机器学习算法，P&R语言一般说来，机器学习有三种算法：1. 监督式学习监督式学习算法包括一个目标变量（因变量）和用来预测目标变量的预测变量（自变量）。通过这些变量我们可以搭建一个模型，从而对于一个已知的预测变量值，我们可以得到对应的目标变量值。重复训练这个模型，直到它能在训练数据集上达到预定的准确度。 属于监督式学习的算法有：回归模型，决策树，随机森林，K邻近算法，
deepwalk 的主要思想就是： 先在图中随机采样一批节点 然后一这批节点为起点，按边权重随机选一个邻点，重复该步骤，得到节点序列 把这些节点序列看成一个个句子，可以用word2vec的方法来把这些节点表示为向量 具体的细节待整理 ...
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2021-09-06 15:57:00
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在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 PyTorch 实现 DeepWalk 算法，旨在为读者提供一个详尽的复盘记录，帮助理解这一技术的原理及其应用。
### 背景描述
DeepWalk 是一个基于无监督学习的图嵌入方法，旨在通过随机游走生成节点的序列，从而将图中的结构信息转化为节点的低维向量表示。使用这种方法，节点之间的相似性可以通过向量间的距离来量化。DeepWalk 能够通过简单有效的方
介绍英文题目：DeepWalk: Online Learning of Social Representations中文题目：DeepWa
原创
2022-09-16 13:51:35
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DeepWalk与词嵌入类似，图嵌入基本理念是基于相邻顶点的关系，将目的顶点映射为稠密向量，以数值化的方式表达图中的信息，以便在下游任务中运用。Word2Vec根据词与词的共现关系学习向量的表示，DeepWalk受其启发。它通过随机游走的方式提取顶点序列，再用Word2Vec模型根据顶点和顶点的共现关系，学习顶点的向量表示。可以理解为用文字把图的内容表达出来，如下图所示。DeepWalk训练图表示
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2024-04-29 17:31:08
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注： 本文是R语言sf包的核心开发者和维护者——来自德国明斯特大学的地理信息学教授：
Edzer Pebesma 的一篇关于sf包的简介，发表于2018年7月的R语言期刊，主要讲述了sf的定位、功能、开发现状及现存问题和今后展望，sf包是一个非常了不起的工具，在R语言中引入了空间数量分析领域通用的标准规范（simple feature），结合tidyverse工具箱组合
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2023-06-30 18:38:28
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1.单因素方差分析：适用于单因素A有两个水平或以上，研究个水平对因变量的影响正态假设条件：W检验shapiro.test():原假设为数据来自正态分布方差齐性条件：Bartlett检验（主要用于正态分布的数据） bartlett.test(x, g, ...)x是数据向量或列表（list）；g是因子向量，如果x是列表则忽略g。 当使用数据集时，也可以通过formula调用函数&
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2023-06-25 20:40:28
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上一节我们对自然语言处理中词性标注的基本问题进行了描述，从本节开始我们将详细介绍HMM与词性标注的关系以及如何利用HMM进行词性标注。首先回顾一下隐马尔科夫模型(HMM)的定义和三大基本问题，并由此与词性标注的基本问题进行一个对比。 隐马尔科夫模型(HMM)是什么？说白了，就是一个数学模型，用一堆数学符号和参数表示而已，包括隐藏状态集合、观察符号集合、初始概率向量pi, 状态转移矩阵A，混
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2023-11-01 21:50:42
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文章目录1、资料下载2、注册用户3、安装和测试opencv 最近看到329的论坛又更新了好多东西，于是我又蠢蠢欲动了，另外也想好好熟悉下linux，就又拿起来了，这里记录下过程。1、资料下载首先是要下载什么东西优先还是去官方的网盘下载吧，更新速度还是内容都是最新的sipeed企业网盘这里我主要是为了下这个最新的镜像，就去了这边下载，因为最新的镜像已经内置了很多我们测试用的模型，就比较方便我们使用
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2023-11-05 20:24:06
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R语言七天入门教程二：认识变量与运算符一、什么是变量1、变量顾名思义，我们可以将变量理解为“可以改变的量”，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。这里的值可以是数字，也可以是其他数据类型（例如，字符串，逻辑类型等）。变量在程序运行过程中，其值是可以发生改变的。2、常量对于常量，我们可以将其理解为”固定的量“，会直接写在程序中。在程序运行过程中，常量的值不会发生变化。例如，数值123在程
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2023-08-31 09:30:29
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在计量经济学中，经常要对时间序列数据进行回归建模。时间序列数据通常具有异方差（Heteroscedasticity）和自相关（Autocorrelation）的性质，此时使用传统的最小二乘法（OLS）估计回归参数虽然仍可得到参数的无偏估计，但是传统方法计算出来的参数方差具有偏差，会导致参数的t检验不准确，常出现虚假显著的情况。为避免这种情况，计量经济学中常对上述参数的方差进行调整，最常用的是N
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2023-09-14 13:09:06
