其实在本次做作业的过程中，我还犯了一个错，我把filter记错了，本来是取行的我记成取列的了，导致我的一些尝试一直报错，但是（重点来了！），老师真的一眼就看出来...
正是因为如此，我在指导几个小伙伴入门R语言的时候简单粗暴的指出： 所有的软件都安装在c盘哦，然后系统用户名最好是不要用中文，写代码最怕中文字符串哦！...生信0基础第一步，下载R和Rstudio并且安装在自己的电脑上面。...require("ggstatsplot")) install.packages("ggstatsplot") ### 下面的包是为了临床三线表 if(!...什么是安装R语言？怎么样算是安装成功了？ 安装Rstudio后在哪里打开？ 什么是R包，怎么样算是安装成功了？ 为什么那么多R包，都要安装吗？...首先是如何安装R和Rstudio这两个软件 30秒解决你的疑惑。 ? 然后是如何安装那些R包 十分钟搞定一切； ?
R语言ggplot2作图的时候配色如果不知道如何选择，可以参考如下链接https://r-charts.com/color-palettes/ image.png image.png image.png...这里提到的R包有 help(package="ggthemes") help(package="grDevices") help(package="viridis") help(package="colorBlindness...vapoRwave") help(package="wesanderson") help(package="cartography") help(package="ggthemes_solarized") 其中有一个R包的名字是...colorBlindness，提供了一些色盲患者也能够分辨的安全配色 通过函数help(package="colorBlindness")查看帮助文档，发现还有好多提供色盲患者也能识别的配色的R包 image.png...推文开头提到的链接中的颜色如果在ggplot2作图的时候想要使用的话需要安装R包paletteer，需要用到的函数是scale_color_paletteer_d()或者scale_fill_paletteer_c
与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。...arules：支持挖掘频繁项集，最大频繁项集，频繁闭项目集和关联规则 DRM：回归和分类数据的重复关联模型 APRIORI算法，广度RST算法：apriori, drm ECLAT算法： 采用等价类...，RST深度搜索和集合的交集： eclat 4、序列模式 常用的包： arulesSequences SPADE算法： cSPADE 5、时间序列 常用的包： timsac 时间序列构建函数：...ts 成分分解: decomp, decompose, stl, tsr 6、统计 常用的包： Base R, nlme 方差分析: aov, anova 密度分析: density 假设检验...Weka的所有算法。
R语言自带的cor函数得到，但是R并没有对矩阵提供可视化方法。...今天小编就将给大家分享一个精美的R语言绘制相关系数矩阵的软件包：ggcorr。ggcorr函数主要用于绘制相关矩阵图，它的主要依赖包是ggplot2。...它使用ggplot2包中的“grammar of graphics”来实现可视化，其结果在图形上接近corrplot函数的结果。...ggcorr的安装 ggcorr可以通过安装GGally包来获得 ###下载安装### install.packages("GGally") library(GGally) library(ggplot2...)##依赖包为ggplot2 ggcorr的使用 01 函数介绍 ggcorr( data,##包含连续数据的数据框或矩阵 method = c("pairwise", "pearson")
()或require() (括号内指定包的名字） 这里我们可以指定参数character.only = T 从而让library 函数接受字符串作为参数，从而方便的使用apply 族函数实现批量加载R...所加载的所有包所在的路径 ：.libPaths()这个其实还挺好用的，比如说有的时候，这个路径没有设置好，导致下载的R 包无法被library，都可能和这个路径有关。...更新 update.packages() (括号内指定包的名字） 卸载 remove.packages()(括号内指定包的名字 已加载环境的包和从环境中卸除 # 查看已加载的包 (.packages...有的时候有的包的更新所依赖的包如果加载在环境中的话，会导致报错。这时候可以detach 掉他萌～（其实更暴力的就是重新打开R proj） 还是我的R 包 我为什么要用还呢？...和R 包的版本号，是个好习惯～ 详细介绍，可以参见我的github主页。
