一篇让你完全够用TS的指南 
 大家好,我叫小杜杜,是一个喜欢动手敲代码的小菜鸟,我认为代码应该亲自敲一遍,才能更好的熟记于心,作为一个程序员,我们与自己的小伙伴共同开发、维护于一个项目,需要保持代码的整洁、清晰,使组内的任意一位小伙伴都能快速理解每一代码模块,因此制定了各种各样的规则,去约束我们写代码,只有这样才能我们的代码更加具有可读性、可维护性和健壮性我们用什么去管理自己的项目,            
                
         
            
            
            
            1.R 程序下载: http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/  下载相应版本,直接默认安装即可。  安装完成之后就有了基础的R系统,其中包括一些基础的功能如总结数据、绘图等。但是R真正有用的地方在于有许多附加的程序包,它们能将基础功能扩展至不同领域。从清洗数据、绘图到分析数据、创建交互式应用等一切事物。  2. 安装程序包  打开R程序,在提示符后面输入:  a <-            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-06 20:52:32
                            
                                394阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            R语言是开源的,同时可以运行在各种平台上(Linux、Windows、MacOS等)。R的许多软件包是由R语言、 LaTeX、Java及最常用C语言和Fortran撰写。本篇为大家介绍的是R语言日期格式数据。#日期型数据 在R中自带的日期形式为:as.Date();以数值形式存储; 对于规则的格式,则不需要用format指定格式;如果输入的格式不规则,可以通过format指定的格式读入; 标准格式            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-31 15:03:28
                            
                                190阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            本文主要向大家介绍了MySQL数据库之教你如何用R包TCGA-Assembler下载TCGA数据 ,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习MySQL数据库有所帮助。今天师兄发给我一个TCGA网址,让我想办法把胰腺癌的所有RNA-Seq数据下载下来,可是界面是这样的:这么多样本有各自的测序数据,甲基化数据,突变数据和临床数据等,不可能一个个去点开下载,那么批量下载就可以借助R的一个包TCGA-As            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                                                                    &nbs            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-05 09:34:34
                            
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            Lasso回归又称为套索回归,是Robert Tibshirani于1996年提出的一种新的变量选择技术。Lasso是一种收缩估计方法,其基本思想是在回归系数的绝对值之和小于一个常数的约束条件下,使残差平方和最小化,从而能够产生某些严格等于0的回归系数,进一步得到可以解释的模型。R语言中有多个包可以实现Lasso回归,这里使用lars包实现。1.利用lars函数实现lasso回归并可视化显示x =            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-26 17:54:02
                            
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            前言 最近想试一下捣腾一个 R 包出来,故参考了一些教程。现在看到的最好的就是谢益辉大大之前写过的开发R程序包之忍者篇,以及 Hadley 大神(ggplot2 devtools 等一系列包的作者)的 教程。但是前者有一些过时,后者是全英文的,所以我这里记录一下比较简单的过程,给读者们一个参考思路。如果你有一些 R 程序,想塞到去一个自创的 R 包中,那么这篇文章就可能是你想要的。为了方            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            R语言数据处理学习记录–使用linkET包完成mental test注:本文仅作为自己的学习记录以备复习查阅一 简单介绍一下这个包依旧是来自于GitHub上,作者给出的介绍:linkET的目标是简单而直接地可视化基于’ ggplot2 '的矩阵热图。其实作者已经给出了非常详细的包的使用方法,从Data processing到后面各种图形的绘制都有详细的代码和图片展示,所以这里just给一些无法很方            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            R包介绍及开发(初学者基础详解)一、R包概述1.1 R包简介1.2 R包下载1.3 R包安装1.4 R包使用二、创建R包2.1 R包架构及内容2.2 R包开发的环境配置2.2.1 R包开发准备2.2.2 R包构建工具准备2.2.2.1 R包开发工具包 | devtools包2.2.2.2 工具集 | RTools2.3 R包创建流程2.3.1 命名 | 创建R包2.3.1.1 R包命名规则2.3            
                
         
            
            
            
            介绍Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快,可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它符合线性,逻辑和多项式,泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。glmnet算法采用循环坐标下降法,它连续优化每个参数上的目标函数并与其他参数固定,并反复循环直至收敛。该软件包还利用强            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录   在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(续)rugarch简单实验rugarch 参数估计的行为极端大样本结论  在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(续)本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中,Curtis Miller 讨论了 fGarch 包和 tseries 包估计 GARCH(1, 1) 模型            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、一些函数包大汇总时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs()、coplot())和lattice包里的画图函数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            KNN 算法是 Cover 和 Hart 于1968 年提出一种基于统计的学习方法。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。等于就是把先数据通过特征空间属性,主要就是计算欧式距离,分为K个相近类别,后面的数据根据自己的属性划分到和自己属性最相似的类别上。我们通过R语言来演示一下近邻分析(KNN),先导入我们的R包和数据,library(class)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ggplot2的优点 ggplot2可以让作图者根据ggplot2的作图语法来控制一下作图中的重要的因素,用起来可以说神通广大 ggplot2的主要元素: 1.data:数据 2,Aesthetic mapping:颜色、形状、点的大小与线的粗细 3,Statistical transformations:将数据做统计转换,比如概率密度,计数等等 4,Coordinate system:坐标轴的调            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            tidyr包
类似于上图成行成列的表数据是干净数据(tidy data),一般每一行表示一条观测记录,每一列表示一个字段(变量) tidyr包是用来操作tidy data的包,主要的功能有数据变形(Reshape Data)分割数据(Split Cells)处理缺失值数据(Handle Missing Values)数据变形(Reshape Data)数据变形(Reshape Data)可以重构数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            无经验尝试安装Hmisc的目录1. 探索中,想办法2. 更新R的版本3. 将新版R链接到Rstudio4.大功告成5. 总结 1. 探索中,想办法既然要安装Hmisc,我先看一下电脑里有没有这个包啊> library(Hmisc)
载入需要的程辑包:lattice
载入需要的程辑包:survival
载入需要的程辑包:Formula
Error: 找不到‘Hmisc’所需要的程辑包‘ggp            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            gbm包wiki中对GBRT的定义gbm包在R中的使用基本建模函数参数选择最适的回归树个数例子 gbm包gbm包是梯度提升回归树(GBRT)在R 中的实现。GBRT,全称为Gradient Boosting Regression Tree, 有时也称为GBDT。wiki中对GBRT的定义Gradient boosting is a machine learning technique for r            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            rpart包可实现回归树。通常分为两步建立回归树:1.生成一棵较大的树  2.通过统计估计删除一些结点来对树进行修剪。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            --------仅用于个人学习知识整理和sas/R语言/python代码整理--------文章使用数据都为脱敏模拟数据简介radiant是r的包,基于r shiny开发,可以对数据进行简单的分析,进阶可以进行统计建模分析,并支持报表输出radiant的开发者文档地址:radiant-rstats/docs2 数据导入及启动2.1 导入方法1(推荐使用这个)radiant本质是r语言包,所以可以先            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            线性优化简介优化是一种为所有可能的解决方案找到给定问题的最佳解决方案的技术。优化使用严格的数学模型来找出给定问题的最有效解决方案。要从优化问题开始,首先确定目标非常重要。目标是绩效的量化衡量。例如:最大化利润,最小化时间,最小化成本,最大化销售。优化问题可分为两组线性规划(LP):它也被称为线性优化,在这个问题中,目标是在数学模型中获得最佳结果,其中目标和所有约束是决策变量的线性函数。二次规划(Q            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-08 10:55:31
                            
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