在R语言中有一些关于教育诊断的一些包,我试着进入R包的CRAN,进行关键词检索,找到我想要试玩的那些教育数据挖掘(或许叫教育诊断更为恰当),我搜索的关键词有Item Response Theory(项目反应理论), Knowledge Space(知识空间), education.首先,我要试玩的是kst(Knowledge Space Theory),kst的基本思想是一个学生对某领域知识的掌握
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2024-04-02 07:08:53
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使用机器学习算法时，通常需要把数据分为训练集和测试集，本文介绍R语言的三种实现方法，并通过示例进行学习。使用R内置方法依据sample函数生成指定概率的true和false的向量，然后利用该向量过滤数据集得到训练集和测试集，语法如下：# 设置随机种子，使得示例可以重复
set.seed(1)
# df是要分割的数据集
# 使用 70% 数据集作为训练集，30% 作为测试集
sample <
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2023-06-21 15:35:15
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GWAS结果显著SNP位点归类提取与变异类型转化根据GWAS得到的Rresult文件信息，能够找出每个snp位点对应的显著性情况和基因变异信息，接下来，需要根据表格中的信息进行归纳总结，对不同显著性层次进行区分，找出可能性最大的点，过程比较繁琐。这里笔者分享一个算法，使统计SNP和变异类型变的更加简便快捷，主要基于R语言的tidyverse完成。主要步骤与思路解析加载R包与环境，表型和基因列表文件
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2023-09-25 09:16:11
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所有放到游戏里面的模型都是低模，不仅是手机游戏，甚至是主机游戏；可能很多人要问，那次世代游戏呢？那些3A大作呢？这么高清的画质也是低模吗？如果大家了解游戏建模的制作流程，这个问题就迎刃而解了。我从游戏模型的制作流程方面为大家分析一下，为什么你们看到的游戏里面的模型都是低模？3D建模有两种制作流程和方法：第一种：低模+手绘贴图因为受到电脑，手机性能的限制，所以游戏的模型面数都要要尽量地
# GWR结果解读指南
在统计分析和地理空间分析中，地理加权回归（GWR）是一种强有力的工具。它能帮助我们理解在不同空间位置上，变量之间的关系是怎样的。对于初学者来说，理解GWR的输出结果并不容易。本文将为刚入行的小白搭建一座桥梁，帮助你学习如何实现R语言中的GWR结果解读。
## 流程概述
为帮助你理解整个过程，下面的表格展示了进行GWR分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-24 04:45:47
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目录二分类逻辑回归数据准备模型构建模型检验多分类逻辑回归 二分类逻辑回归首先，我先展示下我逻辑回归的总体代码，如果有基础的同志需要的话，可以直接修改数据和参数拿去用呀：library(lattice)
library(ggplot2)
library(caret)
library(e1071)
library(foreign)
library(survival)
library(MASS)
li
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2023-08-28 16:25:42
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简述为什么要编写需求规格说明文档简述需求验证的方法下图是某连锁商店销售系统的部分高层目标模型，请你对此目标模型进程精化。完善目标模型简述需求管理的重要任务有哪些通常一个活动图出现了令牌缺失、令牌丢失或令牌冗余的情况，往往意味着活动图的业务流转是有问题的。下面的活动图存在令牌不平衡的问题，请在原图中标示出令牌不平衡的位置，并重新画一个正确的活动图对其进行改正简要说明需求获取活动的过程什么是UML，并
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2023-08-07 11:36:37
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# R语言中的测试集效果分析
在机器学习的流程中，数据集通常被切分为训练集和测试集。训练集用于模型的训练，而测试集用于评估模型的性能。本文将介绍如何在R语言中进行测试集效果的分析，并通过代码示例来展示具体的操作流程。最后，我们还会附上相关的类图和关系图。
## 数据集准备
要进行测试集效果分析，首先需要准备好一个数据集。在R中，可以使用内置的数据集或者从其他来源获取数据。下面的代码示例展示了
# 回归模型如何拆分训练集和测试集的方法及实际应用
## 1. 引言
在机器学习和统计学中，回归模型是一种常用的预测模型。然而，我们不能仅仅依靠回归模型在训练数据上的表现来评估其预测能力。为了评估模型在未知数据上的表现，我们需要将数据集划分为训练集和测试集，并使用测试集来评估模型的泛化能力。本文将介绍如何使用R语言中的相关函数和方法来拆分训练集和测试集，并通过实际问题演示其应用。
## 2.
原创
2023-10-20 16:41:10
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训练集和测试集划分set.seed(1234)nn=0.8data=irislength(iris[,1])sub<-sample(1:nrow(data),round(nrow(data)*nn))length(sub)data_train<-audit2[sub,]#取0.8的数据做训练集data_test<-audit2[-sub,]#取0.2的数据做测试集...
