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Rkeras

此API支持相同代码无缝跑在CPU或GPU上;对用户友好,易于快速prototype深度学习模型;支持计算机视觉卷积网络、序列处理循环网络,也支持两种网络任意组合;支持任意网络架构:多段输入或多段输出模型 序列在这里指是比如音数据、文本数据、视频数据等一系列具连续关系数据。接下来我们看下序列模型构建。 ,间以及输出层。 其涉及参数: units :代表该层输出维度或神经元个数, units解释为神经元个数为了方便计算参数量,解释为输出维度为了方便计算维度。 -model %>% fit( x_train, y_train, epochs = 30, batch_size= 128, validation_split = 0.2 ) 上图是态生成结果图

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【学习】一文读懂R R可以做SAS做事情

R发展 R一直在小众领域成长着,最早也只统计学家在用,主要用R来代替Sas做统计计算。时代在进步,随着大数据爆发,R终于在这一波浪潮,被工业 界发现。 在我们日常生活,无论做什么事情都会产生数据,上网浏览数据,买东西消费数据,就算什么都不干,也会受大气PM2.5影响。利用R,我可以直接分析这些数据。 生信息学:DNA分析,种分析 生制药:生存分析,制药过程管理 全球地理科学:天气,气候,遥感数据 数据可视化:静态图,可交互态图,社交 图,地图,热图,与各种Javascript库集成 以,通过上面几节内容文字描述,我认为“R是最值得学习编程”。不论你还在读书,还是已经工作,掌握R这个工具,找最适合自己位置,前途将无限量。 最后总结:在这5种R是最特殊R被赋予了与其他不同使命。R基因决定了,R将成为2014年,也可能是以后更长一段时间主角。

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    RR 功效分析

    功效分析是统计检验很重要一部分,但实际上在科学文献,特别是生命科学研究极少人使用。一方面是实验条件限,另一方面是分析水平限。希望条件实验人员在进行分析时还是应当考虑下功效。 功效分析可以帮助在给定置信度情况下,判断检测到给定效应值样本量。反过来,它也可以帮助你在给定置信度水平情况下,计算在某个样本量内能检测到给定效应值概率。 效应值指是在备择或研究假设下效应值。效应值表达值依赖于假设检验使用统计方法。 四个量紧密相关,给定其任意三个量,便可以推算第四个量。 流行病研究生存分析功效和样本量计算 powerMediation 线性、Logistic、泊松和Cox回归介效应功效和样本量计算 powerpkg 患病同胞配对法和TDT(传送不均衡检验 )设计功效分析 powerGWASinteraction GWAS交互作用功效计算 pedantics 一些助于种群基因研究功效分析函数 gap 一些病例队列研究设计计算功效和样本量函数 ssize.fdr

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    如何掌握程序,对,是

    今天我力了,想来统一回答一下这个搁置已久“初级问题”。类似话题貌似曾经写过,然而现在我想把它重新写一遍。因为在跟很多人交流之后,我对自己头脑(未转化为)想法,了更精准表达。 如果你清晰简单思维模型,你用任何表述出来都是一堆乱麻。如果你 Java 代码写得很糟糕,那么你写 Go 代码也会一样糟糕,甚至更差。 这些概念可以存在于任何里面,虽然法可能不一样,它们本质都是一样。比如,参数类型写在变量前面,些写在后面,间隔了一个冒号,些没。 研究人都知道,要设计出新,好,无害特性,是非常困难以一般说来,一种好,它新特性,终究不会超过一两种。 个大师说得好,完全理解一种最好方法就是自己手实现它,也就是自己写一个解释器来实现它义。但我觉得这句话应该稍微修改一下:完全理解一种“特性”最好方法就是自己亲自实现它。

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    R数据类型

    最近在分析数据时候,发现R存在很多数据类型,并且这些数据类型不同其应用与意义也不相同,下面我们列举最用一些数据类型及在R函数: ? 它主要作用是可以对数据做一个水平注释,并且我们利用read.csv()读入数据一般会用这个格式读入。 下面我们举一个实例: 创建一个测试集,然后将数据读入R,查看我们基因那一列数据类型,并且查看数据结构,我们发现因子形式数据类型对我们一个因子出现名称做了一个唯一性水平列举。 ? 如果我们将数据转化成因子,还可对其内元素取唯一性然后进行排序。 ? 2. data.frame 和 matrix区别: frame 每一列数据要相同, 比如第一列是数值型,第二列是字符型。 matrix列得是同一类型,比如每一列都是数值型,或每一列都是字符型,不能第一列是数值型,第二列是字符型。 3.

