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在R中使用支持向量机（SVM）进行数据挖掘

在R中，可以使用e1071软件包所提供的各种函数来完成基于支持向量机的数据分析与挖掘任务。请在使用相关函数之前，安装并正确引用e1071包。...在正式建模之前，我们也可以通过一个图型来初步判定一下数据的分布情况，为此在R中使用如下代码来绘制（仅选择Petal.Length和Petal.Width这两个特征时）数据的划分情况。...一个经验性的结论是，在利用svm()函数建立支持向量机模型时，使用标准化后的数据建立的模型效果更好。根据函数的第二种使用格式，在针对上述数据建立模型时，首先应该将结果变量和特征变量分别提取出来。...在确定好数据后还应根据数据分析所使用的核函数以及核函数所对应的参数值，通常默认使用高斯内积函数作为核函数。下面给出一段示例代码 ?...在使用该函数时，应该首先确认将要用于预测的样本数据，并将样本数据的特征变量整合后放入同一个矩阵。来看下面这段示例代码。 ?

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在R中使用SQLite进行简单数据库管理

学习如何在R中使用SQLite，这是一种非常轻量级的关系数据库管理系统(RDBMS)。创建数据库和表第一步是创建数据库。使用dbConnect()函数为mtcars数据集创建一个适当的数据库。...，可以通过在dbWriteTable()中设置可选参数append = TRUE，在已有的表中添加更多的数据。...也就是说，能够使用R工作空间中可用的变量查询SQLite数据库。...) # Visualize the new table after deletion dbGetQuery(conn, "SELECT * FROM cars_data LIMIT 10") 关闭在R...这确保释放了数据库连接一直在使用的资源。 # Close the database connection to CarsDB dbDisconnect(conn)

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｜使用ActiveSVM在单细胞mRNA-seq数据集中发现最小基因集

在 t-SNE 投影的原始数据集中，确定了健康和多发性骨髓瘤细胞的非重叠细胞类型簇（图 5b）。使用最小复杂度（图5c、d）和最小细胞策略，从40个基因构建的t-SNEs中复制非重叠簇。...图5 多发性骨髓瘤数据集中健康与疾病分类的基因集选择识别受Cas9扰动影响的基因上述分析表明，ActiveSVM在一系列单细胞mRNA-seq数据集中识别了用于细胞状态识别的最小基因集。...3 总结在本文中，作者介绍了一种特征选择方法ActiveSVM，用于在大型单细胞 mRNA-seq 数据集中发现最小基因集。...ActiveSVM 通过迭代细胞状态分类策略提取最小基因集，并专门选择位于 SVM 分类器边缘的细胞，然后使用这些分类较差的细胞来搜索信息量最大的基因（特征）。...而在某些情况下，可能存在信息量很大的基因对或三元组，这些基因对或三元组只能通过明确的组合策略来发现，这些策略可以在每次迭代中搜索提高分类准确性的基因组合。

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编译原理 | 期末复习笔记

6.2.3 LALR(1) LALR(1)的项目集族是建立在LR(1)基础上，合并同心项后不含冲突的新项目集族。 ...同为一组的同心集中的各个项目集中，各个项目一一对应相同，只有项目后的搜索符不同。 ...一个例子例如： I_4: B \rightarrow b·,a/b I_7: B \rightarrow b·,\# 就是一对同心集合并同心集将同心集中对应的同心项的搜索符合并（以斜杠/分开...搜索符有项目 S \rightarrow \alpha ·X \beta ,y 和产生式 X \rightarrow \gamma Z \delta 则在其所在的项目集中: I_k: \\ S \...Sn指跳转到状态n；rm指使用第m个产生式规约；在GOTO项目下的数字，代表在对应状态遇到非终结符所要跳转到的状态序号。