原创
2021-06-09 17:30:39
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# 如何在R语言中实现训练集与测试集的划分
作为一个刚入行的小白，了解如何在R语言中将数据集分成训练集和测试集是掌握机器学习和数据分析的重要一步。本文将详细说明这个流程，并附上具体的代码示例，帮助你更好地理解。
## 整体流程
在开始之前，我们首先理清整个流程。将数据集分为训练集和测试集的大致步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
致谢：所有数据和方法都源自城市数据派MGWR课程主讲于瀚辰老师以下是于老师最近发表的相关论文沈体雁,于瀚辰,周麟,古恒宇,何泓浩.北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型(MGWR)的研究[J].经济地理,2020,40(03):75-83.一、效果图二、关于MGWRMGWR（多尺度地理加权回归）是由Stewart Fotheringham教授团队开发，基于Micros
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2024-03-05 21:54:50
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倾向性评分有4种应用，前面介绍了倾向性评分匹配及matchIt和cobalt包的使用：R语言倾向性评分：匹配今天说一下倾向性评分回归和分层。使用了一个不是很成功的案例，并使用了大量purrr风格的代码实现。演示数据下面这个例子探讨不同学校对学生成绩的影响，这个数据一共有11078行，23列，我们只用其中一部分数据演示倾向性评分回归和分层。我们用到以下几个变量：catholic：是我们的处理因素，1
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2023-10-03 22:01:14
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在进行机器学习模型训练时，通常需要将数据集划分为训练集和测试集，用训练集训练模型，然后用测试集验证模型的性能。在R语言中，我们可以使用各种方法来对模型进行验证，如交叉验证、留出法、自助法等。本文将介绍如何使用R语言对测试集进行模型验证的方法。
1. 划分训练集和测试集
首先，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。可以使用`createDataPartition`函数来实现这一步骤。例如，以下代
原创
2024-07-11 05:52:04
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训练集、验证集、测试集的作用
详解用一个不恰当的比喻来说明3种数据集之间的关系：训练集相当于上课学知识验证集相当于课后的的练习题，用来纠正和强化学到的知识测试集相当于期末考试，用来最终评估学习效果什么是训练集？训练集（Training Dataset）是用来训练模型使用的。 在《一文看懂机器学习》里我们介绍了机器学习的7个步骤，训练集（Training Dataset）主要在训练阶段使用。什么是验
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2023-10-22 08:54:30
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Logistic回归是一种常见的统计学习方法，用于解决二分类问题。它通过对数据进行逻辑回归分析，得到一个能够将输入变量映射到0或1的函数，从而进行分类预测。本文将介绍Logistic回归的基本原理，并用R语言实现一个简单的模型。
## Logistic回归的原理
Logistic回归是一种广义线性模型，其基本形式为：
```
P(Y=1|X) = e^(β0 + β1*X) / (1 + e^
原创
2024-02-05 05:34:49
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大模型(LLM)是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。2022年底，OpenAI 推出的基于 GPT-3.5 的大型语言模型 ChatGP
在分类任务中需要混淆矩阵（或者混淆表）对分类效果做评测，拿先看看混淆矩阵的概念：（一）混淆矩阵：混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准个格式。混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类图像中的相应位置和分类比较计算的。 混淆矩阵的每一行代表预测类别，每一列的总数测为该类别的数据的数目；每一行代表了数据的真实归属类别，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目 混淆矩阵可以得到三个预测指标
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2024-08-06 12:31:47
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建筑信息模型是什么?能做什么?建筑信息模型是空间涵构与维运决策的整合平台，除了将链接端所提供的信息储存，并且利用了建筑模型中的对象编号将真实数据与件信息进行链接，而建筑信息模型中的空间数据同时能在虚拟环境的剧本编写，以检视所影响的范围层面。 建筑信息模型在储存端担任了系统的数据整合信息中心，除了将链接端所提供的信息储存，并且利用了【建筑信息模型】中的对象编号将真实数据与物信息进行链接，
实验目的：了解实验报告书的书写要求；掌握R、RStudio的下载与安装；熟悉R的界面及基本操作；进一步熟悉R和RStudio的界面及基本操作；初步了解R的绘图和程序包的下载、安装和加载使用。实验内容：了解实验报告书的书写要求；熟悉R官方网站及R的下载安装方法；熟悉RStudio的下载安装方法；熟悉R的界面及菜单功能；熟悉RStudio的界面；掌握R的简单操作；会用R 软件进行一些简单的数学运算。实
