高级数据管理简单的数据管理只是有效的管理数据，二高级数据管理则是更近一步，只有充分了解r语言的控制流程，算术函数等，才可以更高效的处理数据。 为了方便，以下所有的分析，我都会基于r提供的原始数据进行分析。本节目的学习用于创建和转换变量的算术函数、字符处理函数和统计函数。探索控制程序流程的方式之后，了解如何编写自己的函数。如何使用这些函数来整合及概括数据。一. 数值和字符处理函数> abs(x
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2023-09-19 21:30:17
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某实验所测数据如下，根据实验测得数据使用BP神经网络的方法预测第18,19,20个数据的y值。 123456789x1-0.120.53-0.63-0.110.42-0.450.31-0.760.92x2-0.240.59-0.020.290.510.36-0.670.00-0.32y0.131.260.420.030.860.010.130.590.36 1011121314
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2023-10-07 23:47:45
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# 粒子群优化与BP神经网络在R语言中的应用
在机器学习与优化算法中，粒子群优化（PSO, Particle Swarm Optimization）与反向传播（BP, Backpropagation）神经网络是非常重要的方法。本文将介绍PSO与BP在R语言中的实现，同时重点展示如何结合这两种方法提升模型的性能。
## 粒子群优化简介
粒子群优化是一种群体智能算法，它模拟鸟群觅食行为，通过调整
BP（Back Propagation）神经网络
是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小
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2023-08-25 16:28:02
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目录：（摘自百度百科）一、基本概念二、类型：1、单因素方差分析2、双因素方差分析3、协方差分析一、基本概念方差分析又称“变异数分析”或“F检验”，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。
方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：
(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb
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2024-08-31 22:57:16
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一、概率分割值与模型应用在二分类的问题中，B-P算法给出的是预测不同类别的概率，一般情况下，我们默认大于0.5为一类，小于0.5为另一类，但这并非适用于所有的情况（在上面的例子中就几乎没有大于0.5的观测），所以，我们需要在确认预测模型合理的基础上根据概率值和实际类别找到一个恰当的概率分割值，并为后续的类别预测提供概率依据。寻找合适的概率分割值最简便的方法就是绘制ROC曲线。 library(RO
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2024-04-15 06:28:05
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神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛进行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做的交互反应。人工神经网络对一组输入信号和一组输出信号之间的关系建模，使用的模型来源于人类大脑对来自感觉输入的刺激是如何反应理解的。就像大脑使用一个称为神经元的相互连接的细胞网络来创建一个巨大的并行处理器，人工神经网络使用人工神经元或者节点的网络来解决学习问题。人工神经网络可以用在数据的分类、预测
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2023-06-20 14:42:12
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盲区行者：深度学习之BP神经网络--Stata和R同步实现（附R数据和代码）zhuanlan.zhihu.com
原公众号推文标题：深度学习之BP神经网络-Stata和R同步实现（附数据和代码）神经网络（Neural Network，或Artificial Neural Network，简称NN或ANN）是Deep Learning深度学习（DL属于ML，ML属于A
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2023-10-30 22:56:46
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# 使用R语言进行BP神经网络预测
[
y = np.array([[0,1,1,0]]).T
syn0 = 2*np.random.random((3,4)) - 1
syn1 = 2*np.ra
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2023-10-26 23:46:34
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医学统计学的重要性不言而喻。但是不是一定懂呐，我是不敢说自己懂。但是用还是要学会用的，现在有R语言，那今天就分享一下吧。方差分析：两样本比较用t.test，三样本及以上的比较呐？方差分析。此出说的观测变量时连续型变量。 rm(list = ls())
#1.单因素方差分析
library(multcomp)
data("cholesterol")
head(cholesterol)#控制变量st
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2023-09-19 22:06:31
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1.算法描述粒子群优化算法（PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解， 通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 在求解TSP这种整数规划问题的时候, PSO显然与ACO不同, PSO需要对算法本身进行一定的修改, 毕竟PSO刚开始是应用在求解连续优化问题上的. 在路径规划中，我们将每一条路径规划为一个粒子，每个粒子群群有 n 个粒
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2023-10-23 07:44:02
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一、BP神经网络概述BP网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中，调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。BP算法是 Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简单，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP神经网络获得了非常广泛的应用。据统计，有80%~90%的神经网络模型都是采用了BP网络或者是它的变形。BP网络是前向网络的核
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2023-12-18 22:43:32
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参考用书：数据挖掘：R语言实战 黄文 王正林 编著 神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或神经元）和之间的相互连接构成，每个节点代表一种特定的输出函数。 每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称为权重，这相当于神经网络的记忆。 神经网络分为俩类：分类和回归 注意点1难解释2会学习过度，需要恰当的使用严格衡量神经网络的
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2023-08-31 09:29:03
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# 使用 Android BP 和 Go 语言的简明指南
在使用 Android 构建项目时，BP（Blueprints）是描述如何编译和打包 Android 组件的工具。而 Go 语言是一种现代编程语言，因其简洁、高效而受到开发者的喜爱。结合这两者的特性，我们可以创建高效的 Android 应用。本文将带你走过整个过程，让你更轻松地实现 Android BP 和 Go 语言的集成。
## 流
前言：上周开始学习神经网络，觉得挺有意思，神经网络可以实现对任意非线性函数的逼近，而且可以作为控制器来实现对模型的自适应调节，让控制器能够不断学习不断修改自己的参数。RBF神经网络逼近任意非线性函数 RBF神经网络个人理解：RBF神经网络由输入层，隐含层和输出层构成，其中输入层到隐含层的激励函数为高斯基函数，隐含层到输出层为线性函数，高斯基函数的参数包括宽度矢量 和隐含神经元的中心矢量值 。需
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2023-08-25 17:52:18
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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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http://blog.sina.com.cn/s/blog_597fcb450100c3um.html 【转】R与SAS、SPSS的比较 (2009-03-05 20:29:40)
转载 标签： 教育分类： 学习R与SAS、SPSS的比较R语言 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是
Mosaic plot常常用来展示Categorical data(分类数据)(关于不同的数据类别，参照连接更严谨英文比较好的朋友可以看[1])，mosaic plot 强大的地方在于它能够很好的展示出2个或者多个分类型变量(categorical variable)的关系. 它也可以定义为用图像的方式展示分类型数据。当变量是类别变量时，且数目多于三个的时候，可使用马赛克图。马赛克图中，嵌套矩阵面
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2023-06-25 16:13:16
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