数据集 > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1...1.4 0.2 setosa 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 将数据分为训练数据和测试数据 R语言使用批量梯度下降法迭代求解

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R-L模型算法的优缺点_风筝模型公式

输出Y=1的对数几率是由输入x的线性函数表示的模型，直接对分类的可能性进行建模，并不是直接对分类的结果（0或者1）进行建模：假设一个样本属于正样本的概率为p,则： LR模型是在线性回归的基础上...因此梯度迭代的公式为：总结：逻辑回归模型是一个分类模型，対生成的结果是0或1的概率进行建模，通过采用最大似然估计的方法最大化似然函数，采用梯度上升的方法得到使似然函数最大的参数。...参考链接： LR推导机器学习 LR中的参数迭代公式推导——极大似然和梯度下降 http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50359055 版权声明

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中间值为什么为l+(r-l)2，而不是(l+r)2

二分法的算法中，我们看到一些代码里取中间值：　　MID=l+(r-l)/2; 为什么是这个呢？不就是(l+r)/2吗？为什么要多此一举呢？...其实还是有不一样的，看看他们的区别吧： l，r是指针的时候只能用 l+(r-l)/2 当l=-200，r=-99时 (l+r)/2=-149 l+(r-l)/2 =-150 (l+r)/2...可能溢出，l+(r-l)/2 而不会注意：如果/2写成>>1的话，要括号！！！...MID=l+((r-l)>>1);不然就错了，>>的优先级别比较低。

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为什么我们的机器学习平台支持Python，而不是R

前言免责声明:以下内容是基于作者的观察——而不是一个行业的学术调查。有很多文章比较了Python和R在数据科学方面的相对优点。但是这并不在这篇文章的讨论范围。...Python和R都适合数据分析 01 PART 对R和Python的比较通常会突出两种语言各自的优势，而这两种语言的优势充其量只能算是边缘的和主观的。...有些人可能特别喜欢一种语言的语法，或者可能更喜欢R的默认绘图库(ggplot2)，而不是Matplotlib或其他Python选项。也有其他人会指出Python比R更具有表现力。...负责它们的人不是数据分析师，而是工程师(就职责而言，而不是头衔而言)，他们使用的是软件工程师熟悉的工具和语言，比如Python。R始终是生成仪表板和报告的有效工具。...换句话说，我们为机器学习工程师而不是数据分析师建立了一个平台，这意味着我们支持Python而不是R。 ? ·END·

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【实验】试试这个AI实验：把2D图像转换成3D

它可以给任何网络摄像头提供Kinect般的能力，因此训练一个AI来转换任何类型的图像会产生一个不同的挑战，而不是训练一个人来转换特定的东西，就此Fleisher表示： “它在某些方面是有所不同的。...3D网格转换成机器针织模式 CMU的一组研究人员创造了一种通用的方法，将3D设计软件包生成的模型文件转换成针织模式，可以将针织模式输入到各种计算机针织机中，然后通过针织它来“打印”实体。...纺织品艺术家早就指出，针织和其他纤维艺术是3D打印的一种形式，并且3D打印人员和针织人员之间一直存在着一种健康的交叉。...这样的过程可以包括通过考虑变形来优化输入网格，以更好地匹配期望的输出形状，例如建模气球，或与我们的系统集成纱线和针迹级别的针织仿真工具。

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AI缝纫机：自带设计工具和自动化针织机器的新系统。

编译：张大笔茹、小七最古老的针织物品可以追溯到中世纪的埃及，是一双手工制作精致的袜子。几个世纪以来占据我们衣橱的都是手工制衣，但最近高科技针织机的介入改变了我们的制衣方式。...一个带设计工具和自动化针织机器的新系统麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员在一篇新论文中发明了一种流程简化的新方式：一个带设计工具和自动化针织机器的新系统。...这可以帮助没有针织经验的用户进行服装设计，甚至可以提高制造效率并解决浪费问题。...，这是第一次将现代计算机视觉技术用于识别和解析针织模式中。”...为了能够适用于更复杂的图案和更大的形状，研究人员计划使用只需要包含所需针脚的数据，而不是包含所有针迹的层次数据结构。 McCann表示：“3D针织的影响有可能比3D打印的更大。

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Excel公式练习54：判断素数，并将不是素数的数分解为素数的乘积

公式公式1： =IF(--(SUMPRODUCT(--(FLOOR(A2,ROW(INDIRECT("$1:"&INT(SQRT(A2)))))=A2))=1),"素数",SUBSTITUTE(TRIM...$A2-1)))=0),),"") 真乃公式之王也！...如果规定数字只在单元格A2中，在单元格B2中使用公式判断素数或进行乘数分解的话，那么这个公式就不适用了。...81,A2)/GCD(25,A2)/GCD(49,A2)=1,"",A2/GCD(64,A2)/GCD(81,A2)/GCD(25,A2)/GCD(49,A2))) 由于A2 <= 100，因此如果A2不是素数...该公式在数字分解式后面会产生一个额外的“x”，此外，对于大于10的数，该公式不会判断为素数，但对于不是素数的数会给出完美的因式分解相乘的式子。

