目录创建任务创建learner训练、预测和性能评价 本篇主要介绍mlr3包的基本使用。一个简单的机器学习流程在mlr3中可被分解为以下几个部分：创建任务 比如回归、分裂、生存分析、降维、密度任务等等挑选学习器（算法/模型） 比如随机森林、决策树、SVM、KNN等等训练和预测创建任务本次示例将使用mtcars数据集创建一个回归任务，结果变量（或者叫因变量等等）是mpg。# 首先加载数据
data(
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2023-06-21 22:14:07
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# 使用R语言中的nnet包进行预测
在机器学习和数据科学领域，预测模型的应用无处不在。R语言提供了多种机器学习方法，其中`nnet`包是一个用于构建神经网络模型的常见选择。本文将带您深入了解如何使用R语言中的`nnet`包进行预测。
## 什么是nnet包？
`nnet`包是R语言中的一个包，用于实现单层和多层神经网络模型。这个包是建立在非线性回归基础之上的，并且使用了反向传播算法来更新网
前言NMF（非负矩阵分解）目前在生物信息领域主要用于肿瘤分型，目前网上大多数的教程也是针对于对样本聚类的，但其实NMF这个方法还可以对基因进行聚类，已经有许多文章使用了这个方法来识别肿瘤表达的元程序，其实本质也就是挖掘基因模块。具体原理其实是对样本的聚类分型其实也是基于基因特征来的，因此当样本进行聚类时也会随之产生与各样本簇最相关的一些基因模块，当我们着重关注这些基因模块时，NMF就可以用于挖掘基
R的数据类型与相应运算11 R矩阵和数组11.1 R矩阵11.2 矩阵子集11.3 ``cbind()`` 和 ``rbind()`` 函数11.4 矩阵运算11.4.1 四则运算11.4.2 矩阵乘法11.4.3 向量与矩阵相乘11.4.4 内积11.4.5 外积11.5 逆矩阵与线性方程组求解11.6 ``apply()`` 函数11.7 多维数组 （学习资料参考北京大学李东风老师《R语言
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2024-09-13 20:09:16
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数据威斯康乳腺癌数据集由699个样本和11个特征组成，第一列为Sample code number (id number)，最后一列为Class: (2是良性, 4是恶性)，是需要预测的变量。其余几个特征的大小均介于1-10之间。数据可以在UCI的网站上得到。data <- read.csv("breast-cancer-wisconsin.data")
str(data)
levels(d
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2023-07-27 21:16:33
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标准分布也即是：正态分布。 在来自独立源的数据的随机集合中，通常观察到数据的分布是正态的。 在图中，曲线的中心表示数据集的平均值。 50％的值位于平均值的左侧，另外50％位于图表的右侧。正态分布R语言有四个内置函数来产生正态分布：dnorm(x, mean, sd)
pnorm(x, mean, sd)
qnorm(p, mean, sd)
rnorm(n, mean, sd)以下是在上述功
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2023-06-21 22:14:34
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标题：如何使用R语言输出多个图
## 引言
在数据分析和可视化的过程中，经常需要一次性输出多个图表。R语言提供了丰富的函数和库来实现这一目标。本文将向刚入行的小白介绍如何使用R语言输出多个图表的方法。
## 流程概览
下面是整个流程的概览，使用表格展示了每个步骤和对应的代码：
| 步骤 | 代码 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| 1 | `library(ggplot
原创
2024-01-25 12:31:51
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1. tapply函数的一个例子解释>n<-17;fac<-factor(rep(1:3,len=n),levels=1:5)
> table(fac)
fac
1 2 3 4 5
6 6 5 0 0
> tapply(1:n,fac,sum)
1 2 3 4 5
51 57 45 NA NA求和过
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2023-06-25 08:33:27
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ggplot2是一款强大的绘图R包，今天的笔记内容是学习使用ggplot2来绘制一幅热图，并进行美化调整。需要加载的包有两个：ggplot2、reshape2。如果你也想跟着笔记一起学习，请访问链接下载脚本：https://down.jewin.love/?f=/Rscript/访问上面的网址即可下载使用，也可以直接在Rstudio中运行下面这一句代码，则会自动在当前工作路径下生成11副PDF图片
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2023-06-20 14:53:01
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## R语言 plot 输出矢量图
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用R语言绘制图形并输出矢量图。下面是整个流程的步骤：
```mermaid
journey
title R语言 plot 输出矢量图流程
section 了解R语言的plot函数
section 安装和加载必要的R包
section 创建数据
section 绘制图形
原创
2023-10-30 11:02:47
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# 使用R语言输出图象到PDF文件
在数据分析和可视化的过程中，R语言以其强大的绘图能力而受到广泛欢迎。尤其是在需要将图形保存为文件时，将图像输出为PDF格式非常常见。本文将带您了解如何使用R语言将图像输出为PDF格式，并以饼状图为例展示整个过程。
