最后还有一个tondor，通过推断tondor abo mer abo sas≥6*2+6+1=19最近的平方数是25，可以判断tondor是18。至此，我们已经推断完成所有的词。...其计数系统非常有意思，比如6进制而只有18、36为独立的词汇，而其他的诸如12等使用乘来表示。而有趣的计数系统觉得不止Ndom语言一种，事实上在使用范围广的语言中也或多或少有这样的现象。...再回到(1)，剩下的1、4、5中只有1*2<6，很简单推得ngámbi=1。看(8)就得到了：asàr=4、tambaroy=5。...(13)中，纳瓦特尔语部分的高位是yë-tzontli，而阿兰姆巴语的ndamno应该是6的n次方（≥4）。因为6的5次方已经是7776了，所以很明显ndamno是6^4=1296。...3+3*6^2+4*6+5即yànparo tarumba yenówe fete asàr tàxwo tambaroy。
功效分析可以帮助在给定置信度的情况下，判断检测到给定效应值所需的样本量。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的概率。...显著性水平（也称为alpha）由I型错误的概率来定义。也可以把它看作发现效应不发生的概率。 功效通过1减去II型错误的概率来定义。可以把它看作真实效应发生的概率。...效应值指的是在备择或研究假设下效应的值。效应值的表达值依赖于假设检验中使用的统计方法。 四个量紧密相关，给定其中任意三个量，便可以推算第四个量。...() 卡方检验 pwr.f2.test() 广义线性模型 pwr.p.test() 比例（单样本） pwr.r.test() 相关系数 pwr.t.test() t检验（单样本、两样本、配对） pwr.t2n.test...流行病研究的生存分析中功效和样本量的计算 powerMediation 线性、Logistic、泊松和Cox回归的中介效应中功效和样本量的计算 powerpkg 患病同胞配对法和TDT（传送不均衡检验
此API支持相同的代码无缝跑在CPU或GPU上；对用户友好，易于快速prototype深度学习模型；支持计算机视觉中的卷积网络、序列处理中的循环网络，也支持两种网络的任意组合；支持任意网络架构：多段输入或多段输出模型...为了准备训练数据，通过将宽度和高度转换为一维(28x28的矩阵被简化成长为784的向量)，从而把三维数组转换为矩阵。然后，我们将值为0到255的整数之间的灰度值转换成0到1之间的浮点值。...如784个元素的向量就是784。 input_dim是指的张量的维度。此处维度指的就是普通的矩阵就是二维张量，数组就是一维张量，空间矩阵就是三维张量，类似的，还有四维、五维、六维张量。...，可以看到每次迭代的训练集和验证集的准确率，或者可以通过plot（history）直接看最终的结果： Epochs 迭代的次数。...和默认的模型的区别就是可以进行更多层的引入，并且可以进行多种情况的判断。
在上一期☞R语言中的颜色(一)中，我给大家介绍了R中的颜色以及自带的一些配色方案。这一期我给大家介绍一下gplots这个R包中的配色方案。...，这里的n是要生成的颜色的个数 #如果没有安装gplots这个包，需要先去掉下一行中的#，再运行进行安装 #install.packages("gplots") library(gplots) #两行两列...，这里n是要生成的颜色的个数，low是起始颜色，mid是中间的颜色，high是最终的颜色。...也就是从low-mid-high的一个渐变。...参考资料： 1.R语言中的颜色(一)
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的包mixomics。首先看下此包的所包含的方法列表： ?...其中主要的参数 ?...从上图我们可以看出每个变量对每个组件的贡献(取决于对象)，将其展示在一个柱状图中表示，其中每个柱状图的长度对应于样本对组件的装载重量(重要性)。负载重量可以是正的，也可以是负的。...通过对两个矩阵的结构建模，PLS超越了传统的多重回归。与传统的多元回归模型不同，它不局限于不相关的变量。...上面的图主要是指通过X，Y的组件将样本进行短箭头的链接。通过大量的短箭头可以看出样本在两个数据集之间良好的一致性。
--- title: "循环补齐" output: html_document date: "2023-03-08" --- 当我们对两个长度不一致的向量进行操作时，会发生什么呢？...从输出结果看，返回了和x长度相等的5个逻辑值，这实际上是发生了R语言中的循环补齐所导致的。下面让我们跟随一些简单的代码示例一起认识一下循环补齐！...1.循环补齐的概念：指的是当对长度不等的向量进行操作时，R语言会自动复制短向量的元素,补齐到和长向量相同的长度，以长向量的长度为准。...（个人理解，仅供参考） 2.循环补齐的发生条件：当向量的长度不等，且进行等位运算时，R语言会自动发生循环补齐 （1）比较运算（"==",">","<"） x = c(1,3,5,6,2) y = c(3,2,5...：可以利用循环补齐来简化R语言的代码 例1 paste0(rep("x",3),1:3) ## [1] "x1" "x2" "x3" paste0("x",1:3) ## [1] "x1" "x2" "
我们在前面曾经写过一个教程《R语言实现并行》，在其中我们测试了下几个基础的功能函数。今天给给大家带来另一个建立在基础包以上整合的并行R包BiocParallel。...是特有的。...另外两个在所有平台都是存在的。...，可以通过init设置REDUCE 的初始值。...,不进行一一的展开了。
02-18 18:19:21 翻译：R-fox, 2008-03-18 机器学习是计算机科学和统计学的边缘交叉领域，R关于机器学习的包主要包括以下几个方面： 1）神经网络（Neural Networks...Weka里也有这样的递归拆分法，如：J4.8, C4.5, M5，包Rweka提供了R与Weka的函数的接口（http://cran.r-project.org/web/packages/RWeka/index.html...elasticnet包可计算所有的收缩参数（http://cran.r-project.org/web/packages/elasticnet/index.html）。...6）支持向量机（Support Vector Machines）： e1071包的svm()函数提供R和LIBSVM的接口 （http://cran.r-project.org/web/packages...10）模型选择和确认（Model selection and validation）： e1071包的tune()函数在指定的范围内选取合适的参数（http://cran.r-project.org/
