在模型选择中我们一般用caret包train函数建立模型,并对模型进行评判 方法1: ) tr_control<-trainControl(method = ) # 创建随机森林模型 model_rf<-train(Class~.,data=traindata, trControl=tr_control,method='rf') model_rf 输出 mtry Accuracy Kappa 2 0.9276465 0.8552977 16 0.9314521 0.8628921 30 0.9…

功效分析:可以帮助在给定置信度的情况下,判断检测到给定效应值时所需的样本量,也可以在给定置信水平的情况下,计算某样本量内可以检测到的给定效应值的概率 1.t检验 案例:使用手机和司机反应时间的实验 library(pwr) # n表示样本大小 # d表示标准化均值之差 # sig.level表示显著性水平 # power为功效水平 # type指的是检验类型 # alternative指的是双侧检验还是单侧检验 pwr.t.test(d=.8,sig.level = .05,power = .9…

引言 使用stargazer包可以将 R 构建的模型结果以LATEX.HTML和ASCII格式输出,方便我们生成标准格式的表格.再结合rmarkdown,你就可以轻轻松松输出一篇优雅的文章啦~本文“使用说明”部分主要参考stargazer的说明文档.(https://vectorf.github.io/) 安装及加载 使用说明 **注意:stargazer包的输出结果是相应格式的,例如输出LATEX格式,可以直接将结果粘贴进WinEdt等编辑器中输出表格.下文直接将结果以表格的形式展示.我们使用…

import java.util.Arrays;//冒泡排序 public class Test { public static void main(String[] args) { int[] array = { 31, 22, 15, 77, 52, 32, 18, 25, 16, 7 }; // 冒泡 --> 两两比较 --> 提取出最大的数 在最后一位 //拿第一位和它后面的一位进行 两两比较 System.out.println(Arrays.toString(array)); fo…

一.各种旋转.改变大小 注意:先要添加画图相关的using引用. //向右旋转图像90°代码如下:private void Form1_Paint(object sender, System.Windows.Forms.PaintEventArgs e){ Graphics g = e.Graphics;Bitmap bmp = new Bitmap("rama.jpg");//加载图像g.FillRectangle(Brushes.White, this.ClientRectangl…

C#图像处理   (各种旋转.改变大小.柔化.锐化.雾化.底片.浮雕.黑白.滤镜效果)     一.各种旋转.改变大小   注意:先要添加画图相关的using引用.   //向右旋转图像90°代码如下: private void Form1_Paint(object sender, System.Windows.Forms.PaintEventArgs e) {   Graphics g = e.Graphics; Bitmap bmp = new Bitmap("rama.jpg")…

把彩色图片转换为灰色的图片,直接用.net接口遍历每个像素点转换的效率非常低,800K的图片65万像素我的电脑要用5分钟,而用了unsafe,速度提高了几千倍,同样的图片只用了0.几秒 附一个常用的遍历像素点转换的代码 构造函数 public Tphc() { InitializeComponent(); this.pictureBox1.ImageLocation = "F:\\黑色头发.jpg"; } 按钮单击事件 private void button3_Click(object…

首先先介绍一下ColorMatrix结构体:表示颜色的变换关系,定义如下: typedef struct { REAL m[][]; } ColorMatrix; ColorMatrix结构体一般和ImageAttribute类配合使用,使用的方式是先调用ImageAttibute::SetColorMatrix,运用该颜色变化矩阵,然后在绘制函数中将ImageAttribute对象作为DrawImage函数参数.以下的图像色彩变换都会用到这个结构体. 获取对应编码器的CLSID int Get…

基本原理: 获取每一个像素值,然后处理这些每一个像素值.   原始图片: ISINBAEVA ~~~~~~~~ 一. 底片效果 原理: GetPixel方法获得每一点像素的值, 然后再使用SetPixel方法将取反后的颜色值设置到对应的点. 效果图: 代码实现: 底片效果 private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { //以底片效果显示图像 try { int Height = this.pictureBox1.Image.He…

最近做监控图像由彩色变灰处理的时候发现图像处理过程中,很慢很慢代码如下: int Height = this.picInfo.Image.Height;                    int Width = this.picInfo.Image.Width;                    Bitmap bitmap = new Bitmap(Width, Height);                    Bitmap MyBitmap = (Bitmap)this.picI…

