###************************************** 新老客户统计 ***************************************### dachu <- read.csv("D:\\Dasktop\\bigdata_game\\天池\\大厨\\qijiandiankehu.csv", header = T, encoding = "utf-8", colClasses = c("character&qu…

引言 一监督学习 二无监督学习 三强化学习 四通用机器学习算法列表 线性回归Linear Regression 逻辑回归Logistic Regression 决策树Decision Tree 支持向量机SVM Support Vector Machine 朴素贝叶斯Naive Bayes K近邻KNN K- Nearest Neighbors K均值K-Means K-means如何形成群类 随机森林Random Forest 降维算法Dimensionality Reduction Algo…

临床预测模型也是大家比较感兴趣的,今天就带着大家看一篇临床预测模型的文章,并且用一个例子给大家过一遍做法. 这篇文章来自护理领域顶级期刊的文章,文章名在下面 Ballesta-Castillejos A, Gómez-Salgado J, Rodríguez-Almagro J, Hernández-Martínez A. Development and validation of a predictive model of exclusive breastfeeding at hospital…

最近看了好多潜类别轨迹latent class trajectory models的文章,发现这个方法和我之前常用的横断面数据的潜类别和潜剖面分析完全不是一个东西,做纵向轨迹的正宗流派还是这个方法,当然了这个方法和潜增长和增长曲线模型在做法并没有实际区别,都是用的hlme这个函数.但是文献中的叫法和花样就比较多了. 像本文写的latent class trajectory models,之前写的潜类别增长模型LCGA和增长曲线模型GMM都是潜类别线性混合模型latent class linear…

今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ,混合效应logistics回归模型,这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法: Mixed Effects Logistic Regression is sometimes also called Repeated Measures Logistic Regression, Multilevel Logistic Regression and Multilevel Bina…

之前给大家写过一篇数据清洗的文章,解决的问题是你拿到原始数据后如何快速地对数据进行处理,处理到你基本上可以拿来分析的地步,其中介绍了如何选变量如何筛选个案,变量重新编码,如何去重,如何替换缺失值,如何计算变量等等------R数据分析:数据清洗的思路和核心函数介绍 今天呢,就更进一步,对于一个处理好的数据,我们就可以进行统计分析了,本文的思路就是对照期刊论文的一般流程写写如何快速的实现一篇论文的统计过程并简洁高效地展示结果.依然提醒大家,请先收藏本文再往下读哈. 先做描述统计 基本上文章结果部分…

之前给大家写过一个临床预测模型:R数据分析:跟随top期刊手把手教你做一个临床预测模型,里面其实都是比较基础的模型判别能力discrimination的一些指标,那么今天就再进一步,给大家分享一些和临床决策实际相关的指标,主要是校准calibration和决策曲线Decision curve analysis. 校准曲线 做预测模型都应该报告校准曲线的: Reporting on calibration performance is recommended by the TRIPOD (Tran…

文件下载是一个网站最基本的功能,ASP.NET网站的文件下载功能实现也很简单,但是如果遇到大文件的下载而不做特殊处理的话,那将会出现不可预料的后果.本文就基于ASP.NET提供大文件下载的实现思路及代码. 当我们的网站需要支持下载大文件时,如果不做控制可能会导致用户在访问下载页面时发生无响应,使得浏览器崩溃.可以参考如下代码来避免这个问题. using System; namespace WebApplication1 { public partial class DownloadFile :…

程序员要保证一定的代码量就必须勤奋的敲代码,但怎么知道自己一共写了多少代码呢,笔者用python写了个简单的脚本,遍历所有的.java,.cpp,.c文件的行数,但是正如大家所知,java生成了许多代码,所以有许多水分,准确性并不太高,只具有一定的参考价值. import os import easygui as g import sys import chardet path = 'C:/' path='D:/Data/CProject/dataStruct/PAT/PAT' path='F:…

程序命名(针对那些不能混淆的代码) 容易输入的名字.比如:Fred,asdf 单字母的变量名.比如:a,b,c, x,y,z,或者干脆上中文比如(阿隆索肯德基) 有创意地拼写错误.比如:SetPintleOpening, SetPintalClosing.这样可以让人很难搜索代码. 抽象.比如:ProcessData, DoIt, GetData… 抽象到就跟什么都没说一样. 缩写.比如:WTF,RTFSC …… 使用拼音缩写也同样给力,比如: BT,TMD,TJJTDS 随机大写字母.比如:g…