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玩转数据可视化之R语言ggplot2?个人主页：JoJo的数据分析历险记
?个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生?如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅专栏本系列主要介绍R语言ggplot2的使用参考资料:ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis文章目录玩转数据可视化之R语言ggplot2?7.ggplot
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2023-07-04 14:12:26
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R操作关系型数据库基本要求： R语言基础，懂得一定SQL语法， 懂得使用搜索引擎目标： 学会使用DBI操作SQLite数据库简介R本身不具备数据库操作能力，需要额外的扩展包--DBI(database interface)。DBI将数据库管理分为前端和后端。用户在前端使用对应的API, 经由DBI转换成相应的底层操作.DBI分为三个部分：数据库驱动， 负责与数据库进行交互，比如说与SQLite数据
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2024-04-26 09:20:49
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目录一、数据二、logistic回归1.拟合2.预测三、probit回归四、经典判别分析（线性、混合线性、灵活线性）五、交叉验证与比较一、数据脊柱数据（Column_2C.csv、Column_3C.csv）有两个版本，区别在于分为两类还是3类。不过是.dat文件，需要进行相应的转换或者直接下载我上传的文件，是已经对格式和数据经过处理，可以直接进行分析的csv文件。数据具有6个自变量（生物力学特征
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2023-09-11 12:41:45
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R拥有许多用于存储数据的对象类型，包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表，下面来为大家简单介绍一下标量标量是只含一个元素的向量，例如f <- 3、g <- "US"和h <- TRUE。它们用于保存常量向量函数c，是组合函数a <- c(1, 2, 5, 3, 6, -2, 4)
b <- c("one", "two", "three")
c <- c(TR
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2023-08-31 16:10:04
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在R语言编译器中，设置当前工作文件夹可以用setwd()函数。> setwd("e://桌面//")> setwd("e:\桌面\")> setwd("e:/桌面/")这三种结构都是可以编译通过的，但是在VS C#中却不行，只有一种能运行成功。（PS：R语言在VS中运行要先配置环境，还没配置的童鞋先要配置好，才可运行，如有问题可看我前面的随笔。）就是这种结构，engine.Eva
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2023-05-26 08:50:28
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关于softmax regression的数学模型部分可以参考Stanford的中英文Wiki:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 softmaxregR包的下载地址:https://cran.r-project.org/web/packages/softmaxreg/index.html一
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2024-04-18 15:05:05
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R语言如何计算矩阵的行均值？目录R语言如何计算矩阵的行均值？R语言是解决什么问题的？R语言如何计算矩阵的行均值？R语言是解决什么问题的？R 是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 共同创立。由于R 受Becker, Chambers & Wilks 创立的S 和Sussman 的Scheme 两种语
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2023-08-07 10:38:41
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什么是R语言R语言简介R语言的诞生、发展、优缺点· R语言——集数据操作、分析、展示于一体的数据分析工具· 源于S语言，与S-PLUS同为S语言的实现· 2000年发布第一个二进制版本，目前最新版本4.0.0· 随着数据分析的兴起，R语言也正在变得热门——TIOBE· R语言的优点· R语言的缺点开发工具----R与RstudioR· R-project网站介绍、下载安装· R环境界面介绍RSt
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2023-06-21 18:26:56
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R语言是进行统计分析和可视化的优秀语言(其实机器学习和网页制作也可以用R，小声说~|ω`)) R语言 相信大家在利用R语言进行数据分析的时候可能会有大数据分析需求。所谓大数据，很好理解，就是大样本高维度数据，这样的数据在当今信息爆炸时代，很是常见。比如医学数据，数据量大，维度极高，因为医学的检测指标多，而且随着基因测序特别是二代测序等高通量测序(High-throughput sequen
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2023-05-28 15:09:11
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