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【R语言】根据映射关系来替换数据框中的内容

前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub，还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。..._.*","\\1",bed$V4) #获取转录本号对应的基因名字 symbol=mapping[NM,1] 方法一、使用最原始的gsub函数 #先将bed文件中的内容存放在result1中 result1...mgsub函数 前面讲☞使用R获取DNA的反向互补序列的时候也用到过这个函数 #如果没有安装过mgsub这个包，先运行下一行命令进行安装 #BiocManager::install("mgsub") library...参考资料： ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列

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    Power BI: 使用计算列创建关系中的循环依赖问题

    文章背景： 在表缺少主键无法直接创建关系，或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下，可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时，循环依赖经常发生。...下面先介绍一个示例，然后讲解循环依赖产生的原因，以及如何避免空行依赖。 1 示例2 原因分析3 避免空行依赖 1 示例 有这样一个场景：根据产品的价格列表对产品进行分组。...产品的价格有很多不同的数值，一种常用的做法是将价格划分成不同的区间。例如下图所示的配置表。 现在对价格区间的键值进行反规范化，然后根据这个新的计算列建立一个物理关系。...下面对因为与计算列建立关系而出现的循环依赖进行分析，包括为什么DISTINCT可以消除循环依赖。...由于两个依赖关系没有形成闭环，所以循环依赖消失了，可以创建关系。 3 避免空行依赖 创建可能用于设置关系的计算列时，都需要注意以下细节： 使用DISTINCT 代替VALUES。

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    数据结构 | TencentOS-tiny中的双向循环链表的实现及使用

    由这种节点构成的双向链表有两种分类：按照是否有头结点可以分为两种，按照是否循环可以分为两种。 本文讨论的是不带头节点的双向循环链表，如下图： ?...相较于其他形式的链表，双向循环链表的添加节点，删除节点，遍历节点都非常的简单。 2. 双向循环链表的实现 TencentOS-tiny中的双向链表实现在tos_list.h中。 2.1....插入前的双向循环链表如下： ? 插入后的双向循环链表如下： ? 图中的四个插入过程分别对应代码中的四行代码。...双向链表使用示例 3.1. 实验内容 本实验会创建一个带有10个静态结点的双向链表，每个新的自定义节点中有一个数据域，存放一个uint8_t类型的值，有一个双向链表节点，用于构成双向链表。 3.2....① 计算某一个成员在结构体基地址中的偏移地址： #define TOS_OFFSET_OF_FIELD(type, field) \ ((uint32_t)&(((type *)0)->field

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    浅谈关于特征选择算法与Relief的实现

    通过分析这些数据，根据一定的聚类准则，合理划分记录集合，从而使相似的记录被划分到同一个簇中，不相似的数据划分到不同的簇中。...算法从训练集D中随机选择一个样本R，然后从和R同类的样本中寻找最近邻样本H，称为Near Hit，从和R不同类的样本中寻找最近邻样本M，称为NearMiss，然后根据以下规则更新每个特征的权重：如果R和...本文的数据处理思路是先采用ReliefF特征提取算法计算各个属性的权重，剔除相关性最小的属性，然后采用K-means聚类算法对剩下的属性进行聚类分析。...根据第三章提到的ReliefF算法过程，先编写ReliefF函数程序，用来计算特征属性，再编写主程序，在主程序中调用该函数进行计算，并对结果进行分析，绘图，得到有用的结论。 程序统一在最后贴出。...首先，本小节首先根据3.2节中的一些结论，根据不同属性的权重来对k-menas分类数据进行预处理，以得到更精确的结论和对该数据更深度的特征规律。

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    【孟德尔随机化】代码分享：用循环代替大海捞针

    subset_size <- 100 # 计算需要的循环次数 num_iterations <- ceiling(length(exp) / subset_size) # 遍历每个子集 for...第三步，整理结局数据 这一步是针对gwas catalog的数据，当然也可以根据自己的数据来修改 source("step1_lib.R") dir <- "....(paste("uncorrect A1&A2:",i)) } } 这一步的目的是根据CHR+POS+A1|A2获取RSID，如果你的数据已经有了rsid，就跳过这一步。...不同的数据对应不用的列名，这里因为我用MungeSumstats包以后，列名发生了变化；如果你也使用了这个包，那么列名下面的应该是对应的。...这里用了两个for循环，目的是分析多个暴露和多个结局的相关性。如果是一对多，那就把i对应的循环拿掉；如果是多对一，那就把j对应的循环拿掉即可。