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使用随机森林：在121数据集上测试179个分类器

“，并于2014年10月在”机器学习研究杂志 “上发表。在这里下载PDF。在本文中，作者通过了121个标准数据集评估了来自UCI机器学习库的来自17个类别(族）的179个分类器。...一些算法在计算最后的得分前被调整，并且使用4则交叉验证来评估算法。他们发现随机森林（特别是R中的并行随机森林）和高斯支持向量机（特别是来自libSVM）的表现最好。...从论文摘要：最有可能是最好的分类器是随机森林（RF）版本，其中最好的（在R中实现并通过插入符号访问）在84.3％的数据集中精度超过90%，最大达到了94.1%。...在这篇评论中，作者指出，被测试的相关数据集中的分类数据被系统地转换成数值，但是以一种可能阻碍一些算法进行测试的方式。...我把精力集中在数据准备和整合足够好的现有模型上

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在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析|附代码数据

数据操作将由data.table程序包完成。将提及的智能电表数据读到data.table。...在左图中，白天的负载峰值约为下午3点。在右边的图中，我们可以看到在周末负载量减少了。让我们使用summary函数对第一个模型进行诊断。...因此，让我们在案例（模型）中尝试ti方法。...在统计中广泛使用的其他模型选择标准是AIC（Akaike信息准则）。...最受欢迎的见解1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析3.使用r语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析4.r

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编译原理：第六章 LR分析

构造方法口头话：从拓广文法的开始符 S’ 开始，先构造出初始的项目集：首先由 S’ 推得的产生式都在项目集中，其次，如果项目集中存在 S’ \rightarrow \alpha·E\beta...推出后续项目集，构造项目集规范族：将项目中所有的 · 都向后移动一位，得到新的项目，得到的这个新的项目就是另外一个项目集的核（所谓核就是这个项目集最初始的项目），然后在原项目向新项目集连一条箭弧，标上移动...SLR分析器：使用SLR(1)分析表的分析器。...说明仅使用LR(0)项目集和FOLLOW集还不足以分析这类文法。...如果在构造状态时就考虑后继符(搜索符)的作用会更加高效。考虑对于产生式 A→α 的归约，不同使用位置的 A 会有不同的后继符号。

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如何使用truffleHog在Git库中搜索高熵字符串和敏感数据以保护代码库安全

关于truffleHog truffleHog是一款功能强大的数据挖掘工具，该工具可以帮助广大研究人员轻松从目标Git库中搜索出搜索高熵字符串和敏感数据，我们就可以根据这些信息来提升自己代码库的安全性了...该工具可以通过深入分析目标Git库的提交历史和代码分支，来搜索出潜在的敏感信息。运行机制该工具将遍历目标Git库的每个分支的整个提交历史，检查每个提交的每个Diff，并检查可能存在的敏感数据。...如果在任何时候检测到大于20个字符的高熵字符串，它便会将相关数据打印到屏幕上。...--include_paths”和“--exclude_paths”选项的帮助下，我们还可以通过在文件中定义正则表达式（每行一个）来匹配目标对象路径，从而将扫描限制为Git历史中对象的子集。...与此同时，我们还可以使用“-h”和“--help”命令来查看更多有用的信息。

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我们能从后验分布中学到什么?贝叶斯后验的频率解释

然后，我展示了一般理论如何适用于高斯族的简单情况。最后，在三个案例研究中，我使用模拟和分析，后验分布如何与数据的底层分布相关，以及随着N的增加，这个链接如何变化。¹。...理论的总结随着N的增加，后验分布集中在参数θ*周围，该参数描述了参数族中最接近实际分布q的分布。如果q属于参数族，那么最接近q的分布就是q本身。...所以在本节中，我们使用模拟并研究如果这些假设不成立，我们的发现也是非常稳健的。还是使用上一节中示例，即具有单位方差的高斯分布族。...MAP估计收敛于一个系统上不同于真实分布q的分布(图2，右)，这是因为我们在高斯分布中搜索拉普拉斯分布!这本质上是任何参数统计方法的一个问题:如果你在错误的地方搜索，你就找不到正确的分布!...总结如果我们假设的分布的参数族与真实分布q相差不大，那么后验分布总是集中在一个参数周围，该参数在某种程度上提供了关于q的信息。如果q不属于参数族，那么这些信息可能只是边缘的，并不是真正有用的。