其实不然，其中的细节操作十分精妙，渐进时间复杂度肯定是 O(n) 无法再减少，但如果深究算法的执行速度，仍然有优化空间。...接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。...对于这个问题，还有另一种优化方法，那就是分治算法。大致的思路是这样： 先将数组分成两半，分别找出这两半数组的最大值和最小值，然后max就是两个最大值中更大的那个，min就是两个最小值中更小的那个。...PS：其实这个分治算法可以再优化，比较次数可以进一步降到 n + log(n)，但是稍微有点麻烦，所以这里就不展开了。...首先，分治算法是一种比较常用的套路，一般都是把原问题一分为二，然后合并两个问题的答案。如果可以利用分治解决问题，复杂度一般可以优化，比如以上两个问题，分治法复杂度都是1.5n，比一般解法要好。
排名 什么是最流行的机器学习包（ML packages）？让我们来看一下基于包下载量（package downloads）和社交网站活跃度的排名。...它是一个用于创建机器学习工作流的通用软件包，能很好地与一些算法特定的软件包（排名靠后）整合在一起。...我们将「最佳」定义为「最流行」。...有时候很难选择正确的 Github 库，而且不是所有的 R 包都是用 R 语言来实现的（在该搜索 API 中，「language:R」参数似乎指的是该存储库写入所使用的最流行的语言） 相反，我们返回 CRAN...数据科学领域最顶级的 R 包？ 一开始，这个项目是要将「数据科学」领域中所有顶级的包进行排名，但我们很快发现这个范围太大。 数据科学家做了很多不同的事情。
为何使用ggcorr包 相关矩阵显示相对大量连续变量之间的相关系数。 然而，虽然R提供了一种通过cor函数创建这种矩阵的简单方法，但它没有为该函数创建的矩阵提供绘图方法。...ggcorr函数提供了这样的绘图方法，使用ggplot2包中实现的“图形语法”来渲染绘图。 在实践中，其结果在图形上接近于corrplot函数的结果，这是优秀的arm包的一部分。...安装 ggcorr可通过GGally包获得： install.packages("GGally") nba = read.csv("http://datasets.flowingdata.com/ppg2008...（2）这里出现了警告，原因是非数字的列是不能狗计算相关性的。因此它做相关性绘图时自动排除了非数字列：‘name’列 相关方法 ggcorr支持cor函数提供的所有相关方法。...在相关图上突出显示较高相关系数 如下例所示，其中使用不同颜色的负系数和正系数突出显示优于0.5或低于-0.5的所有相关系数： ggcorr(nba[, 2:15], geom = "blank",
结论：使用标记-清除算法，清理垃圾后会发现存活对象分布的位置比较零散，如果有有大对象需要分配的话，很难有连续的空间进行分配；缺点：效率低、空间碎片 复制算法 为了解决内存碎片问题，jvm大师们研究出了复制算法...，复制算法的原理是将内存空间分为两块，当其中一块内存使用完之后，就会将存活对象复制到另外一块内存上，将之前的内存块直接清理掉，这样就不会产生内存碎片的问题了。...使用复制算法，内存前后对比 ? ? 结论：解决了内存碎片的问题，但是会导致内存空间缩减一半，适用于存活对象少的区域。...标记整理算法 标记整理算法的步骤和标记-清除是一样的，不过最后多加一步就是整理，用来整理存活对象造成的内存碎片，使用标记-整理后内存前后对比： ? ?...分代收集算法 分代收集算法主要就是将内存分为两个年代，一个是年轻代，一个是老年代，在年轻代中使用复制算法，因为年轻代存活的对象少，比较适合使用复制算法，老年代使用标记整理算法，因为老年代垃圾比较少，所以适用于标记整理算法
我们主要讲下这个贝叶斯优化算法。其算法可以转化为一个形式的方程式： x=argmaxf(x) x∈R 此方程的主要意思是获得f(x)最大时的x值，同时x是R中的一个子元素。...基本的流程就是给一个先验的参数进行不断的优化寻找其最优的参数点。我们下面就直接看下在R语言中是如何实现的，我们需要用到包rBayesianOptimization。...首先我们看下包的安装： install.packages(“rBayesianOptimization”) install.packages("xgboost") 在此包中只有一个主要的函数BayesianOptimization...Init_points 在贝叶斯优化拟合高斯过程之前，随机选取的点的个数。 N_iter 重复贝叶斯优化的总次数。 Acq 设置AC的子函数。...通过上面的函数的优化，我们会得到具体的一个输出参数列表： ? 接下来我们就看下包自带的实例： 1.