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    《美团机器学习实践》第二章 特征工程

    例如对于分类问题，采用交叉验证的方式，即将样本划分为5 份，针对其中每一份数据，计算离散特征每个取值在另外4 份数据中每个类别的比例。为了避免过拟合，也可以采用嵌套的交叉验证划分方法。...时间特征 可作为类别变量处理 根据具体业务将两个时间变量组合 时间序列相关 用历史数据预测未来 滑动窗口统计特征 空间特征 对经纬度做散列，可将空间区域分块 距离计算 文本特征 可以从以下几个方面对文本特征进行预处理...计算每个特征的覆盖率（特征在训练集中比例），剔除覆盖率小的特征 皮尔森相关系数。衡量两个变量间的线性相关性。...假设特征变量和目标变量之间相互独立，将其作为H0假设，选择适当检验方法计算统计量，然后根据统计量确定P值做出统计推断。...同时使用序列向前选择和向后选择，当两者搜索到相同的特征子集时停止。 增L去R选择算法。若算法从空集开始，每轮先添加L个特征，再删除R个特征；若算法由全集开始，则每轮先删除R个特征，再添加L个特征。

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    特征工程

    由于三角函数中的反正切函数与对数函数具有相似的性质，也可以使用反正切函数实现数据的标准化转换。...对定性特征哑编码 为了使计算机能够有效地从数据集中进行机器学习，我们需要把数据库中的非数值型字段进行编码，但又不能简单地用数值来对分类属性值进行编码。...数据本身的波动特征以及与目标的相关程度的问题 根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为 3 种： Filter 过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征...分类器错误率度量：分类器错误率度量使用学习器的性能作为最终的评价阈值。它倾向于选择那些在分类器上表现较好的子集。...PCA通过线性变换，将N维空间的原始数据变换到一个较低的R维空间(R<N)，达到降维目的。 在降维过程中，不可避免的要造成信息损失。如原来在高维空间可分的点，在低维空间可能变成一个点，变得不可分。

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    geotrellis使用（十六）使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算的问题

    简单的说采样就是根据栅格图中坐标点周围的一些值重新计算该点的值。这里我们虽然没有进行降低分辨率操作但是由于改变了投影方式，各坐标点的数据肯定是要重新计算的，所以需要用到重采样。...很简单，重采样要根据坐标点周围的几个点的值来重新计算当前点的值，在图像边缘处，只有部分临近点有数据，其他无数据的地方会用NODATA值来替代，所以计算结果当然会出问题。        ...但是目前来看我们必须要想一个办法来解决这个问题，下面就是本文重点要讲的——使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算的问题。...五、总结        以上就是通过使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算过程中出现偏差的问题。看似简单的原理与实现过程，其实同样可以上升到哲学的高度去思考。...当然该方法不止能解决重采样造成的问题，凡是涉及到边缘值计算的都可以采用该方法，下一篇文章我将讲解如何使用该方法解决瓦片计算过程中的边缘问题。

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    R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模|附代码数据

    在这篇文章中，我们看看什么是渠道归因，以及它如何与马尔可夫链的概念联系起来 我们还将通过一个电子商务公司的案例研究来理解这个概念如何在理论上和实践上运作（使用R）。 什么是渠道归因？...根据Google的说法，“归因模型是决定销售和转化如何分配给转化路径中的接触点的规则或一组规则。...一家电子商务公司进行了一项调查并收集了客户的数据。这可以被认为是具有代表性的人群。在调查中，公司收集了有关客户访问各种触点的数据，最终在其网站上购买该产品。...我们将在下一节中使用R来解决这个问题。 使用R的实现 我们读取数据，尝试在R中实现并检查结果。 > head(channel) 输出： 1....这种情况使我们对客户分析领域马尔可夫链模型的应用有了很好的了解。电子商务公司现在可以更准确地创建他们的营销策略，并使用数据驱动的见解分配他们的营销预算

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    通俗易懂讲解机器学习中的特征工程

    流程：找一个集合，然后针对某个学习算法，测试效果如何，一直循环找到最优集为止。 特征选择 Filter:过滤式方式先对数据集进行特征选择，然后在训练模型，特征选择过程与后续模型训练无关。...Wrapper:直接把最终将要使用的模型的性能作为特征子集的评价标准，包裹式特征选择的目的就是为给定模型选择最有利于其性能的特征子集。...单一特征选择： 根据每个特征属性和目标属性之间的计算值来进行排序选择 排序标准： 皮尔逊相关系数 Distance Metrics距离（相似性度量） Chi-Squared test（卡方检验） Information...Gain（信息增益、互信息） 多特征选择： 根据多个特征属性和目标函数之间的计算值排序选择。...2.使用特定的算法，如随机森林等等，根据算法的效果对特征子集进行排序 优点:直接面向算法优化 缺点：需要定义搜索策略 特征选择-Embedded 将特征选择过程与模型训练过程融为一体，两者在同一个优化过程中完成