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在Excel及Power BI中实现帕累托分析(8020法则)

假设我们有以下数据源（随机虚拟数据），我们想知道哪些品类对销售做出了主要贡献我们可以生成如下图表，一目了然发现我们的重点品类针织开衫，牛仔长裤显然就是我们的重点关注对象，两个品类贡献了将近50%...汇总方式为建立链接回表 2.将以上汇总表导入Power Pivot并新增累计销售额，累计销售占比等字段累计销售额公式为 =sumx(filter('销售汇总','销售汇总'[销售额]>=EARLIER...('销售汇总'[销售额])),'销售汇总'[销售额]) 销售占比公式为 =divide('销售汇总'[销售额],sum('销售汇总'[销售额])) 累计销售占比公式为 =divide([累计销售额],sum

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ggplot2拓展功能：添加拟合公式（Equations, R2, BIC, AIC etc.）

Sow equation and adjusted R2 formula <- y ~ poly(x, 3, raw = TRUE) p <- ggplot(my.data, aes(x, y2, color...are available in the function stat_poly_eq() to adjust label positions.For more examples, type this R...具体指引详见 http://www.sthda.com/english/articles/32-r-graphics-essentials/131-plot-two-continuous-variables-scatter-graph-and-alternatives

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R语言ggplot2做柱形图如何让起始位置不是0？

R语言ggplot2做柱形图如何让起始位置不是0？之前有人在公众号留言问过这个问题，当时自己没有思路，今天看到有人在公众号留言问下面这个图如何实现。....xlsx") dat01 ggplot(data=dat01,aes(x=var1,y=var2))+ geom_col(aes(fill=var1)) image.png 如果想让起始位置不是

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从0到1，终于有人把商业分析整明白了

这些算法有数学/统计学的知识做基础，有着复杂的计算公式，这些模型大多服务于数据计算需求。但是，这些模型，并不直接指向一个商业决策。比如用回归分析，预测了下个月销量是100万台，所以呢？...我做更多业务动作，是不是就能多卖呢？这些问题不能直观地从算法模型得到答案。因此，为了更直观地支持商业决策，人们开始设计商业分析模型。二、极简商业模型做生意要赚钱！这是商业基本法则。...因此商业分析模型，大多围绕利润（Total Profit，记为TP）、收入（Revnue、记为R）、成本（Cost记为C）展开。利润=收入-成本，是最基本的公式。考虑到利润也与商品销量有关。...三、稍微升级难度设想一个简单场景：降价，多卖一点，多赚点钱。此时大家会本能地想到：降价了，每一笔挣的钱少一点，但是卖得多一点。...告诉大家：这本书是主要讨论分析方法的应用，而不是软件操作。当然了，这本书还有个副标题叫：用数据分析方法，解决商业问题。

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有些事，不是技术能够解决的 (r8笔记第14天)

不是多算了就是漏了。所以在报销的时候我有自己的独门秘籍，直接用sql语句算。数据库启动到nomount阶段就可以做满足各种运算。...所以这种事情就不是技术层面能够解决的。还有一次在机房做机器迁移，对于机器的源机架位和目标机架位都有明确的定位。...但是在实际操作的时候，发现这个机柜里面的插头竟然坏了一个，插座上的插头随时都可能会掉下来，这种问题就是突发情况，也不是技术层面能够解决的。最后紧急调整位置，当然网络也会有一些调整。也算是虚惊一场。...但是这个需求处理的就很纠结，因为还不是技术能够解决的。...这些带给我们的除了方便是不是同时也带给了我们其它的东西。 ?

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BI-SQL丨UPDATE

例子3：在PowerBI中，将商品分类条件值为“针织”所对应的商品名称设置为“白茶”，所对应的销售价设置为“999”。...UPDATE 产品表 SET [商品名称] = N'白茶' , [销售价] = 999 WHERE [商品分类] = N'针织' [1240] 结果如下： [1240] [1240] [1240] 可以看到针织类对应的商品名称以及销售价均已修改完成...其实这个就涉及到传统的数仓架构以及数据安全性的问题了，不是PowerBI不能这么做，而是不可以，因为这个操作不符合开发规范。 [1240] [1240] 这里是白茶，一个PowerBI的初学者。

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算法:使用二分查询技巧取中间值为啥是l+(r-l)2而不是(l+r)2?

System.out.println("ave2 = " + ave2); 结果: ave1 = -6 ave2 = -7 原因: int/2的取整是向下取整,在正数的时候,参考系是正向横向轴,l+(r-l...)/2或者(l+r)/2计算结果没有区别在负向横向轴的情况下,l+(r-l)/2或者(l+r)/2计算结果有区别,计算后的结果是以left为边界相加,因为int/2的向下取整问题,导致计算结果的值小一些...如果满足性质1，则说明numsmid在目标元素的左侧，此时我们将区间左端点（l）移动到mid + 1(因为此时我们可以明确的知道numsmid并不是我们需要的元素) 如果满足性质2，则说明numsmid

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