前记Blending和stacking是两种类似的模型融合的方法（ensembling），在开始之前我强烈推荐 https://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/mlwave.com
阅读这篇文章，它非常易于理解，非常适合入门； 孔多塞陪审团定理（1784）某种程度是描述模型融合的；该定理主要阐述了，如果每个陪审员都是独立做决断的，当每个陪
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2023-09-11 22:09:52
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x = c ( 1, 2, 3, 4 )
x
class ( x ) x1 = as.integer ( x )
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2023-11-27 07:45:30
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–参考书籍《R语言实战》 目录 1：描述性统计分析函数 //就是最大最小值等等数据 此处 stat.desc()函数 2：分组描述统计分析数据 //by() 3：列联表和频数表 //table()等可视化列表 4：独立性检验 //检验数据间是否关系（或变量是否独立） 5：相关性检验 //得到变量间的相关（影响）程度 6：组间差异检验 //t检验 非独立性检验 1 2：描述性统计分析函数 ①：此处仅
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2023-06-25 15:20:36
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1. 基本概念 模型堆叠是一种数据科学基础方法，它依赖于多个模型的结果，即将多个弱学习器的结果进行组织，往往胜过单一的强模型。过去几年中大多数主要 kaggle 比赛的获胜者在最终获奖模型中都使用了模型堆叠。 堆叠模型类比于现实世界的例子，就比如商业团队，科学实验，或者体育团队。如果团队中的所有成员都非常擅长完成同样的任务，那么团队就会摧毁任何需要这个任务的挑战。 Stacking有“堆叠”的意思
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2024-06-24 07:13:40
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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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R语言入门学习笔记
从2018年秋季（大二上学期）开始接触R语言，曾在2019年寒假读过一遍本书的第一版，感觉受益匪浅，之后遇到问题也曾回头来查阅这本书，前几天刚学习过Simulink，趁现在有空再来温习这本书，回顾一下代码和各种命令，简单记录。虽然感觉R的功能和用途不如MATLAB广泛，但是需要派上用场的时候如果能熟练地运用真的是很好的体验。R用方括号
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2023-06-25 11:56:37
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R语言中有关绘图的包：base、grid、lattice及ggplot21.lattice包可生成栅栏图形 [plain] view plaincopy
1. library(lattice)
2. histogram(~height|voice.part,data=singer,
3. main="Distribution of He
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2024-02-05 14:41:39
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bigmemory： 管理大规模矩阵的共享内存以及映射文件1 描述bigmemory bigmemory负责创建，存储，访问和操作大量的矩阵。矩阵，默认情况下会分配给共享内存并且可以使用内存映射文件。 biganalytics,&n
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2023-07-04 13:42:52
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参考图书：《Rcpp：R 与 C++ 的无缝整合》Rcpp 的主要目的在于使得开发 R 语言的 C++ 相关拓展变得更加容易、更少出错。我们首先从斐波那契数列问题开始探索 Rcpp。该问题是一个递归问题，首两项为 0 和 1，而后面每一项为前两项之和。C++ 实现，直接根据定义进行实现：int fibonacci(const int x) {
if (x == 0) return(0);
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2023-09-27 21:41:05
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本文主要介绍R语言中基本图形的绘制，包含以下几种图形：1.条形图 2.饼图 3.直方图 4.核密度图 5.箱线图 6.点图1.直方图的绘制 #直方图绘制
barplot(height)
#height是一个向量或者矩阵
a<-c(1,2,3,4,5,6)
#垂直直方图
barplot(a,main="Simple Bar Plot",xlab="
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2023-07-16 16:45:09
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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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Nomogram，中文常称为诺莫图或者列线图，简单的说是将Logistic回归或Cox回归的结果进行可视化呈现。它根据所有自变量回归系数的大小来制定评分标准，给每个自变量的每种取值水平一个评分，对每个患者，就可计算得到一个总分，再通过得分与结局发生概率之间的转换函数来计算每个患者的结局时间发生的概率。 下图显示的 logisitc
回归的诺曼图。比如想知道年龄
70
岁的男性的患病风险，
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2023-09-10 15:14:22
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1. 使函数返回值既能在Console中显示，又能被保存在变量里用括号将表达式括起来，可以同时达到这两个目的> (s <-seq(1,10,1)) [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9
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2023-10-31 20:53:48
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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语言使用dplyr包的groupby函数和summarise函数计算dataframe中不同分组的均值（分组为离散变量、被统计列为连续变量）目录R语言使用dplyr包的groupby函数和summarise函数计算dataframe中不同分组的均值（分组为离散变量、被统计列为连续变量）#导入包和库仿真数据1仿真数据2仿真数据3仿真数据4仿真数据5 R语言使用dplyr包的groupby
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2024-01-04 06:00:42
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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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R语言使用rnorm函数生成正太分布数据、使用plot函数可视化散点图、使用main参数自定义可视化图像的标题（title）目录R语言使用rnorm函数生成正太分布数据、使用plot函数可视化散点图、使用main参数自定义可视化图像的标题（title）R 语言特点R语言使用rnorm函数生成正太分布数据、使用plot函数可视化散点图、使用main参数自定义可视化图像的标题（title）R可以在CR
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2023-07-04 20:46:44
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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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