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如何高效地学好 R？

这是贯穿整个R学习的最重要的一部，很多时候你并不是不知道在哪里找，怎么使用某个函数的参数，更多的时候你是不知道某个统计方法的原理，所代表的意义甚至不知道该用什么方法。...由于R和matlab一样，注重的是批量处理，而且R之中的循环往往效率极低，所以在R之中如果你发现你要使用双层循环的时候，就要想想了，有没有批量处理的方法。...比如向量a+向量b是指每个元素按照index相加，所以就没必要for一下了； b、其次，R自带有的apply族函数(因为是一系列以apply结尾的函数，所以称为apply族)，split，以及aggregate...Stack Overflow 和 SegmentFault 都可以尝试一下。三是R的journal。题主可以自行在google里搜索 R journal 第一个就是。...四是包和函数的搜索网站Search all R packages and function manuals 。这个网站提供R里所有包和函数的搜索系统。

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应用分发新三国时代：生态的终极PK

细分用户群中，城市白领和打工族的体量较大，但学生和农村用户的占比在快速提升。学生的人均应用下载量最高，农村用户最低，城市打工族增长最快，可见应用分发用户有向低龄化、低收入以及低文化等草根型用户下沉。...豌豆荚则已转型移动娱乐搜索，不再跻身分发巨头之列。不只是格局在变，应用分发市场也开始出现新的发展趋势。渠道：应用分发平台必须满足不同用户在不同场景下的资源获取需求。...用户可能会去看应用市场的榜单、每日推荐，也可能直接在搜索引擎搜索一些关键词甚至应用内内容，或者在微信、地图等超级App上去下载应用。...所有应用分发玩家都在尝试将体系内的渠道打通，腾讯打通应用宝与微信，百度则打通了百度助手、91无线和安卓市场等10个渠道，开发者可单点上传，一次审核多点发布。...相较之下，百度在PC端曾建立基于站长的生态圈子、打造网盟，技术基因使其更对开发者的路子，而大数据分析能力又能够满足用户的个性化需求。

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下个软件包可能泄露信用卡信息，Python包存储库PyPI又爆恶意代码，下载达3万次，你中招了吗？

）的搜索，这些恶意包的下载次数估计达到了 3 万。...他们表示，这些恶意代码会暗中窃取信用卡数据和登录凭据，并在受感染的机器上注入恶意代码。在收到研究人员的通知后，PyPI 的维护者 Dustin Ingram 迅速做出反应并删除了恶意软件包。...noblesse、genesisbot、aryi、suffer、noblesse2 和 noblessev2）均包含 3 个有效负载，一个用于获取 Discord 账户的认证 cookie，第二个用于提取在浏览器存储的任何密码或支付款卡数据...username + "\nPASSWORD:" + decrypted_password + "\n" + "*" * 10 + "\n") 有效负载 3：用户系统信息收集 noblesse 恶意软件族的第三个有效负载是收集中招用户系统的相关信息...如果你在检查完 PyPI 依赖项后，确认 noblesse（或是克隆版本）已经在本地安装，你可以采取以下建议：检查 Edge 中保存了哪些密码，并在每个网站上更改这些被泄露的密码（还包括重复使用相同密码的网站

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使用自变分原理改进正则化核回归：通过变分法推导和推广Nadaraya-Watson估计