利用R绘图的时候，颜色是一个经常需要设置的参数。好的颜色搭配除了可以让你的图看上去更高大上，同时也能让结论更突出。接下来小编会用四期的内容来跟大家聊聊R里面的配色方案。...在R里面，一般常用的单个颜色，我们可以直接使用对应的英文单词，如red，blue，yellow，green等等。...在R里面像这样可以直接用英文单词调用的颜色一共有657个，可以使用colors()来查看 colors() 下面我们来看看R里面的配色方案，即多个颜色搭配使用的情况 这一期我们先来看看R默认调色板...R自带了5个跟颜色相关的函数，即： rainbow heat.colors terrain.colors topo.colors cm.colors 使用方法都是一样的，rainbow(n)，n是要生成颜色的个数...可能大家用过rainbow这个函数，顾名思义，这个函数可以产生像彩虹一样五彩斑斓的颜色。
作者：张丹(Conan) 来源：http://blog.fens.me/r-matrix/ 前言 R 是作为统计语言，生来就对数学有良好的支持。矩阵计算作为底层的数学工具，有非常广泛的使用场景。...用R语言很好地封装了，矩阵的各种计算方法，一个函数一行代码，就能完成复杂的矩阵分解等操作。让建模人员可以更专注于模型推理和业务逻辑实现，把复杂的矩阵计算交给R语言来完成。...本文总结了 R 语言用于矩阵的各种计算操作。 1....K.matrix(r, c=r) ，返回阶数为 p=r*c 的方阵，对于 r 行 c 列的矩阵 A，计算 A 和 t(A) 的直积。 计算公式： ?...c=r) 使得 r 阶 c 阶的子列表的分量，计算从 r 行和 c 列的单位矩阵的列向量的外积导出的方阵。
但是R语言不一样，没有R包寸步难行，虽然用R的base包可以把程序写得像bash一样冗长无味，但我还是习惯用tidyverse系列，习惯了，毕竟R包是另一种语言，tidyverse结构的一致性，让我张口就来...下面介绍一下如何查看已经安装的R包，应用场景很多，主要就是你想在另外电脑上配置同样的环境时，直接按图索骥就行了。当然，更简单的是把包直接copy进去，安装相同的版本，直接用就行了。...下面介绍几种R包的管理，包括如何查看已经安装的R包，如何查看已经加载的R包，如何安装R包，如何删除R包，如何查看R版本，如何查看R包的版本，所谓的一答解千文，就是说的本篇呀！ 1....查看已加载的R包 这里的小括号不可以省略 (.packages()) 可以看到，默认加载了7个基础包。...查看R包版本 载入R包，然后用：sessionInfor() 可以看到，ggplot2的版本是：3.3.6
这个包的神奇之处在于能批量处理问题，例如，可以读取多个文件，跑模型的时候，可以批量输入多个参数，并把结果合并起来做比较 install.packages("purrr") 接下来我们通过实例来看下此包的具体使用...提供具体的操作函数 ##删除满足条件的子列表数据 rep(10, 10) %>% map(sample, 5) %>% discard(function(x) mean(x) > 6)...##将各子列表的值相互交叉处合并，形成一个新的子列表 data <- list( id = c("John", "Jane"), greeting = c("Hello...直接修改子列表 mtcars %>% modify_at(c(1, 4, 5), as.character) %>% str()##将1，4，5子列表进行as.character()修改 至此，便是所有的相关功能...，总的来说是一个对列表进行深入操作的综合包。
因子与因子水平 R语言的数据类型中，因子（Factor）型比较特殊，也让许多初学者感到难以理解。...因子水平（Level）表示因子的值域，因子的每个元素只能取因子水平中的值或缺失。上例中，因子水平就是（低频，中频，高频）。...R语言实现 创建因子 R语言中，通过factor()函数建立因子型变量。...这里还需要注意的一点是，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函数中设置stringAsFactors=F参数。...随硬件能力的提升，人们现在不太关注用因子型来提高存储效率，但R保留了这个方式。 2、因子型变量为离散变量，可通过定义因子型变量区分离散变量。
前言 apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。...但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。...很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得。...简介 由于R语言的apply家族函数是用C写的，所以使用apply进行遍历的执行效率远远高于自己编写的循环语句。...eapply函数平时很难被用到，但对于R包开发来说，环境空间的使用是必须要掌握的。特别是当R要做为工业化的工具时，对变量的精确控制和管理是非常必要的。
你可以在这篇文章中找到8种在R语言中实现的非线性方法，每一种方法都做好了为你复制粘贴及修改你问题的准备。 本文中的所有方法都使用了数据集包中随R提供的虹膜花数据集。...参加我的免费14天电子邮件课程，并了解如何在您的项目中使用R（附带示例代码）。 点击注册，并获得免费的PDF电子书版本的课程。 现在开始你的免费迷你课程！...总结 在这篇文章中，您使用虹膜花数据集找到了R中的非线性分类的8种方法。 每种方法都是通用的，可供您复制，粘贴和修改您自己的问题。...---- 感觉在R中机器学习的过程不太顺利？...只需几分钟，开发你自己的模型 ...只需几行R代码 在我的新电子书中找到方法：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...