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    特征选择常用算法

    (4) 验证过程( Validation Procedure ) 在验证数据集上验证选出来的特征子集的有效性。 ? 图1. 特征选择的过程 ( M. Dash and H....序列浮动选择根据搜索方向的不同，有以下两种变种。...(1) 相关性( Correlation) 运用相关性来度量特征子集的好坏是基于这样一个假设：好的特征子集所包含的特征应该是与分类的相关度较高（相关度高），而特征之间相关度较低的（亢余度低）。...以上5种度量方法中，相关性、距离、信息增益、一致性属于筛选器，而分类器错误率属于封装器。 　　筛选器由于与具体的分类算法无关，因此其在不同的分类算法之间的推广能力较强，而且计算量也较小。...而封装器由于在评价的过程中应用了具体的分类算法进行分类，因此其推广到其他分类算法的效果可能较差，而且计算量也较大。

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    机器学习读书笔记系列之正则化与模型选择

    在第3步中，在选择最优模型后，我们可以用整个数据集来重复训练模型来得到最佳假设模型。然而，即使我们可以这样做，我们仍然选择的是基于70%数据集来训练模型。当数据少的时候这是很糟糕的。...(b)设置F作为(a)中的最佳特征子集。 从以上选择最佳特征子集。 你可以通过设置目标特征数量来终止循环。...然而，我们也可以使用过滤特征选择(filter feature selection)。它的概念是对于标签y，我们会根据每一个特征提供了多少信息来给它打分，然后挑选出最佳者。...一个容易想到的方法是根据每个xi和标签y的相关性打分。实际中，我们将分数设为相互信息(mutual information): 其中我们假设每个特征和标签都是二元值，并且求和覆盖整个变量域。...基于先验分布，我们可以用S数据集来计算后验分布： 使用后验分布来预测推断，我们有： 现在，我们可以计算条件期望值y。然而计算后验值的完全解是很难的，因为分母中的积分很难得到完全解。

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    【数据挖掘】决策树中根据 信息增益 确定划分属性 ( 信息与熵 | 总熵计算公式 | 每个属性的熵计算公式 | 信息增益计算公式 | 划分属性确定 )

    总熵 : 不考虑 输入变量 ( 属性 / 特征 ) , 为数据集 S 中的某个数据样本进行分类 , 计算出该过程的熵 ( 不确定性 ) , 用 Entropy(S) 表示 ; 2 ....引入属性后的熵 : 使用 输入变量 ( 属性 / 特征 ) X 后 , 为数据集 S 中的某个数据样本进行分类 , 计算出该过程的熵 ( 不确定性 ) , 用 Entropy(X , S) 表示 ; 3...信息增益 计算使用的数据集 S ---- 数据集 : 根据 年龄 , 收入水平 , 是否是学生 , 信用等级 , 预测该用户是否会购买商品 ; ① 是否会购买商品 : 9 个 会购买 , 5 个不会购买...后续工作 ( 重要 ) : 选择完树根后 , 树根属性将数据分为不同的子集 , 每个子集再计算剩余的 3 个属性 , 哪个属性的信息增益最大 , 就选那个属性作为子树的树根属性 ; X ....信息增益计算 递归确定 划分属性 ---- 1 . 计算公式使用 : 根据上述公式 , 计算出每个属性的信息增益 , 递归选取信息增益最大的作为树根 ; 2 .

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    特征选择

    思路(先计算各个特征的方差，然后根据设定的阈值或待选择阈值的个数，选择方差大于阈值的特征),公式如下： (1)计算特征的方差。...P值 原理依据 scipy.stats.pearsonr(x, y) 输出:(r, p) r:相关系数[-1，1]之间 p:相关系数显著性 相关性的强度确实是用相关系数的大小来衡量的，但相关大小的评价要以相关系数显著性的评价为前提...工作原理 包装法是指使用算法模型对特征子集与目标(标签)集进行训练评估，根据训练的精度(准确率)衡量特征子集的好坏，从而挑选出最好的特征子集。...缺点：由于要划分特征为特征子集并且逐个训练评分，因此当特征数量较多时,计算时间又会增长；另外在样本数据较少的时候，容易过拟合。...A 样本数据划分为若干个样本子集供不同学习器使用， 这样对每个学习器来看都进行了欠采样，但在全局来看却不会丢失重要信息。

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    【转载】特征选择常用算法综述

    序列浮动选择根据搜索方向的不同，有以下两种变种。...则最终决策树各分支处的特征就是选出来的特征子集了。决策树方法一般使用信息增益作为评价函数。...(1) 相关性( Correlation) 运用相关性来度量特征子集的好坏是基于这样一个假设：好的特征子集所包含的特征应该是与分类的相关度较高（相关度高），而特征之间相关度较低的（亢余度低）。...以上5种度量方法中，相关性、距离、信息增益、一致性属于筛选器，而分类器错误率属于封装器。 筛选器由于与具体的分类算法无关，因此其在不同的分类算法之间的推广能力较强，而且计算量也较小。...而封装器由于在评价的过程中应用了具体的分类算法进行分类，因此其推广到其他分类算法的效果可能较差，而且计算量也较大。 参考资料 1 M. Dash, H.

