介绍箱线图之前,需要先介绍若干个其需要的术语 min:整个样本的最小值 max:整个样本的最大值 Range:即整个样本的取值范围,Range = max - min Inter-Quartile Range (IQR):四分之一range,即通过取3次中位数(median),将整个range分成四等份,其中间的两份就是IQR,下面图示说明一下: 计算方法: 1. 先对整个样本值集合计算median,将数据分为两等份: 2. 分别对前后两份数据再次计算median: 3. 则Q3 - Q1 =…
绘制Alpha多样性线箱图 绘图和统计全部为R语言,建议复制代码,在Rstuido中运行,并设置工作目录为存储之前分析结果文件的result目录 # 运行前,请在Rstudio中菜单栏选择“Session - Set work directory -- Choose directory”,弹窗选择之前分析目录中的result文件夹 # 安装相关软件包,如果末安装改为TRUE运行即可安装 if (FALSE){ source("https://bioconductor.org/biocLite.R…
转载请注明出处 http://blog.csdn.net/pony_maggie/article/details/28398697 作者:小马 这节课主要讲述多个MVC是怎样协同工作的.到眼下为止.全部的课程都仅仅是涉及到一个视图.从这节课開始,将会持到多视图应用的样例. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcG9ueV9tYWdnaWU=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissol…
今天主要学习图形用户界面,更多的还是要我们自己去实际操作,课仿佛上了一半就完了,分享一下课程(这里在SixthClass)的源码: https://gitee.com/wang_ming_er/python_course_learning 1.图形用户界面设计 常用的模块: tkinder,python系统自带 wxpython,优秀的跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块的方式提供给用户的 等等.... 今天上课学的主要是tkinder: 控件 描述 Button…
转载请注明出处 http://blog.csdn.net/pony_maggie/article/details/31462099 作者:小马 这节课的内容太多,分两部分介绍.本节课主要是介绍怎样开发基于ipad的应用程序.涉及到了一些仅仅有ipad才有的类,接口等. 先讲到UIToolbar工具栏.经常使用的UI控件.在工具栏上button一样的东西叫UIBarButtonItems,能够像一般button一样操作它,比方建立outlet,action等.使用的时候仅仅要从工具箱里拖到视图中就…
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis) 本节课程先从统计分析四步骤中的第二步:EDA开始. 课程定义了若干个术语,如果学习过机器学习的同学,应该很容易类比理解: population:上节课说过,整体数据集合被称作population individual:其中每个个体,课程里称之为individual,注意不仅仅指个人,也可以泛指其他集合的其中一条数据 variable:变量,即描述个体的某个特点,类比机器学习中的特征 dataset:从population中圈定…
深度学习课程笔记(十五)Recurrent Neural Network 2018-08-07 18:55:12 This video tutorial can be found from: Youtube  Issue: 传统方法中,当你的训练数据中,没有那么丰富的 training data,那么可能会导致部分数据的预测为 0,如上图所示.为了不让它变成 0,所以,我们给它一个非常小的 value,如:0.0001.但是这种给定的低概率的 value,是相当不准确的. 所以,我们想能否有一种…
Andrew Ng机器学习课程笔记(五)之 应用机器学习的建议 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7368472.html 前言 学习了Andrew Ng课程,开始写了一些笔记,现在写完第5章了,先把这5章的内容放在博客中,后面的内容会陆续更新! 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第五章应用机器学习的建议,主要介绍了在测试新数据出现较大误差该怎么处理,这期间讲到了数据集的分类,偏差,方差,学习曲线等概念,帮…
深度学习课程笔记(五)Ensemble  2017.10.06 材料来自: 首先提到的是 Bagging 的方法: 我们可以利用这里的 Bagging 的方法,结合多个强分类器,来提升总的结果.例如: 通过这种求平均的方法,可以得到更加接近 真实值的输出. 我们可以对训练数据集进行随机采样,构建四个子数据集,然后分别对这些数据进行分类器的训练,得到多个强分类器. 上面是训练的情况,当测试的时候,我们可以将多个分类器的结果综合起来,得到最终的结果. ==>> 这些方法在你的模型比较复杂,容易过拟…
译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 3,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和巩子嘉进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 梯度检查 合理性(Sanity)检查 检查学习过程 损失函数 训练集与验证集准确率 权重:更新比例 每层的激活数据与梯度分布 可视化 译者注:上篇翻译截止处 参数更新 一阶(随机梯度下降)方法,动量方法,Nesterov动量方法 学习率退火 二阶方…