大家在绘制科研图形的时候总会遇到各种想完美展示但是有各种受限的局面。最后都不得不去妥协，退而求其次。今天就来给大家介绍个神器，为各位去除后顾之忧。...首先看下包的安装： install.packages("plotrix") 我们先来看下这个包中一些基础的绘图功能： 1....gap.plot(twogrp,gap=c(8,16),xlab="Index",ylab="Group values",main="Gap on Y axis",col=gpcol) ###设置断开的坐标轴...密度曲线绘制 填充的密度曲线 x1<-c(sample(20:50,20),sample(40:80,30)) x2<-c(sample(10:40,30),sample(50:90,30)) x3<-...极坐标图的绘制 ##polar plot testlen<-c(rnorm(36)*2+5) testpos<-seq(0,350,by=10) polar.plot(testlen,testpos,main
目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。...之后，通过繁殖过程，让个体两两交配产生下一代新个体，上一代个体中优秀的基因会保留给下一代，而劣制的基因将被个体另一半的基因所代替。...一种观点认为交叉比变异更重要，因为变异仅仅是保证不丢失某些可能的解；而另一种观点则认为交叉过程的作用只不过是在种群中推广变异过程所造成的更新，对于初期的种群来说，交叉几乎等效于一个非常大的变异率，而这么大的变异很可能影响进化过程...遗传算法R语言实现 本节的系统环境 Win7 64bit R: 3.1.1 x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) 一个典型的遗传算法要求：一个基因表示的求解域, 一个适应度函数来评价解决方案...在R语言中，有一些现成的第三方包已经实现的遗传算法，我们可以直接进行使用。 mcga包，多变量的遗传算法，用于求解多维函数的最小值。 genalg包，多变量的遗传算法，用于求解多维函数的最小值。
最近在分析数据的时候，发现R语言中存在很多的数据类型，并且这些数据类型不同其应用与意义也不相同，下面我们列举最用的一些数据类型及在R中的函数： ?...它的主要作用是可以对数据做一个水平的注释，并且我们利用read.csv（）读入的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语言中，查看我们基因那一列数据类型，并且查看数据的结构，我们发现因子形式数据类型对我们一个因子出现的所有名称做了一个唯一性的水平列举。 ?...如果我们将数据转化成因子，还可对其内的所有元素取唯一性然后进行排序。 ? 2. data.frame 和 matrix的区别： frame 每一列的数据要相同， 比如第一列是数值型，第二列是字符型。...NULL/NA/NaN/Inf特殊数据的判断函数： is.null(x)判断 NULL is.na(x)判断NA is.nan(x)判断NaN is.infinite(x)判断Inf 欢迎各位学习交流
在R语言中，apply系列函数作为批量处理函数，可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素，以简化操作。这些函数底层是通过C来实现的，所以效率也比手工遍历来的高效。...每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。...每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。 1.apply函数 apply函数只能用于处理矩阵类型的数据，也就是说所有的数据必须是同一类型。...apply函数一般有三个参数，第一个参数代表矩阵对象，第二个参数代表要操作矩阵的维度，1表示对行进行处理，2表示对列进行处理。第三个参数就是处理数据的函数。apply会分别一行或一列处理该矩阵的数据。...总结以上函数应用可以减少在R语言中的For循环，从而提升R语言效率。 欢迎各位学习交流
共定位分系是寻找GWAS和*QTL的多效性SNP的分析方法。...另外跟在孟德尔随机分析之后，在MR后面做的共定位分析，其实最好的结果是两个表型并不在遗传学上共享因果变异，这样才能更有利的证明两个表型之间的因果关系。...接下来我们看下在R中如何进行实现这个分析方法。首先是包的安装： install.packages("coloc") 1....SNP的基础信息，包括SNP的ID（不一定是rsID）和SNP位置 2）关联分析的效应信息，包括beta值和效应方差方差varbeta，如果没有这一项，就需要有P、MAF和N 3） sdY，Y的标准差...)、H2(仅为性状2的因果变量)、H3(两个不同的因果变量)和H4(一个共同的因果变量)的后验概率。
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