多元线性回归一元线性回归只有一个特征$x$，而多元线性回归可以有多个特征$x_1, x_2, \ldots, x_n$假设 (Hypothesis)：$h_\theta(x)=\theta^Tx=\theta_0x_0+\theta_1x_1+\ldots+\theta_nx_n$参数 (Parameters)：$\theta_0, \theta_1, \ldots, \theta_n$
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2024-04-24 19:15:08
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一直听闻Logistic Regression逻辑回归的大名，比如吴军博士在《数学之美》中提到，Google是利用逻辑回归预测搜索广告的点击率。因为自己一直对个性化广告感兴趣，于是疯狂google过逻辑回归的资料，但没有一个网页资料能很好地讲清到底逻辑回归是什么。幸好，在CS229第三节课介绍了逻辑回归，第四节课介绍了广义线性模型，综合起来总算让我对逻辑回归有了一定的理解。与课程的顺序相
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2024-06-24 18:13:31
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在之前的一系列gglot2绘制条形图、折线图和散点图后，有网友问如何使用ggplot2绘制饼图。其实ggplot2并没有类似于geom_pie()这样的函数实现饼图的绘制...
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2022-08-09 17:02:55
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R语言ggplot2绘图入门笔记今天分享的内容是在R语言中利用ggplot2进行可视化的入门笔记，适用于初学者了解ggplot2绘图系统。干货满满，建议收藏！首先安装以下R包：install.packages(c("tidyverse", "colorspace", "corrr", "cowplot",
"ggdark", "ggforce", "ggre
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2024-06-14 08:16:11
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前面我们使用qplot函数对ggplot2做图的方法进行了初步的了解，并比较了qplot和plot函数的用法。从最终得到的结果（图形）来看，除了外观不同外好像qplot函数和plot函数并没有什么本质的差别。这其实是一个骗局！ 1 我们知道，R语言基本做图方法都是通过函数完成的（如果不了解请参考本博客《散点图》一文），这些函数直接在输出设备上执行一些列操作得到图形。很多函数没有返回值，即使有
凡是和数据无关的图形设置内容理论上都可以归为主题类，但考虑到一些内容（如坐标轴）的特殊性，可以允许例外的情况。主题的设置相当繁琐，很容易就占用了 大量的作图时间，应尽量把这些东西简化，把注意力主要放在数据分析上。基于这种考虑，ggplot2主题设置的内容虽然相当多，本文仅在总体上作一简单介 绍。 1 theme函数及其参数 让使用者在数据分析阶段能专注于数据而不是图形细节，这是数据
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2024-03-08 14:12:10
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ggplot2绘制多张图形为一个，进行叠加组合画布分图。
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2021-06-09 23:30:38
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https://jcoliver.github.io/learn-r/006-heatmaps.html[https://jcoliver.gi...
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2022-03-18 10:35:56
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1. 载入软件包这里使用R语言的data.table和ggplot2library(ggplot2)library(data.table)2. 生成模拟数据生成示例数据library(data.table)library(ggplot2)dat <- data.table(Spring = c(runif(9,0,1),2), Summe...
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2021-06-04 22:52:51
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1. 载入软件包这里使用R语言的data.table和ggplot2library(ggplot2)library(data.table)2. 生成模拟数据生成示例数据library(data.table)library(ggplot2)dat <- data.table(Spring = c(runif(9,0,1),2), Summe...