R语言的最大数值 在R语言里面,所能计算的最大数值可以用下面的方法获得: ###R可计算最大数值 .Machine 在编程的时候注意不要超过这个数值.当然,普通情况下也不可能超过的. R语言的最大精度 R语言的舍入误差要比python好不少,但是也还是有的. ###最小非零整数 2^-1074 ###最大数 2^1023 ###机器误差 2^-52 + 1 - 1 2^-53 + 1 - 1 ###比较两个数字 all.equal(2^-12 + 1,2^-13 + 1,tolerance =…

Linear Model Selection and Regularization 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列读书笔记,作为本人的一份学习总结,也希望和朋友们进行交流学习. 该书是The Elements of Statistical Learning 的R语言简明版,包含了对算法的简明介绍以及其R实现,最让我感兴趣的是算法的R语言实现. [转载时请注明来源]:http://www…

选择排序算法(Selection Sort)是排序算法的一种初级算法.虽然比较简单,但是基础,理解了有助于后面学习更高深算法,勿以勿小而不为. 排序算法的语言描述: 给定一组物体,根据他们的某种可量化的属性,进行从大到小或从小到大排序. 比如,上体育课的时候,同学们按照身高排队. 排序看起来是一个简单的问题,但针对它的计算机算法有很多,性能各不一样.本文的选择算法即是其中一种. 选择排序算法的语言描述: 选择排序算法是,从一组未排序的物体中,根据某可量化的属性,先选出最小或最大的一个,放到第一个…

目录 一. 接收机的概念 1.信号解调器 2.检测器 二. 相关解调器的解调过程及其原理 1.构造相关解调器 2.得到接收信号在基向量上的投影 3.相关器输出的性质 三.检测器的实现及其数学原理 1.MAP准则 2.ML准则 3.简化ML准则,实现检测器 学习<现代通信原理>(曹志刚)时,对其中相关接收机的近似阐述非常不解.借此机会,整理了大量课外资料,对相关接收机的原理有了比较清楚的认识. 一. 接收机的概念 接收机:由信号解调器和检测器组成. 1.信号解调器 功能:将接受波形\(r(t)\…

文字描述 树形选择排序又称锦标赛排序; 比如,在8个运动员中决出前3名至多需要11场比赛, 而不是7+6+5=18场比赛(它的前提是甲胜乙,乙胜丙,则甲必能胜丙) 首先对n个记录的关键字进行两两比较,然后在(n/2)个较小者之间再进行两两比较,直至选出最小关键字的记录为止,这个过程可用一颗有n个叶子结点的完全二叉树表示.关于完全二叉树的定义和与本排序算法用到的性质见附录1 示意图 算法分析 由于含n个叶子结点的完全二叉树的深度为[log2n]+1, 则在树形选择排序中,除了最小关键字外,每选择一…

R中的线性回归函数比较简单,就是lm(),比较复杂的是对线性模型的诊断和调整.这里结合Statistical Learning和杜克大学的Data Analysis and Statistical Inference的章节以及<R语言实战>的OLS(Ordinary Least Square)回归模型章节来总结一下,诊断多元线性回归模型的操作分析步骤.   1.选择预测变量   因变量比较容易确定,多元回归模型中难在自变量的选择.自变量选择主要可分为向前选择(逐次加使RSS最小的自变量),向后…

R树数据结构 备注:参考wiki的内容. 简介 Guttman, A.; “R-trees: a dynamic index structure for spatial searching,” ACM, 1984, 14 R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的.它很好的解决了在高维空间存储数据,搜索等问题. 例如: 用手机查找附件商圈的所有餐厅.如果用经纬来记录餐厅的坐标(x,y), 这两个字段储存在数据库中.我们就需要遍历所有的位置信息,然后计算是否满足要求.如果是谷歌地图这种大数据库,遍历…

<script language="javascript" type="text/javascript" src="My97DatePicker/WdatePicker.js"></script> <input id="d4311" class="Wdate" type="text" onFocus="WdatePicker({maxDate:'#…

1.打开Rstdio,选择Tool --> Global Options.…

I Hate It Time Limit: 9000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 51798    Accepted Submission(s): 20311 Problem Description 很多学校流行一种比较的习惯.老师们很喜欢询问,从某某到某某当中,分数最高的是多少.这让很多学生很反感. 不管你喜不喜欢,现在需要你做的是,就是按照老师的要…

