1、Boostrap介绍1.1 概念性解释Boostrap统计学方法是一种非参数检验方法，用于估计各种统计量的置信区间。Boostrap计算步骤简单的描述为：通过有放回的数据集的重采样，产生一系列的待检验统计量的Boostrap经验分布。基于该分布，计算标准误差，构建置信区间，并对多种类型的样本进行统计信息和假设检验。Boostrap统计学方法使用范围比较广，因为它不需要假定数据服从特定的理论分布
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2023-11-24 10:14:56
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现在pretrain- fine-tune模式已经成为了去解决NLP任务的常用方法，下面总结了一些常见的pretrain 方法1. Next Token Predict下一个token的预测，即给定一部分的seq，然后预测给定的seq的下一个token，AR（AUTO Regress）的模型，预训练的方式都是Next Token Predict，比如ELMO，ULMFIT，GPT，Megatron
# 实现 R 语言中的 Pos Pred Value
在数据科学和机器学习的领域，评价分类模型的性能是非常重要的一步。Pos Pred Value（阳性预测值，PPV）是评价模型准确性的关键指标之一。它主要用来衡量在所有被预测为正类的样本中，实际为正类的比例。本文旨在向刚入行的小白介绍如何在 R 语言中实现 Pos Pred Value 的计算。
## 整体流程示意
为了清晰地展示实现 Po
原创
2024-08-15 08:12:14
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在学习R的过程中，目前我还没有碰过比data.table还高效的数据处理工具。fst可以做到比data.table还高效的数据读写，但计算方面，data.table还是不可替代。然而在处理数据量到TB级别之后，我总觉得data.table的基于csv的数据读写方式也显得不太给力。本次探索Apache spark的R语言接口，也就是Rstudio团队开发的sparklyr，尝试使用该工具达到比dat
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2023-07-04 11:56:50
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在数据科学和统计学的应用中，R语言是一款广泛使用的开源编程语言。然而，对于一些复杂的统计模型，例如“引导法”（bootstrapping），用户在实现过程中常常会遇到各种问题。本文旨在通过一系列有组织的分析，以帮助读者更好地理解和解决“boot r语言”问题。
在应用引导法的情况下，尤其是在处理小样本数据时，用户需要依赖R语言中的boot包进行快速而有效的计算。脚本实现可能复杂，尤其对于初学者和
# R语言中的boot包：一种强大的重抽样工具
在统计学和数据科学领域，重抽样技术是一种重要的工具，它可以帮助我们评估模型的性能、建立置信区间以及进行假设检验等。在R语言中，`boot`包是实现重抽样技术的一个强大工具。本文将介绍`boot`包的基本用法，并给出代码示例，同时包含序列图和旅行图来帮助理解。
## 1. 什么是boot包？
`boot`包是R语言中用于重抽样的一个包，它提供了一
使用readr进行数据导入导入数据的方法有很多，相信大家也已经有了自己习惯的方法，所以本节的内容只是给大家提供一个选择。所谓技多不压身！本节较多理论性的东西，大家也可以酌情跳过！7.1 简介本章将学习如何将纯文本格式的矩形文件读入 R。虽然本章内容只是数据导入的冰山一角，但其中的原则完全适用于其他类型的数据。本章末尾将提供 一些有用的 R 包，以处理其他类型的数据。7.2 入门readr 的多数函
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2024-08-16 10:06:18
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# 使用rpart填补缺失值的方案
在数据科学领域，缺失值是常见的问题，它们可能会影响模型的性能和预测的准确性。在R语言中，我们可以使用`rpart`包构建决策树模型，通过概率形式的预测来填补这些缺失值。本文将介绍一个具体的案例，展示如何用rpart填补部分数据缺失的值，并给出代码示例。此外，我们将展示数据关系的ER图和序列图，帮助你更好地理解这个过程。
## 案例背景
设想我们有一个包含员
在大数据如火如荼的时候，机器学习无疑成为了炙手可热的工具，机器学习是计算机科学和统计学的交叉学科，
旨在通过收集和分析数据的基础上，建立一系列的算法，模型对实际问题进行预测或分类。
R语言无疑为我们提供了很好的工具，它正是计算机科学和统计科学结合的产物，开源免费，
相对于Python、Orange Canvas、Weka、Kinme这些免费的
# 如何实现Python中的预测 (pred)
在机器学习和数据分析领域，预测（pred）是一个重要的任务。无论是分类还是回归，预测都是基于已知数据进行推断的过程。本文将为刚入行的小白详细介绍如何在Python中实现预测的基本流程。
## 实现流程
以下是实现预测流程的概要表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备：收集和处理数据 |
| 2
#understanding the dataset
#Vector 向量即一维的数组，可以包含numeric data、character data、logical data也即boolean值，通常用c()来构造向量
a =c(1,2,3,5,7,8,8)
b =c("one", "two", "three")
c =c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
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2024-07-30 11:14:50
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条款13: 以对象管理资源1.为防止资源泄漏，使用RAII对象，它们在构造函数中获得资源， 在析构函数中释放资源2.两个常用的RAII classes: tr1::shared_ptr和auto_ptr，后者复制会使被复制物指向null RAII (Resource Acquisition is Initialization): 资源取得时机便是初始化时机----
作者：黄天元xgboost作为当前基于树模型的最佳预测方案，值得深入了解并实践。这里仅基于DALEX_and_xgboost（相关内容点击阅读原文）的内容进行简要的实践操作和介绍。# 回归模型
## 数据的载入
这里使用breakDown包的wine函数进行建模。
```{r}
library("breakDown")
head(wine)```## 模型构建在xgboost包中进行建模，必须要所
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2024-03-12 10:35:28
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R包概述R包是什么为什么学习R包R包的结构R包的工作流程R包的创建预先准备包的创建DESCRIPTION的编写数据文件R函数R文档测试R文件项目文档生成参考资料 R包概述R包是什么R包，类似C、Python中库的概念，指包含特定领域的函数、数据、文档等的集合。通过调用包，可以直接使用包中现成的数据、函数等，使开发方便快捷高效。为什么学习R包R的强大在于包含了各种各样的包，使用包非常有利于便捷开发
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2023-09-23 21:15:39
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1.未加hint前SQL> EXPLAIN PLAN FOR 2 SELECT C.CORRESPONDORGID ORGID, 3 A.TYPENAME,
原创
2023-05-24 14:18:27
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# HanLP中的PRED：句法关系的探讨
在自然语言处理（NLP）的领域，句法分析是理解文本结构的重要环节。HanLP是一个广泛应用的中文自然语言处理工具包，其中的PRED（Predicate）概念在句法分析中起着核心作用。本文将探讨PRED的含义、用法及其在HanLP中的实现，并通过代码示例来帮助大家更好地理解这一重要概念。
## 1. 什么是PRED？
在句法分析中，PRED通常指的是
fast中的_bbox_pred函数和faster中的bbox_transform_inv是一样的，是将框进行4个坐标变换得到新的框坐标。fast中是将selective search生成的框坐标进行回归变换，faster中用了两个地方，一个是把根据rpn滑动机制生成的anchor框进行回归变换，另
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2017-10-15 12:47:00
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**Python中的pred函数**
在Python编程语言中，`pred`函数是一个内置函数，用于返回一个给定元素的前驱或前一个元素。它可以应用于各种数据类型，包括数字、字符串和集合。本文将深入探讨`pred`函数的使用方法，并通过一些代码示例来帮助读者更好地理解它的功能。
## 概述
在Python中，`pred`函数是一个非常有用的函数，特别是在需要对给定元素进行遍历或比较时。它可以返
原创
2023-10-03 13:23:57
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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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