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    R卡方检验

    大家应该很熟悉卡方检验,卡方检验作为非参数检验一种主要应用大样本数据(样本量>40)。今天我们详细介绍R卡方检验实现与应用。 1. 如在36选7彩票抽奖,每个数字出现概率是否各为1/36;掷硬币时,正反两面出现概率是否均为0.5。 R卡方检验函数chisq.test() ? 从参数来看,主要是correct = TRUE是默认情况,意思对数据进行校正,如果你数据样本总量>40,并且每个格子频数都不小于5,那么此参数就可以是FALSE。 函数执行结果如下: ? 结果解释 卡方值越大,代表两者之间存在相关性可能性越大。 P-value值,众周知,一般都是认为小于0.05就统计学意义。

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    R遗传算法

    目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化搜索算法,是进化算法一种。 遗传算法其本质是一种高效、并行、全局搜索方法,它能在搜索过程获取和积累关搜索空间知识,并自适应控制搜索过程,计算出全局最优解。 这个过程会导致种群个体进化,得到新个体比原来个体更能适应环境,就像自然界改造一样。 如果从生进化角度,我们可以这样理解。 遗传算法R实现 本节系统环境 Win7 64bit R: 3.1.1 x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) 一个典型遗传算法要求:一个基因表示求解域, 一个适应度函数来评价解决方案 在R一些现成第三方包已经实现遗传算法,我们可以直接进行使用。 mcga包,多变量遗传算法,用于求解多维函数最小值。 genalg包,多变量遗传算法,用于求解多维函数最小值。

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    Rapply函数族

    apply函数族是R数据处理一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据循环、分组、过滤、类型控制等操作。 但是,由于在Rapply函数与其他循环体处理思路是完全不一样以apply函数族一直是初学者玩不转一类核心函数。 很多R新手,写了很多for循环代码,也不愿意多花点时间把apply函数使用方法了解清楚,最后把R代码写跟C似得。 简介 由于Rapply家族函数是用C写以使用apply进行遍历执行效率远远高于自己编写循环句。 例如,对一个list数据进行过滤,把数字型数据进行从小到大排序。

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    R 矩阵计算

    作者:张丹(Conan) 来源:http://blog.fens.me/r-matrix/ 前 R 是作为统计,生来就对数学良好支持。矩阵计算作为底层数学工具,非常广泛使用场景。 用R很好地封装了,矩阵各种计算方法,一个函数一行代码,就能完成复杂矩阵分解等操作。让建模人员可以更专注于模型推理和业务逻辑实现,把复杂矩阵计算交给R来完成。 本文总结了 R 用于矩阵各种计算操作。 1. 此函数返回一个在数值数学 Fronenius 矩阵。 矩阵定义: ? ,我们实现了对于矩阵各种计算操作,非常方便!

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    R机器学习

    大家平时都会用到一些回归模型,今天我们来看一个集合多个模型建模和可视化包mixomics。首先看下此包包含方法列表: ? 其主要参数 ? 从上图我们可以看出每个变量对每个组件贡献(取决于对象),将其展示在一个柱状图表示,其每个柱状图长度对应于样本对组件装载重量(重要性)。负载重量可以是正,也可以是负。 PLS优点之一是它可以处理许多噪声、共线性(相关)和缺失变量,还可以同时在Y建模几个响应变量。 ? DIABLO分析,相当于是pls扩展,可以在X引入多个矩阵。 ?