我们可以通过新生 delta 函数的极限来近似狄拉克 δ 函数（新生成函数的度量在原点附近变得越来越集中）。...一般情况下这个名字就出现了 - 高斯：这个函数族消失在 > 0的极限下，并在适当的意义上收敛于狄拉克函数。最后，在用上述近似代替狄拉克函数之后，我们可以给出积分下的公式的名称:L代表拉格朗日。...在R中，solve和bvpSolve包可以用于数值求解常微分方程。让我们模拟一些真实的数据。...下图显示了h = 1.0时使用相同的数据和回归的函数，但bandwidth 更小: 传统的核回归似乎在很大程度上过度拟合了数据，但正则化版本“保持在正确的轨道上”。...这里有一个图表，说明了同样的回归技术，但缺失1920年和1970年之间的数据: 我们可以利用这种健壮性来处理丢失的数据，并尝试推断出未来场景的时间序列。

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hbase源码系列（十一）Put、Delete在服务端是如何处理？

在讲完之后HFile和HLog之后，今天我想分享是Put在Region Server经历些了什么？...好，我们立即杀到HRegionServer去，搜索找到multi这个方法。...，发现在调用HTable的mutateRow方法的时候，它设置了Atomic为true，这个是应该是支持一行数据的原子性的，有这个需求的童鞋可以尝试用这个方法，也是可以提交多个，包括Put、Delete...Region持有的列族的定义相同，有时候我们在Delete的时候是不填列族的，这里它给这个缺的列族来一个KeyValue.Type.DeleteFamily，删除列族的类型。...回到这里我又想起来，只有在Compaction之后，hbase的文件才会变小，难道是在那个时候删除的？那在删除之前，我们进行Get或者Scan操作的时候，会不会读到这些没有被删除的数据呢？

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生物降解芳香族化合物的分子检测技术研究进展

本文总结了目前关于芳香族化合物环羟基化加氧酶基因的数据库,介绍了微生物降解芳香族化合物(苯系物、萘及其它多环芳烃)过程中发挥重要作用的各类功能基因,总结了环境检测中使用的分子引物,并综述了它们在各类复杂环境样本中的检测应用...,此外对使用宏基因组技术来研究微生物在环境中降解芳香族化合物的能力进行了总结与展望....,而目前发现的大多数能以苯系物或多环芳烃 (PAHs) 为唯一碳源和能源的微生物及其功能基因也都集中在细菌的各个门之中另外,目前已经研究透彻的降解功能基因也主要集中于细菌的好氧降解过程....1.3 环境中基于芳香族加氧酶基因的分子检测技术手段早期关于芳香族加氧酶的研究主要是在细菌纯培养体系中进行.虽然培养方法发现了一些重要的加氧酶基因,且很多至今还在广泛使用的引物都是根据纯培养菌株设计,...现阶段研究的重点也都集中在好氧过程,而在厌氧条件下芳香族化合物的降解和好氧氧化机制完全不同.不同的芳香族化合物在苯环裂解之前会先经过多种修饰化作用,如脱羟基、脱氨基、脱卤、脱甲氧基、脱烷基等,转化为两种重要的中间体

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R语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例

在R中我们可以使用rbind，它代表行绑定，只要两个数据帧具有彼此相同的列。...famIDs <- famIDs[famIDs$Freq <= 2,] 然后，我们需要在数据集中覆盖未正确识别的组中的任何族ID，并最终将其转换为因子：我们现在准备将测试和训练集分解回原始状态，用它们带来我们新奇的工程变量...例如，先前讨论的“3Johnson”族在测试集中不存在。我们知道他们三个都从训练集数据中幸存下来。如果我们孤立地建立了我们的因素，那么测试集就没有因素“3Johnson”。...如果你尝试，R会向你抛出错误。因为我们在单个数据帧上构建了因子，然后在构建它们之后将它们拆分，R将为所有新数据帧提供所有因子级别，即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。...这只是您可以在此数据集中找到的示例。继续尝试创建更多工程变量！和以前一样，我也非常鼓励你玩复杂性参数，也许可以尝试修剪一些更深的树，看它是否有助于或阻碍你的等级。