Elasticsearch[六]：相关度分数评分算法分析及相关度分数优化 ES 相关度评分算法靠三个部分来依次实现，没有先后顺序，是一个逐层推进的逻辑 Boolean 模型 根据过滤条件 true，false...进而得出文章不相似 Document = {term1, term2, …… ,termN} Document Vector = {weight1, weight2, …… ,weightN} 2.ES 相关度分数优化...2.4 Function score 自定义相关分数算法 场景： 现在我想把 相关度分数和 文章的浏览量关联起来， 浏览量越大，分数越高，怎么实现 分数算法有几个关键点 query 内部使用 function_score...boost， negativeboost 来增加，削弱 查询条件权重 等等 3.ES相关度分数评分优化及FunctionScore 自定义相关度分数算法 ES 相关度评分算法调优 boost...增加权重 negative boost 削弱权重 funciton_score 自定义相关度分数算法 场景： 现在我想把 相关度分数和 文章的浏览量关联起来， 浏览量越大，分数越高，怎么实现， 就要用自定义分数算法
基于局部直方图的算法有很多很多，我们已经研究这类算法有以下一些： 1、中值滤波 2、表面模糊 3、选择性模糊 4、中值锐化 5、图像局部熵 这类算法有个通病，就是即使选择使用...SIMD指令加速，因为其内在的特性，速度还是不能很快，但是又找不到其他合适的构架来优化他，还必须使用直方图技术，比如我们的中值滤波， 我尝试过各种商业软件，其速度都和我博客里提到的那个优化速度差不多，说明大家基本上都是那个套路...一个简单的方法就是减少直方图的数量，常规状态下我们直方图有256个元素，因为基于局部直方图的算法基本都是一些统计类算法，是大面积像素的统计信息，所以最终的结果其实也是个统计结果。...对于选择性模糊、局部熵等算法，也是同样的道理。 上面的几个算法，其结果值都是某个权重累加值除以权重，其中间结果其实是个浮点数，因此，等级量化后对结果不是影响很大。 ...所以具体的如何优化以及是否值得优化还要看具体的算法需求和应用场景。
● R语言量化投资常用包总结 ● R语言者如何使用Python在数据科学方面 ● 国外书籍放送：Math、ML、DL（干货） ● 免费网络课程：ML和AI（干货） ● 实用指南在R聚类算法和评价的介绍...● 朴素贝叶斯算法在Python和R的应用 所有编辑部原创文章，未经授权 任何个人和机构不得以任何方式转载 gbm-Gradient Boost Machinet 梯度提升算法 梯度提升算法Gradient...最基础的模型集成方法，即生成多个模型（也叫基础学习器base learner）后，取预测平均数（如线性回归）或以多数投票表决（如决策树等分类问题）为模型结果。...找到最佳步长ρt使得 gbm包 实际上，梯度提升算法并不特指某个特定模型，而是一种机器学习思想，被人们运用到许多传统的模型中而形成了一类强大的机器学习方法。...实现 本文以kaggle上著名的titanic生还预测问题为例，演示如何用R语言实现这一强大的算法。具体问题介绍可移步：https://www.kaggle.com/c/titanic.