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    R入门】R变量与基本数据类型

    本篇将主要介绍 R 基本操作、变量和几种基本数据类型,好对 R 使用方法一个基本概念。 通过本篇学习,你将了解到: R 哪些基本操作 什么是变量,以及如何给变量赋值 R 哪些基本数据类型,如何确定变量数据类型 R 基本操作 R 默认提示符是 > ,它表示正在等待输入命令 加减乘除就不必多说了,但一点需要提一下,跟许多不一样是,R ,除法运算得到不是整数部分,而是包含小数部分结果。 R 基本数据类型 R 主要数据类型:向量、列表、矩阵、因子、数据框、数组。这些会在后面文章进行介绍,本篇只介绍基本几种数据类型。 1. 上面例子,其实已经提及,使用 class() 函数可以简单方便查看变量类型,但还更简单方式,为了判断某个变量x 保存基本类型,可以用 is.xxx() 类函数,如is.integer(

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    Erlang不是用来解决问题

    这些变革趋势,使得用户可以更方便地访问到服务同时,服务 器也要承受越来越高负荷,并行/分布需求逐渐增加。 Erlang不是用来解决问题,至少现在还不是。 Yaws并发能力是Apache15倍,人利用16台集群服务器显示,Yaws可以承受超八万并发活,Apache在四千 就宕机了。 Joe Armstrong最近写了本书《Programming.Erlang》,关注Erlang人都值得一读。Erlang符合面向对象特 性,虽然它是个函数式,而不是面向对象。 Erlang在国 目前,Erlang在全球都还是个小众,其在国影响力就更小了,好在国内 Erlang爱好者已经组织起来,在进行相关工作,成立了Erlang-china.org,发布了部分 Erlang相关文文档,并且组织了两次 Erlang爱好者聚会,Erlang-China.org将继续为对Erlang感兴趣文用户提供便利,促进用户彼此之间交流,推对这一 深入研究,促成一些

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    如何掌握程序

    因为通过跟很多人交流,我对自己头脑(未转化为)想法,了更精确表达。 如果你存在以下种种困惑,那么这篇文章也许会对你帮助: 你是编程初学者,不知道该选择什么程序来入门。 在这个简短过程,他很快掌握了这个,并用它表达出心里想法。 这些概念可以存在于任何里面,虽然法可能不一样,它们本质都是一样。比如,参数类型写在变量前面,些写在后面,间隔了一个冒号,些没以你就发现一旦被坏老师教过,这个程序员基本就毁了。就算遇到好老师,她也很难纠正过来。 自己手实现特性 在基本学会了各种特性,能用它们来写代码之后,下一步进阶就是去实现它们。 个大师说得好,完全理解一种最好方法就是自己手实现它,也就是自己写一个解释器来实现它义。但我觉得这句话应该稍微修改一下:完全理解一种“特性”最好方法就是自己亲自实现它。

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    如何掌握编程

    如果你清晰简单思维模型,你用任何表述出来都是一堆乱麻。如果你 Java 代码写得很糟糕,那么你写 Go 代码也会一样糟糕,甚至更差。 在这个简短过程,他很快掌握了这个,并用它表达出心里想法。 这些概念可以存在于任何里面,虽然法可能不一样,它们本质都是一样。比如,参数类型写在变量前面,些写在后面,间隔了一个冒号,些没。 自己手实现特性 在基本学会了各种特性,能用它们来写代码之后,下一步进阶就是去实现它们。只实现了各种特性,你才能完全地拥它们,成为它们主人。 否则你就只是它们使用者,你会被设计者牵着鼻子走。 个大师说得好,完全理解一种最好方法就是自己手实现它,也就是自己写一个解释器来实现它义。

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    如何掌握程序

    今天我力了,想来统一回答一下这个搁置已久“初级问题”。类似话题貌似曾经写过,然而现在我想把它重新写一遍。因为在跟很多人交流之后,我对自己头脑(未转化为)想法,了更精准表达。 如果你清晰简单思维模型,你用任何表述出来都是一堆乱麻。如果你 Java 代码写得很糟糕,那么你写 Go 代码也会一样糟糕,甚至更差。 这些概念可以存在于任何里面,虽然法可能不一样,它们本质都是一样。比如,参数类型写在变量前面,些写在后面,间隔了一个冒号,些没。 研究人都知道,要设计出新,好,无害特性,是非常困难以一般说来,一种好,它新特性,终究不会超过一两种。 个大师说得好,完全理解一种最好方法就是自己手实现它,也就是自己写一个解释器来实现它义。但我觉得这句话应该稍微修改一下:完全理解一种“特性”最好方法就是自己亲自实现它。