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Apache cassandra

以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础，结合了Google BigTable基于列族（Column Family）的数据模型。P2P去中心化的存储。...和其他数据库比较，有三个突出特点：模式灵活：使用Cassandra，像文档存储，你不必提前解决记录中的字段。你可以在系统运行时随意的添加或移除字段。这是一个惊人的效率提升，特别是在大型部署上。...列表数据结构：在混合模式可以将超级列添加到5维。对于每个用户的索引，这是非常方便的。分布式写操作：有可以在任何地方任何时间集中读或写任何数据。并且不会有任何单点失败。...3.1.2创建列族创建keyspace create keyspace MyKeyspace with replication_factor=1; 使用创建的keyspace use MyKeyspace...; 创建列族 create column family User; 查看列族的定义 describe keyspace MyKeyspace; 3.1.3读写数据写入数据 set User['lgstar

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Nat Commun｜PLMSearch：蛋白质语言模型支持精确快速的远程同源序列搜索

根据输入数据的类型，同源蛋白质搜索可分为序列搜索和结构搜索。由于序列数据成本低、规模大，目前最广泛使用的同源蛋白质搜索方法是基于序列相似性的，如MMseqs2、BLASTp和Diamond。...随后，PfamClan会在目标数据集中搜索与查询蛋白质具有相同Pfam族域的蛋白质。此外，少数查询蛋白缺乏任何Pfam支链结构域，或者其Pfam支链结构域与任何目标蛋白不同。...图1 PLMSearch流程概览 PfamClan PfamClan过滤出共享相同Pfam族域的蛋白质对。值得注意的是，召回率在最初的预过滤中更为重要。...结果 PLMsearch的灵敏度与结构搜索方法相似研究人员共测试了4301.4万个查询-目标蛋白对，以确定六种在大规模数据集上搜索效率最高的方法。...., You, R. et al.

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淘宝APP用户行为分析

提出问题本次分析的目的是想通过对淘宝用户行为数据分析，为以下问题提供解释和改进建议： 1.分析用户使用APP过程中的常见电商分析指标，确定各个环节的流失率，找到需要改进的环节 2.研究用户在不同时间尺度下的行为规律...从左到右为周一到周日的数据，在平时，周五为一周内各项指标最低的一天，而到周末达到最高峰。推测是上班族周五下班后忙着放松和休息，而周末有充足的精力，购买能力增加。...由于双十二的许多活动集中在零点，因此在0点之前购买数处在很低的水平，而购物车的行为数剧增，用户此时在为0点的抢购做准备。...4.基于RFM理论找出有价值的用户我们首先统计出用户购买商品的最大值和最小值，数据源中没有相关的金额数据，因此通过 R 和 F 的数据对客户价值进行打分。...针对这一环节改善转化率的建议有：优化电商平台的搜索匹配度和推荐策略，主动根据用户喜好推荐相关的商品，优化商品搜索的准确度和聚合能力，对搜索结果排序优先级进行优化。

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淘宝APP用户行为分析

提出问题本次分析的目的是想通过对淘宝用户行为数据分析，为以下问题提供解释和改进建议： 1.分析用户使用APP过程中的常见电商分析指标，确定各个环节的流失率，找到需要改进的环节 2.研究用户在不同时间尺度下的行为规律...从左到右为周一到周日的数据，在平时，周五为一周内各项指标最低的一天，而到周末达到最高峰。推测是上班族周五下班后忙着放松和休息，而周末有充足的精力，购买能力增加。...由于双十二的许多活动集中在零点，因此在0点之前购买数处在很低的水平，而购物车的行为数剧增，用户此时在为0点的抢购做准备。...4.基于RFM理论找出有价值的用户我们首先统计出用户购买商品的最大值和最小值，数据源中没有相关的金额数据，因此通过 R 和 F 的数据对客户价值进行打分。...针对这一环节改善转化率的建议有：优化电商平台的搜索匹配度和推荐策略，主动根据用户喜好推荐相关的商品，优化商品搜索的准确度和聚合能力，对搜索结果排序优先级进行优化。

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