上一篇博客我们实现的数组结构是无序的,也就是纯粹按照插入顺序进行排列,那么如何进行元素排序,本篇博客我们介绍几种简单的排序算法. 1.冒泡排序 这个名词的由来很好理解,一般河水中的冒泡,水底刚冒出来的时候是比较小的,随着慢慢向水面浮起会逐渐增大,这物理规律我不作过多解释,大家只需要了解即可. 冒泡算法的运作规律如下: ①.比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换他们两个. ②.对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.这步做完后,最后的元素会是最大的数(也就是第一波冒泡完成…

文献中的recall rate(查全率或召回率) and precision(精度)是很重要的概念.可惜很多中文网站讲的我都稀里糊涂,只好用google查了个英文的,草翻如下:召回率和精度定义: 从一个大规模数据集合中检索文档的时,可把文档分成四组 - 系统检索到的相关文档(A) - 系统检索到的不相关文档(B) - 相关但是系统没有检索到的文档(C) - 相关但是被系统检索到的文档(D) 相关 不相关 检索到 A B 未检索到 C D 直观的说,一个好的检索系统检索到的相关文档越多越好,不相关…

问题1:如何设置默认镜像 你希望下载某些R包,因此希望设定默认的CRAN网站镜像,这样R每次下载时不需要你选择镜像. 解决方案 该方案要求用户R系统中包含一个.Rprofile文件,如方法3.16描述的那样: 1.调用chooseCRANmirror函数: chooseCRANmirror() R会显示CRAN镜像的列表. 2.从列表中选择镜像并点击确定. 3.通过查看repos选项的第一个元素来获取所选镜像的URL地址: options("repos")[[1]][1] 4.将下面的…

markdown 易于写入和读取,具有编写报告的必要功能,例如简单的文本格式,嵌入图片.链接.表.引用.数学公式以及代码块.虽然在 markdown 中编写纯文本很容易,但是创建具有许多图片和表格的报告却不是很容易,特别是当图和表是由代码动态生成的时候.R Markdown 是将 R 整合到 markdown的“杀手锏”级别的应用程序.更具体地说,我们在本章前面展示的 markdown 都是静态文档.也就是说,它们在编写的过程中就被确定下来了.但是,R Markdown是R代码和markdown…

R in Nutshell 前言 例子(nutshell包) 本书中的例子包括在nutshell的R包中,使用数据,需加载nutshell包 install.packages("nutshell") 第一部分:基础 第一章 批处理(Batch Mode) R provides a way to run a large set of commands in sequence and save the results to a file. 以batch mode运行R的一种方式是:使用系统…

1.创建程序: <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" tools:conte…

解决办法: 1.如果没有java运行环境,则需安装对应版本的jre,如R64就需要安装jre64位的,并且要注意在系统环境变量中指定java_home 2.如果有java运行环境,检查你的java版本与R版本选择是否一致(要么都是32位,要么都是64位) 3.用R命令直接设置java_home,命令如: Sys.setenv(JAVA_HOME='E:/workspace/JDK/dk1.8.0_31/jre') 注意:是JRE路径,而不是JDK的路径…

Error : .onLoad failed in loadNamespace() for 'rJava', details: call: inDL(x, as.logical(local), as.logical(now), ...) error: 无法载入共享目标对象‘D:/Program Files/R/R-3.2.2/library/rJava/libs/x64/rJava.dll’:: LoadLibrary failure: %1 不是有效的 Win32 应用程序. 解决办法:是你的…

排序分为内部排序和外部排序. 内部排序:是指待排序列完全存放在内存中所进行的排序过程,适合不太大的元素序列. 外部排序:指的是大文件的排序,即待排序的记录存储在外存储器上,待排序的文件无法一次装入内存,需要在内存和外部存储器之间进行多次数据交换,以达到排序整个文件的目的. 当N小于20的时候,插入排序具有最好的性能. 当N大于20时,快速排序具有最好的性能,尽管归并排序(merge sort)和堆排序(heap sort)复杂度都为nlog2(n). 选择排序: 是对冒泡排序法 的一种改进.冒泡…

True Positive (真正, TP)被模型预测为正的正样本: True Negative(真负 , TN)被模型预测为负的负样本 : False Positive (假正, FP)被模型预测为正的负样本: False Negative(假负 , FN)被模型预测为负的正样本: True Positive Rate(真正率 , TPR)或灵敏度(sensitivity)    TPR = TP /(TP + FN)    正样本预测结果数 / 正样本实际数 True Negative Ra…