## R语言绘图基础
R语言中有多个绘图库可用于制作图形，最常用的包括基础图形系统、`ggplot2`、`lattice`等。为了实现将图像输出
原创
2024-08-15 09:23:34
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一、标准输入、输出1. 简单的输入\输出机制从标准输入中一次读取一个字符：int getchar(void)
将字符c送到标准输出中： int putchar(int)
2. 输入重定向如果程序prog中使用了getchar函数，那么 prog < infile，将使得程序prog从输入文件infile中读取字符。如果输入通过管道来自另一个程序，那么这种输入切换也是不可见的。如命令other
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2024-07-28 14:09:10
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# R语言中的图形输出：将Plot图导出至PDF
在数据分析和可视化的领域中，R语言因其强大的图形功能而广受欢迎。通过R，可以轻松地创建多种类型的图表，比如散点图、柱状图、饼状图等，并将这些图表输出为各种文件格式，其中包括PDF格式。本文将介绍如何在R中将图形输出到PDF文件，并通过代码示例演示如何生成饼状图和状态图。
## 设置R环境
在开始之前，确保您已经安装了R和RStudio这两个工
原创
2024-08-25 06:57:31
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# 如何获取R语言输出图的路径
在数据分析和可视化过程中，R语言是一种非常强大的工具。它不仅可以生成各种图表，还可以将这些图表保存为文件，以便进一步使用或分享。然而，有时候我们需要获取这些图表的路径，以便在其他应用程序中引用或进行进一步处理。本文将介绍如何获取R语言输出图的路径，并提供一些代码示例。
## 旅行图
在开始之前，我们先了解一下获取R语言输出图路径的旅程。
```mermaid
原创
2024-07-19 11:47:13
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在S交互运行时要显示某一个对象的值只要键入其名字即可，如： > x <- 1:10
> x
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 这实际上是调用了print()函数，即print(x)。在非交互运行（程序）中应使用print()来输出。print()函数可以带一个digits=参数指定每个数输出的有效数字位数，可以带一个quote=参数指定字符串输出
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2023-08-25 23:23:24
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逻辑回归算法一、逻辑回归（LR）基本概念1. 引入背景1.1 概述logistics回归1.2 模型引入1.3 构造h函数(预测函数)1.4 构造损失函数J并最小化J1.5 总结1.6 Logistics回归的梯度上升算法之Python代码实现1.6.1 批量梯度上升算法GD1.6.2 随机梯度上升算法SGD1.6.3 小批量随机梯度上升算法MSGD2. 调用Python的sklearn.lin
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2023-12-11 13:05:03
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R语言数据的可视化-星图和脸谱图星图和脸谱图函数使用说明以下内容全部来自《统计学——基于R》书本的学习星图可以针对一个二维矩阵的两组变量分别建立表格。用P个变量圆P等分，将p个半径连接，形成一个p边型。n个样本形成n个p边形，称为星图。注意需要将表格的数据转换成矩阵形式，并保存 例：现有数据表：这是RData格式的文件，除了第一行的为指标，其他的都是数据将数据框转换为矩阵形式matrix2_3&l
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2023-09-29 20:36:28
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雷达图简介雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。 雷达图也称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，不规则多边形，极坐标图或Kiviat图。它相当于平行坐标图，轴径向排列。像六边形战士就是说的马龙的力量、速度、技巧、发球、防守、经验六个方面的六维雷达图是六边形的。ggradar介绍我们将用ggradar这个包来绘
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2023-10-24 19:48:18
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1.什么是雷达图？ 雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。 雷达图也称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，不规则多边形，极坐标图或Kiviat图。它相当于平行坐标图，轴径向排列。 雷达图和折线图是是很相似的，只不过坐标轴由直线坐标轴，变成了极坐标轴。2.绘图前的数据准备 demo数据可以在https://www.
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2023-09-18 16:05:57
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SPSS只能完成主成分分析的一部分环节，主成分得分等计算尚需结合其他工具(如Excel)来完成，这对SPSS用户来说，是极不方便的。小兵建议大家直接采用R语言实现主成分分析，今天先送上一枚案例。使用R语言自带USJudgeRatings法官综合素质评分数据，每位法官均有12项维度打分，我们觉得用12个指标评价一位法官过于复杂了，现在请对12个维度打分变量进行降维处理，造几个主成分来用于综合评价。数
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2023-08-08 14:05:41
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