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    R因子型变量

    因子与因子水平 R数据类型,因子(Factor)型比较特殊,也让许多初学者感到难以理解。 eg:五个用户月均通话次数分别是(15, 1, 63, 19, 122),存储在变量calls_num。此时calls_num是一个数值型变量,五个值,且理论上每个值取值范围是0到+∞。 如果想将这个变量进行离散化,根据[0,10] , (10,100] ,(100,+∞]将次数划分为低频、频、高频三个类别,这时便可建立一个因子型变量f_calls_num记录每个用户月均通话次数在类别 R实现 创建因子 R,通过factor()函数建立因子型变量。 这里还需要注意一点是,R默认创建数据框时,将文本类型存储为因子型。如果想取消此操作,可在data.frame函数或read.csv函数设置stringAsFactors=F参数。

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    R批处理函数

    R,apply系列函数作为批量处理函数,可以循环遍历某个集合内或部分元素,以简化操作。这些函数底层是通过C来实现以效率也比手工遍历来高效。 apply族函数分别apply函数,tapply函数,lapply函数,mapply函数。每一个函数都自己特点,在处理不同类型数据可以选用相对应函数。 1.apply函数 apply函数只能用于处理矩阵类型数据,也就是说数据必须是同一类型。因此要使用apply函数话,需要将数据类型转换成矩阵类型。 其参数na.rm=TRUE,可以忽略NA值 ? 2.lapply和sapply函数 lapply和sapply函数可以用于处理列表数据和向量数据(vector/list)。 总结以上函数应用可以减少在RFor循环,从而提升R效率。 欢迎各位学习交流

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    Rdcast 和 melt使用

    1.9666172 0.1533731 -0.06191171 10 ID_9 -0.68685285 0.7013559 -1.1381369 -0.30596266 5.命令解析 melt是融合意思 ,将宽数据,变为长数据。 比如在田间数据,ID,Loc,rep1, rep2, re3,这里rep1,rep2,rep3是重复1,2,3值,需要将数据变为:ID,Loc,Rep,y四列数据。 rep1 -0.04502772 dcast是长数据,变宽数据,因此ex1_re如果想要变回去,用dcast(ex1_re, Cul + Loc ~ variable), ~号左边是保持不变列名 ,~右边是需要扩展列名, 省略value是需要填充数据。

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    R非线性分类

    你可以在这篇文章找到8种在R实现非线性方法,每一种方法都做好了为你复制粘贴及修改你问题准备。 本文方法都使用了数据集包R提供虹膜花数据集。 参加我免费14天电子邮件课程,并了解如何在您项目使用R(附带示例代码)。 点击注册,并获得免费PDF电子书版本课程。 现在开始你免费迷你课程! 总结 在这篇文章,您使用虹膜花数据集找到了R非线性分类8种方法。 每种方法都是通用,可供您复制,粘贴和修改您自己问题。 ---- 感觉在R机器学习过程不太顺利? 只需几分钟,开发你自己模型 ...只需几行R代码 在我新电子书找到方法:用R掌握机器学习 涵盖了自学教程和端到端项目,如:加载数据、可视化、构建模型、调优等等...

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    R共定位分析

    在这个方法四个假设: H0: 表型1(GWAS)和 表型2 (以eQTL为例)与某个基因组区域SNP位点无显著相关。 H3:表型1(GWAS)和 表型2 (以eQTL为例)与某个基因组区域SNP位点显著相关,但由不同因果变异位点驱。 H4:表型1(GWAS)和 表型2 (以eQTL为例)与某个基因组区域SNP位点显著相关,且由同一个因果变异位点驱。 很多文献认为PPA > 0.95位点是共定位位点,也一些文献会放松要求到0.75。接下来我们看下在R如何进行实现这个分析方法。 计算公式如下: 既然数据结构确定那么不同表型类型需要必须数据情况如下: cc表型: rs编号rs_id、P值、效应值beta、效应值方差varbeta; quant表型: 1)rs编号rs_id

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