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    统计遗传学：第二章，统计分析概念

    遗传力、遗传相关是根据方差组分计算，snp显著性是回归的显著性检验，多基因得分是预测的回归模型等等。...❞ 相关、因果和多元因果模型 ❝在这本书中，相关（r）和因果关系这两个术语被频繁使用，因此有必要区分这两个术语。相关性表示两个变量之间的统计关联。它是协方差的缩放版本，其值介于-1和1之间。...或者，如果检查复发事件数据，子集可能是重复的疾病发作。因此，我们对随机效应进行建模，以解释数据中可能反过来影响主效应的子集。 混合线性模型模型包含固定和随机效应。...当将这些模型用于群体结构时，随机效应是由于个体之间的相关性而对基因型-表型关联的贡献。如前所述，个体之间的相关性是使用基因组关系矩阵（GRM）计算的。...❞ 飞哥笔记：混合线性模型在动植物育种中经常使用，在人类统计遗传学中，估算遗传力时使用GREML方法估算方差组分计算遗传力，它使用基因型数据（SNP）构建的G矩阵放到混合线性模型中的随机因子里面，类似基因组选择中的

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    Hulu视频如何提升推荐多样性?

    DPP将复杂的概率计算转换成简单的行列式计算，并通过核矩阵的行列式计算每一个子集的概率。DPP不仅减少了计算量，而且提高了运行效率，在图片分割、文本摘要和商品推荐系统中均具有较成功的应用。...DPP通过最大后验概率估计，找到商品集中相关性和多样性最大的子集，从而作为推荐给用户的商品集。 行列式点过程 P 刻画的是一个离散集合 ? 中每一个子集出现的概率。...为了将DPP模型应用于推荐场景中，考虑将每个列向量 Bi 分解为 ? ，其中： r_i 为 item i 与 user 之间的相关性，且 ? ； ?...横坐标代表相关性，纵坐标代表多样性，在Netflix Prize数据上DPP算法优于其他三个算法，而 Cover 的性能是表现最好的；但在Million Song数据上Cover的表现是最差的。 ?...该算法在推荐领域具有较好的应用，在丰富推荐多样性和相关性的同时，大大提升了计算速度。

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    python数据分析——在面对各种问题时，因如何做分析的分类汇总

    相关性分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度，是一种简单易行的测量定量数据之间关系情 况的分析方法，可以应用到所有数据的分析过程中。...计算公式为： R2=SSR/SST = 1 -SSE/SST 其中，SST=SSR+SSE 为总平方和，SSR为回归平方和，SSE为残差平方和。 第一步，训练数据可视化。...计算过程 决策树是数据挖掘中的经典方法，包括三个步骤： (1)特征选择：从训练数据的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准，通常筛选跟分类结果相关性较高（分类能力较强）的特征。...聚类分析 概念 聚类（Clustering）分析，就是给定一个元素集合D，每个元素具有n个观测属性，基于这些属性使用某种算法将D划分成k个子集，要求子集内部元素之间相似度尽可能高，而不同子集的元素相似度尽可能低...,计算变量之间的距离及类间距离； (4)聚类(或分组)：根据具体问题选择聚类方法，确定分类数量； (5)聚类结果评估：是指对聚类结果进行评估，外部有效性评估、内部有效性评估和相关性测试评估。

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    特征选择Filter方法详解

    Filter（筛选法）通过分析特征子集内部的特点来衡量特征的分类能力，与后面的采用何种分类器无关，这类方法通常需要评价特征相关性的评分函数和阈值判别法来选择出得分最高的特征子集。...通过文献调研，根据选择特征子集方式的不同，可以继续划分为基于特征排序（Feature Ranking）和基于特征空间搜索(Space Search)两类。...等）； 3) 通过预先设置的阈值选择排序前列的具有显著统计学意义的特征； 4) 验证选择的最优特征子集,通常使用 ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线、...基于特征排序的方法多为单变量方法，每次考虑单个特征的影响，选择与类标签最相关的特征，对高维小样本来说具有较好的计算复杂度，但在某些应用领域如基因微阵列数据中，因忽略了特征间的相互关系，直接应用分类精度较为一般...；而基于特征空间搜索为多变量的方法，这类算法不但需要考虑特征子集与类标签的相关性，还需要考虑特征子集之间的相关性，通常分类正确率较好，但在高维条件下寻找最优子集过程的计算复杂度较高。

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