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2022-02-16 16:06:54
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大概在4年前我就了解到了，在python中也有一个类似R 语言ggplot2实现的模块，叫做ggpy，即ggplot for python。当时没有实际使用ggpy，如今使用plotnine，就好奇为什么会有两个功能如此雷同的模块被开发出来呢？如果不是重复造轮子，那哪个更好呢？于是乎，有了这篇文章。首先，来到plotnine的官网，关于plotnine的历史和开发目的，他是这么说的：开始使用plo
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2023-11-23 12:57:55
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本文介绍logistic回归，和改进算法随机logistic回归，及一个病马是否可以治愈的案例。例子中涉及了数据清洗工作，缺失值的处理。 一 引言 1 sigmoid函数，这个非线性函数十分重要，f(z) = 1 / (1 + e^(-z) ), 画图如下： 这个函数可以很好的把数轴上的值映射到0，1区间，所以很好的解决了分类问题。下面是代码： def sigmoid(in
注：R语言的再复习之路 1. ggplot2包介绍## 拟合平滑曲线
ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) +
geom_point(pch = 17, color = 'blue', size = 2) +
geom_smooth(method = 'lm', color = 'red', linety
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2023-09-12 15:29:24
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ggplot2大概分为三个部分： （1）数据层 （2）几何图形层 （3）美学层函数数据层ggplot(data,mapping = aes(x,y))几何图形层geom_bar()/geom_plot()/…美学层aes(color = factor())有了基本框架后，代码写起来就不会太乱。1、数据层——ggplot（）ggplot(data,mapping=aes(x,y))本人建议数据层只用
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2023-07-11 21:14:08
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线性回归线性回归简单线性回归简单线性回归实现多元线性回归多元线性回归实现广义线性模型广义线性模型对数几率回归线性判别分析 线性回归简单线性回归多元线性回归广义线性模型线性判别分析简单线性回归简单线性回归实现第一步：数据预处理import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
dataset = pd.re
许多数据集含有多个定量变量（数值型变量），而我们分析的目的往往是将他们关联起来。我们曾讨论过通过两个变量的联合分布来实现这一点。然而，使用统计模型来为两组带有噪声数据的观测值评估出一个简单的关系可以是非常有用的。这一章节我们讨论的函数将会在线性回归的框架下实现这种预测。seaborn中的回归图主要是为了在EDA（探索数据分析）阶段为发掘数据中存在的规律提供一些视觉指引，也就是说，seaborn本身
前言散点图在显示两个变量之间的关系时非常有用。ggplot2 提供了 geom_point 函数，以及它的变体：geom_jitter()、geom_count() 和 geom_bin2d() 来绘制点图。下面我们来看看如何绘制点图示例1. geom_point常用参数：
alpha：透明度
colour：点颜色
fill：填充色
group：分组变量
shape：形状
size：大小
stro
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2024-06-11 19:30:51
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作者 | Lukas Frei简介由于严格执行图形语法，ggplot2 提供了一种极其直观且一致的数据绘制方式。 ggplot2 的绘图方法不仅确保每个绘图都包含某些基本元素，而且在很大程度上简化了代码的可读性。 但是，如果您是 Python 的频繁使用用户，那么由于 matplotlib 或 seaborn 等流行绘图库中缺乏标准化语法，因此实现图形语法可能会非常具有挑战性。 如果您仍想使用图
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2023-10-17 21:00:57
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这次需要绘制的如下所示的多层饼状图：总的来说就是对你的数据的分类要求更严格一些，分为大类及大类下面的小类，其实这样的数据可以靠Excel画出来，不过我还是想用R来实现。最开始的时候，按照[【R语言】多层饼图][https://www.jianshu.com/p/7410c023df7b]这个教程的方法去画图，可是在绘制的时候发现了一些问题。如果使用他构建的数据集，去绘制双层饼状图确实没有什么问题，
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2023-09-14 16:02:45
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箱线图是什么？箱线图（Box plot），也称为盒须图或盒式图，是一种用于展示数据分布的统计图表。它通过展示数据的五个关键统计量，即最小值、下四分位数（Q1）、中位数、上四分位数（Q3）和最大值，帮助我们了解数据的中心趋势、离散程度以及可能存在的异常值。箱线图如何看？箱线图由一个矩形框和两条延伸出去的线段组成。矩形框的上边界表示上四分位数（Q3），下边界表示下四分位数（Q1），而矩形框内部的线表示
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2023-09-18 09:55:58
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