之前写的很多单细胞笔记都是基于V4版本的Seurat系列包，其中SeuratData 是 R 语言中 Seurat 包提供的一个数据包，旨在为使用 Seurat 进行单细胞RNA测序分析的用户提供方便的测试数据...InstallData("pbmc3k") data("pbmc3k") 但是最近发现自己的一个电脑里面是没有SeuratData ，就需要安装它，如下所示，就发现了它想强迫我升级一系列seurat相关的单细胞...R包： > devtools::install_github('satijalab/seurat-data') Downloading GitHub repo satijalab/seurat-data...0.2.2.9001.tar.gz’ * installing *source* package ‘SeuratData’ ... ** using staged installation ** R...有了这些压缩包文件，使用 前面的 install.packages 函数指定各个包文件路径，然后加上 type = "source", 就可以本地安装了，无需重新在线下载啦 ： install.packages
作者：Abhishek Suran 转载请联系作者 提要：PPO强化学习算法解析及其TensorFlow 2.x实现过程（含代码） 在本文中，我们将尝试理解Open-AI的强化学习算法：近端策略优化算法...算法的步骤 游戏n步，存储状态，动作概率，奖励，完成变量。 基于上述经验，应用广义优势估计方法。我们将在编码部分看到这一点。 通过计算各自的损失，训练神经网络在某些时期的运行。...call(self, input_data): x = self.d1(input_data) a = self.a(x) return a 行动选择: 我们定义代理类并初始化优化器和学习率...很多时候，实现是正确的，代码可以工作，但是代理没有学到任何东西，仅仅因为张量的形状是不正确的，并且当对那些张量进行操作时给出了错误的结果 相关资料 您可以在这里找到本文的完整代码：https://arxiv.org.../abs/1707.06347 PPO相关经典论文下载，请在公众号回复：20201203 PPO视频讲解，B站视频（英文字幕）https://www.bilibili.com/video/BV1NW411U7ML
冒泡排序、简单选择排序、直接插入排序就是简单排序算法。 评价排序算法优劣的标准主要是两条：一是算法的运算量，这主要是通过记录的比较次数和移动次数来反应；另一个是执行算法所需要的附加存储单元的的多少。...2、简单排序之冒泡法Python实现及优化 原理图 2.1、基本实现 2.2、优化实现 思路：如果本轮有交互，就说明顺序不对；如果本轮无交换，说明是目标顺序，直接结束排序。...原理图 3.1、基本实现 3.2、优化实现——二元选择排序 思路：减少迭代次数，一轮确定2个数，即最大数和最小数。...3.3、等值情况优化 思路：二元选择排序的时候，每一轮可以知道最大值和最小值，如果某一轮最大最小值都一样了，说明剩下的数字都是相等的，直接结束排序。...还可能存在一些特殊情况可以优化，但是都属于特例的优化了，对整个算法的提升有限。
程序=算法+数据结构。神经网络本质上是一种大数据分析算法，任何算法得以运行，都必须依靠特定的数据结构，而用于将各种数据统一封装并输入网络模型的数据结构叫tensor,也就是张量。...同理可得，一个二维数组就是一个二维张量，相关代码如下： ? 从上面例子我们可以看成张量定义的规律，所谓n维张量，其实就是一维数组，数组中的每个元素都是n-1维张量。...由此可见，3维张量其实就是一个一维数组，数组中的每个元素就是2维数组，相关代码如下： ? 3维张量就是元素为2维数组的一维数组，同理4维张量就是元素为3维张量的一维数组。...本节我们主要介绍了神经网络算法中最基本的一种数据结构叫张量，以及涉及张量基本运算，下一节我们将深入神经网络的构建细节，抛弃框架，使用代码重新构造一个神经网络，通过把轮子重新建造一遍的办法，搞清楚神经网络的算法原理
由于我们将使用随机技术进行优化，因此我们应该重新运行几次。变量nRuns设置示例重启的次数。...( abs(data$model(sol$xbest, tm) - data$model(betaTRUE, tm)) )[1] 0> sol$OFvalue[1] 0 作为基准，我们从stats包运行函数...但是必须强调的是，这两种算法的结果都是随机的：对于DE，因为它故意使用随机性；在nlminb的情况下，因为我们随机设置了起始值。为了获得更有意义的结果，我们应该多次运行这两种算法。...校验： > penalty2(c(3, -2, -8, 1.5),data)[1] 0.86343 此惩罚函数仅适用于单个解决方案，因此实际上将其直接写入目标函数最简单。...列表数据和算法与以前几乎相同；目标函数保持完全相同。 仍然需要运行算法。（同样，我们检查返回的目标函数值。）
是用来控制坐标轴文字的大小的cl.cex是用来控制图例刻度文字大小的 cl 是 colorlabel image.png 这个是论文中提供的代码出图，和最终论文中用到的图还是有些差别的 下面我们查看corrplot这个包的帮助文档看看能够通过修改代码改成最终论文中的图的效果...tl.col = "black", cl.pos = "b") image.png 关于如何修改图例的刻度标签暂时没有找到参数调节，出图后手动修改吧 更多关于corrplot包的内容可以参考...https://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/vignettes/corrplot-intro.html
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