线性回归诊断--R [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt   勿忘初心  无畏未来 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. R--线性回归诊断(一)  主要介绍了线性回归诊断的主要内容和基本方法. 本文作为R中线性回归诊断的进一步延伸,将主要介绍用car包中的相关函数就行线性回归诊断. > > head(bank) y x1 x2 x3 x4 1 1018.4 96259 2239.1 50760 1132.3 2 1258.9

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就

[R笔记]R语言函数总结   R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(

原博: R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/lizichao/p/4800513.html 词汇表 想要玩得转R,重要的一点是有一个好的工作词汇表.以下是我认为的一个好的词汇表.你不必熟悉每个函数的细节,但是你应该知道它们的存在.如果词汇表中的函数你没有听说过,我强烈建议你阅读下相关文档. 我阅读了base包.stats包.untils包所有的函数,并提取了我认为最重要的函数,组成了下列的词汇表.列表中也有一些其他包中的重要函数,而且还有一些更加重要的,比如options().

数据来源: kaggle 分析工具:Python 3.6 & jupyter notebook 附上数据:链接: https://pan.baidu.com/s/1D7JNvHmqTIw0OoPXBWzWHA 提取码: hdtt 本篇分析比较基础,集中于清洗和可视化,欢迎各路大神指正 #设置jupyter可以打印多条结果 from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_int

rm(list = ls()) #数据处理 library(openxlsx) library(car) library(lmtest) data = read.xlsx("xiti4.xlsx",sheet = 1) data attach(data) fm1 = lm(y~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7) #多元回归模型 coef(fm1) #残差图:残差分析 ei = resid(fm1) X = cbind(1,as.matrix(data[,2:8])) t = t

y,X1,X2,X3 分别表示第 t 年各项税收收入(亿元),某国生产总值GDP(亿元),财政支出(亿元)和商品零售价格指数(%). (1) 建立线性模型: ① 自己编写函数: > library(openxlsx) > data = read.xlsx("22_data.xlsx",sheet = 1) > x = data[,-c(1,2)] > x = cbind(rep(1,17),x) > x_mat = as.matrix(x) > y

前言 在对数据进行了初步探索后,想必读者对MovieLens数据集有了感性认识.而在数据挖掘/推荐引擎运行前,往往需要对数据预处理.预处理的重要性不言而喻,甚至比数据挖掘/推荐系统本身还重要. 然而完整的数据预处理工作会涉及到:缺失值,异常值,口径统一,去重,特征提取等等等等,可以单写一本书了,本文无法一一介绍. 本文仅就特征提取这一话题进行粗略讨论并展示. 类别特征提取 在很多场景下,数据集的很多特征是类型变量,比如MovieLens里面的职业类型.这样的变量无法作为很多算法的输入,因为这类变

一.   研究背景 在社会和经济网络中,影响最大化问题在过去十年中得到广泛的研究,由于其广泛应用于病毒式营销[1,2],突破检测[3],谣言监测[4]等.例如公司可以通过向初始用户(称为种子)发送免费样品,并通过口碑(World of Mouth)效应,在社交网络中进行宣传活动,越来越多的用户受到社会关系的影响加入宣传活动,宣传促销活动.这个问题首先由Kempe等人提出[5],他们提出了独立的级联模型和线性阈值模型,考虑信息扩散的社会心理因素来模拟这种随机的收养过程.他们给出了influence

RNA提取和建库流程对mRNA-Seq的影响 已有 10460 次阅读 2014-8-14 14:21 |个人分类:转录组测序|系统分类:科研笔记|关键词:转录组测序,RNA-Seq,,链特异性RNA-Seq,转录组文库构建,总RNA提取| RNA-seq, 转录组测序, 链特异性RNA-Seq, 转录组文库构建, 总RNA提取   目前RNA-Seq是挖掘不同生长时期及不同胁迫条件下.不同组织细胞中其差异表达基因通常所采用的研究方法,同时还可以鉴定获得新的转录本信息以及不同的可变剪切事件,因而

第 3 课   获取数据 - 我们的数据集将包含一个Excel文件,其中包含每天的客户数量.我们将学习如何对 excel 文件进​​行处理.准备数据 - 数据是有重复日期的不规则时间序列.我们将挑战数据压缩,并进行预测明年的客户数量.分析数据 - 我们使用图形来显示趋势并发现异常值.一些内置的计算工具将用来预测未来几年的客户数量.呈现数据 - 绘制结果. 注意:确保你已经浏览了以前的所有课程,因为以前课程中学到的知识将用于此练习. In [1]: # Import libraries impor

 机器学习_深度学习_入门经典(博主永久免费教学视频系列) https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&share=2&shareId=400000000398149 微信扫二维码,免费学习更多python资源 数据预处理的好坏,很大程度上决定了模型分析结果的好坏.(Garbage In Garbage Out!) 其中,异常值(outliers)检测是整个数据预处理过程中,十分重要的一环.方法也是多种多样

Tableau学习Step4一数据解释.异常值监测.参数使用.分析结果如何对外发布 本文首发于博客冰山一树Sankey,去博客浏览效果更好. 一. 前言 本教程通过一个案例从浅到深来学习Tableau知识 1.1 消费者信心指数定义 消费者信心( Consumer Confidence or Consumer Sentiment)是指消费者根据国家或地区的经济发展形势,对就业.收入.物价.利 率等问题综合判断后得出的一种看法和预期·居民在决策家庭的开销,特别是购买诸如住宅.汽车等耐用商品时,是经

title: xpath提取多个标签下的text author: 青南 date: 2015-01-17 16:01:07 categories: [Python] tags: [xpath,Python,xml,scrapy] --- 本文首发在http://kingname.info 在写爬虫的时候,经常会使用xpath进行数据的提取,对于如下的代码: <div id="test1">大家好!</div> 使用xpath提取是非常方便的.假设网页的源代码在s

开博好久了,今天第一次发表技术文档,之前总是将一些好的事例保存在电脑,时间久了找起来也很麻烦,所以还是放在博客里进行归类比较方便,这样也能将自己在学习过程中的一些心得体会分享给大家,也能给需要的人一点帮助. 一个朋友需要我帮忙给写一个能够提取网页中Email地址的小程序,所以就用Java语言帮他做了一个,有不完善的地方还请大家谅解,并提出来,一起学习. 源代码详见附件!加压后将将readme.htm放在F:\\share\\readme.htm,也可自定义目录,自定义目录需要修改对应的代码文件路

gulp是前端开发过程中对代码进行构建的工具,是自动化项目的构建利器. browseriyf是模块化打包工具. 一般情况下,Browserify 会把所有的模块打包成单个文件.单个文件在大多数情况下是适用的,可以减少 HTTP 请求数量,提高性能.不过在其他一些情况下,打包的单个文件可能过大,使得页面的初始加载时间过长.这主要是因为单个文件中包含了全部的模块,其中的某些模块使用得很少,或是在页面初始加载的时候不需要,可以在需要的时候再加载.这个时候可以用 Browserify 的插件来创建不同的

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar