在R中显示某个类(例如lm)的所有函数(例如，打印、汇总) - 腾讯云开发者社区

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java实现所有 DNA 都由一系列缩写为 A，C，G 和 T 的核苷酸组成，例如：“ACGAATTCCG”。在研究 DNA 时，识别 DNA 中的重复序列有时会对研究非常有帮助。编写一个函数来

所有 DNA 都由一系列缩写为 A，C，G 和 T 的核苷酸组成，例如：“ACGAATTCCG”。在研究 DNA 时，识别 DNA 中的重复序列有时会对研究非常有帮助。...编写一个函数来查找目标子串，目标子串的长度为 10，且在 DNA 字符串 s 中出现次数超过一次。...AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT" 输出：["AAAAACCCCC", "CCCCCAAAAA"] 解法相当简单: 1 开两个set集合然后存储字符串 2 字符串每一个都截10是个长度 3 判断存储的里面是否已经含有...,已经含有放到输出的集合里面(判断好条件 s.length()-Max+1 ) 4 注意: set可以自动转换为List ,因为set不含重复的 ,list里面含有重复的 ,所以可以

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ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

通常通过某种方式（例如，平滑线、回归线、装箱或聚合、箱线图、散点图等）对数据进行汇总。...然而，图形语法的翻译在ggplot2中没有对应关系（它的作用是由内置的R功能发挥的）。...=“geometry”的规范将被替换为相应的几何函数，例如，在本例中，geom=“point”将被替换为geom_point()。...对象p是类ggPlot的R S3对象，由数据和其他包含关于该图的信息的组件组成。我们可以使用Summary()函数访问信息的详细信息，以跟踪确切使用了哪些数据以及变量是如何映射的。...用于在行中仅按x拆分绘图，并包括绘图中的所有其他子集。与前面一个函数的区别是，facet_wrap(FORMULA)可以选择网格中的行数和列数。我们可以分别使用nrow和ncol参数指定它们。

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R语言vs Python：数据分析哪家强？

在两种方法中，我们均在dataframe的列上应用了一个函数。在python中，如果我们在非数值列（例如球员姓名）上应用函数，会返回一个错误。要避免这种情况，我们只有在取平均值之前选择数值列。...Python中的可视化通常只有一种蛀牙哦的方法完成某件事，而R中可能有许多包支持不同的方法（例如，至少有半打绘制成对散点图的包）。对球员聚类 ---- 另一个很好探索数据的方式是生成类别图。...在R中，我们在每一列上应用一个函数，如果该列包含任何缺失值或不是数值，则删除它。接下来我们使用cluster包实施k-means聚类，在数据中发现5个簇。...中，我们通过聚类库中的函数clusplot函数绘图，使用内建函数pccomp实行PCA。...当我们查看汇总统计量时，在R中可以直接使用summary内建函数，但是Python中必须依靠statsmodels包。dataframe是R内置的结构，而在Python中由pandas包引入。

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【Python环境】R vs Python：硬碰硬的数据分析

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stargazer包——线性回归结果输出到文档中

1. stargazer 简介 stargazer 包中只有 stargazer()函数，其主要优势在于支持的模型数量多、易于使用以及表格的清楚美观。...2.2 本文说明由于 stargazer() 的参数 type 中可以指定输出 LATEX 代码、HTML 代码或 ASCII 文本，可将 R 中的输出结果粘贴到对应的编辑器上得到表格（例如 LATEX...本文使用 R 中自带的数据集 mtcars 来简要说明 stargazer() 函数的用法。 3. 使用方法数据集 mtcars 中有 mpg 、 cyl 等 11 个变量， 32 个观察值。...汇总统计表 3.2 多个模型并排例 2 构建两个线性模型和一个 probit 模型并并排显示在表格中，如 Fig 3 所示。...其中， omit.stat 参数表示不显示指定的统计量，ci 和 ci.level 表示是否显示置信区间和置信区间的水平， sing.row=TRUE 表示将系数和置信区间显示在同一行，如 Fig 4

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数据分享|多变量多元多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化|附代码数据

我们将专注于第二个判断：从str()命令中注意到，所有的变量都被存储为整数。我将把缺失值转换为NAs，这是R中缺失值的正确表示。...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时，请记住，默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如，该 mean() 函数没有，并且 NA 在将缺少值的参数传递给它时简单地返回： sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它，通过一个参数 na.rm...点击标题查阅往期内容使用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合 01 02 03 04 model lm(bwt ~ ., data = babies) 这是总结： summary...为了验证这些假设，R有一个绘图方案。残差中的曲率表明，需要进行一些转换。尝试取bwt的对数，以获得更好的拟合（与妊娠期相比）。

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数据分享|多变量多元多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化

我们将专注于第二个判断：从str()命令中注意到，所有的变量都被存储为整数。我将把缺失值转换为NAs，这是R中缺失值的正确表示。...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时，请记住，默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如，该 mean() 函数没有，并且 NA 在将缺少值的参数传递给它时简单地返回： sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它，通过一个参数 na.rm=...model lm(bwt ~ ., data = babies) 这是总结： summary(model) 注意R的默认动作是删除信息缺失的行。不过，如何解释这些系数呢？...为了验证这些假设，R有一个绘图方案。残差中的曲率表明，需要进行一些转换。尝试取bwt的对数，以获得更好的拟合（与妊娠期相比）。 summary(model.log) 为了简单起见，我会保留线性模型。

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第九章（中）多元回归分析回归诊断

+x6,data=revenue) R中的函数update()是专门用于修正模型的函数，在原模型的基础上，不仅可以添加或删除某些项得到新的模型，还可以对变量进行运算，如对因变量取对数、开方等。...AIC准则由日本统计学家赤池弘次创立，建立在嫡的概念基础上，一般情况AIC表示为AIC=2(P+1)-2ln(L) 其中，P是回归模型中自变量的个数，L是似然函数。...对上一节的例子作逐步回归，每一步的分析都将在结果中显示： > lm.step=step(lm.reg) Start: AIC=223.73 y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 +...> kappa(xx) [1] 6132 在财政收入的例子中，包含所有变量样木数据的设计矩阵条件数是6132>1000，故认为多重共线性十分严重。...，除了X6以外所有变量的方差扩大因子均大于10，说明模型中存在很强的多重共线性。

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数据分享|多变量多元多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化

我们将专注于第二个判断：从str()命令中注意到，所有的变量都被存储为整数。我将把缺失值转换为NAs，这是R中缺失值的正确表示。...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时，请记住，默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如，该 mean() 函数没有，并且 NA 在将缺少值的参数传递给它时简单地返回： sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它，通过一个参数 na.rm...---- 01 02 03 04 model lm(bwt ~ ., data = babies) 这是总结： summary(model) 注意R的默认动作是删除信息缺失的行。...为了验证这些假设，R有一个绘图方案。残差中的曲率表明，需要进行一些转换。尝试取bwt的对数，以获得更好的拟合（与妊娠期相比）。

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多变量（多元）多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化

我们将专注于第二个判断：从str()命令中注意到，所有的变量都被存储为整数。我将把缺失值转换为NAs，这是R中缺失值的正确表示。...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时，请记住，默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如，该 mean() 函数没有，并且 NA 在将缺少值的参数传递给它时简单地返回： sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它，通过一个参数 na.rm...model lm(bwt ~ ., data = babies) 这是总结： summary(model) 注意R的默认动作是删除信息缺失的行。不过，如何解释这些系数呢？...为了验证这些假设，R有一个绘图方案。残差中的曲率表明，需要进行一些转换。尝试取bwt的对数，以获得更好的拟合（与妊娠期相比）。

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数据分享|多变量多元多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化|附代码数据

我们将专注于第二个判断：从str()命令中注意到，所有的变量都被存储为整数。我将把缺失值转换为NAs，这是R中缺失值的正确表示。...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时，请记住，默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如，该 mean() 函数没有，并且 NA 在将缺少值的参数传递给它时简单地返回： sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它，通过一个参数 na.rm...01 02 03 04 model lm(bwt ~ ., data = babies) 这是总结： summary(model) 注意R的默认动作是删除信息缺失的行。...为了验证这些假设，R有一个绘图方案。残差中的曲率表明，需要进行一些转换。尝试取bwt的对数，以获得更好的拟合（与妊娠期相比）。

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【R的极客理想系列文章】RHadoop培训之 R基础课

见编写你自己的函数在R会话过程中，对象是通过名字创建和保存的。objects(), ls()可以显示当前会话的对象名字。rm()可以删除对象。...对象持久化 R 会话中创建的所有对象可以永久地保存在一个文件中以便于以后的R 会话调用。在每一次R 会话结束的时候，你可以保存当前所有可用的对象。...这个可以通过给函数增加一个额外的参数来实现。举例如plot plot function (x, y, ...) 在函数中赋值注意任何在函数内部的普通赋值都是局部的暂时的，当退出函数时都会丢失。...在众多泛型函数中，plot() 用于图形化显示对象，summary()用于各种类型的概述分析，以及anova() 用于比较统计模型。能以特定方式处理类的泛型函数的数目非常庞大。...关于拟合模型的信息可以用适合对象类"lm" 的泛型函数显示，提取，图示等等。

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R语言基础与入门实践

熟练使用R软件实践1:最初几步 x=1:100#把1,2,...,100个整数向量赋值到x (x=1:100) #同上, 只不过显示出来 sample(x,20) #从1,...,100中随机不放回地抽取...#从1,...,200000中随机不放回地抽取10000个值作为样本: z=sample(1:200000,10000) z[1:10]#方括号中为向量z的下标 y=c(1,3,7,3,4,2) z[y...(cars)#cars是一个R中自带的数据 typeof(cars) #cars的type names(cars)#cars数据的变量名字 summary(cars) #cars的汇总 head(cars...paste("x 的最小值= ", min(x)) #打印 demo(graphics)#演示画图(点Enter来切换) ? ? ? ? ? ? ?...(f,c(-2,2))#在区间(-2,2)间求极值实践8:字符型向量 a=factor(letters[1:10])#letters:小写字母的向量,LETTERS:大写字母 a[3]="w" #不行

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模型是啥不知道？！这个方法让你更好理解模型参数

今天这篇推文小编继续推出easystats中的parameters包，该包可以帮助使用者更好的理解自己构建模型的参数，主要作用如下：提供用于处理各种统计模型参数(p值、CI和贝叶斯指数等)。...促进和简化统计模型结果报告生成过程，包括对标准化估计或稳健标准误差和p值的计算。接下来将通过一定数据可视化的手段来展示R-parameters包的独特魅力。...模型参数汇总该部分主要使用parameters::model_parameters() 函数提取各模型参数和特征。...,样例如下： data(iris) # shorter variable name iris$Length <- iris$Petal.Length lm1 lm(Sepal.Length ~ Species...，更多关于其他函数的可视化操作，可参考：R-parameters 函数可视化案例[1] 总结小编今天介绍了easystats体系中的parameters模型参数统计包，该包可以帮助使用者更好的理解自己构建的模型参数

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du-磁盘占用管理

例如，-BM以1,048,576字节为单位打印大小。 -b, --bytes: 相当于 --apparent-size --block-size=1。 -c, --total: 显示总计。...-h, --human-readable: 以人类可读的格式打印大小，舍入数值并使用缩写。例如，1K，234M，2G等。 --si: 类似于 -h，但使用1000的幂，而不是1024。...du -h 仅显示某个特定目录的磁盘使用情况，默认会递归地显示目录使用情况。 du -h /home 递归地显示某个目录下每个文件和子目录所占的空间，并最终汇总显示总使用空间。...du -a -h -d 1 | sort -h -r 显示当前目录下的所有文件和子目录的磁盘使用情况，排除部分文件夹，并按照大小排序。.../node_modules \) -prune -o -exec du -sh {} + | sort -h -r # Mac 仅检查某个文件的大小。

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在没有训练数据的情况下通过领域知识利用弱监督方法生成NLP大型标记数据集

在现实世界中开发机器学习（ML）模型的主要瓶颈之一是需要大量手动标记的训练数据。例如，Imagenet数据集由超过1400万手动标记的各种现实的图像组成。...编写标记函数（LFS）：标记函数是任何可以将数据作为输入的python函数，函数通过使用一些规则来输出该行的标签。例如，如果我们的任务是“电子邮件垃圾邮件检测”，则可以构建一个如下所示的标签函数。...将弱标签与标签模型（LM）结合在一起：如果我们有M行数据和N个LFS，如果运行所有LFS将导致总共M x n标签，所以需要汇总n个单个LFS的输出，以使每行只有一个标记的结果。...Snorkel 提供了一个易于使用的框架，可以汇总多个不同的弱的LFS。组合多个弱标签的一种方法是仅使用多数投票算法（majority vote），在基准测试中MV确实也是一些数据集的最佳LM。...但是LF中的方法可能是相关的，所以导致特定特征在MV模型中过度表现。所以Snorkel实现了更复杂的LM，以使用一些数学矩阵逆向导组合单个LF的输出。

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大语言模型--张量并行原理及实现

Group是我们所有进程的子集。 Backend进程通信库。PyTorch 支持 NCCL，GLOO，MPI。 world_size在进程组中的进程数。...broadcast 把某个节点的数据分发给所有节点。...scatter 把某个进程上的列表数据逐个分发给其它所有进程 LLM中支持并行的算子介绍 Embedding层 Embedding层包含两个输入，一个是word embedding(v, h)，存放的是所有词的向量...另一个是position embedding，主要用于从word embedding中索引出对应的embedding，例如，输入数据为[0, 212, 7, 9]，数据中的每一个元素代表词序号，我们要做的就是去...过程如下图：按列拆分 Y1和Y2使用all_gather算子汇总结果得到最终的Y 代码实现模型加载每个计算设备分别加载一部分权重，model的load_state_dict函数需要根据设备数，让每个设备加载对应的权重

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Snorkel实战NLP文本分类

在Snorkel中，推理逻辑被成为标注函数（Labeling Function）。...我们可以看到对于正类我们的F1-score为0.61，为了提高这个指标，我做了一个表格，在一行内包含tweet、真实分类标签、标注函数分类等各列，目标是找出标注函数与真实标签不一致的地方，以便修改完善标注函数...Snorkel的提示：关于LF准确率：在弱监督步骤，我们目标是高精度，所有的标注函数在标注集上应当至少达到50%的准确率。...) learn_lm = language_model_learner(data_lm, pretrained_model=URLs.WT103_1, drop_mult=0.5) 我们解冻LM中的所有层...我从整个流程中拿掉了弱监督环节，然后得到如下的P-R曲线： ? 可以看到在召回方面下降很明显。

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R语言笔记完整版

【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 ..../RData")——加载目录中的*.RData，把文档-词项矩阵从磁盘加载到内存中数据查看通用对象 R是一种基于对象（Object）的语言，对象具有很多属性（Attribute），其中一种重要的属性就是类...x和y是没有重复的同一类数据，比如向量集 is.element(x, y) 和 %n%——对x中每个元素，判断是否在y中存在，TRUE为x，y重共有的元素，Fasle为y中没有。...k，h，border）——在谱系图（plclust（））中标注聚类情况，确定聚类个数的函数，x是由hclust生成的对象，k是类个数；h是谱系图中的阈值，要求分成的各类的距离大于h；border是数或向量...是聚类的个数或者是初始类的中心，iter.max为最大迭代次数（默认为10），nstart是随机集合的个数（当centers为聚类的个数时），algorithm为动态聚类算法，例如：km<-kmeans

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170亿参数加持，微软发布史上最大Transformer模型

更好的自然语言生成模型可以在多种应用程序中实现自如的转化，例如协助作者撰写内容，汇总一长段文本来节省时间，或改善自动客服助理的用户体验。...为了使结果可与Megatron-LM相媲美，我们使用了与Megatron-LM相同的超参数对模型进行了预训练，我们还比较了预训练T-NLG模型在标准语言任务（例如WikiText-103（越低越好）和...下面图1显示了与Megatron-LM相比，T-NLG在验证perplexity方面的表现。...例如，大多数搜索引擎在显示全文时会突出显示名称，如“Tristan Prettyman”（请参见下面的示例）相反，T-NLG将直接用完整的句子回答问题。...为了使T-NLG尽可能通用，以汇总不同类型的文本，我们在几乎所有公开可用的汇总数据集中以多任务方式微调了T-NLG模型，总计约有400万个训练样本。

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java实现所有 DNA 都由一系列缩写为 A，C，G 和 T 的核苷酸组成，例如：“ACGAATTCCG”。在研究 DNA 时，识别 DNA 中的重复序列有时会对研究非常有帮助。编写一个函数来

ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

R语言vs Python：数据分析哪家强？

【Python环境】R vs Python：硬碰硬的数据分析

stargazer包——线性回归结果输出到文档中

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第九章（中）多元回归分析回归诊断

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多变量（多元）多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化

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【R的极客理想系列文章】RHadoop培训之 R基础课

R语言基础与入门实践

模型是啥不知道？！这个方法让你更好理解模型参数

du-磁盘占用管理

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大语言模型--张量并行原理及实现

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