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「R」操作公式

通过字符串创建公式问题你想通过字符串创建公式。方案通过字符串的方式来创建公式是非常有用的。这通常用于需要将公式参数当做字符串传入函数中。...问题你想抽离公式的一部分用来使用。...方案你可以把公式对象当作列表看待，使用 [[ 操作符对其组分进行操作。....- attr(*, ".Environment")=R_GlobalEnv> # 获得每一部分 f[[1]] #> `~` f[[2]] #> y f[[3]] #> x1...如果要抽取它，可以使用 environment() 函数： environment(f) #> R_GlobalEnv>

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「R」从公式中提取组分

问题你想要抽离公式的一部分用来使用。方案你可以把公式对象当作列表看待，使用[[操作符对其组分进行操作。...as.list(f) #> [[1]] #> `~` #> #> [[2]] #> y #> #> [[3]] #> x1 + x2 #> #> 如果公式左边没有任何东西...： f2 <- ~ x1 + x2 as.list(f2) #> [[1]] #> `~` #> #> [[2]] #> x1 + x2 #> #> 公式的每一个元素都是一个符号或者语言对象...get a more natural looking string deparse(f[[3]]) #> [1] "x1 + x2" deparse(f) #> [1] "y ~ x1 + x2" 公式对象也会捕捉调用它的环境

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「R」tidyverse 中的公式函数

img 公式保存了创建它的环境使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？....- attr(*, ".Environment")=R_GlobalEnv> 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...公式生成匿名函数利用公式这一特点，tidyverse 系列包有很多函数支持用单侧公式替换函数。如果你仔细阅读过相关文档，例如 ?...map_df(df, ~ (.x - mean(.x)) / sd(.x)), purrr::map_df(df, ~ (. - mean(.)) / sd(.)) ) #> [1] TRUE 在理解了上述操作后多个参数的使用也就不难理解了...df % mutate( rs = map2_dbl(x, y, ~ .y - (cfs[2] * .x + cfs[1])) ) 理解上述代码： x 和 y 指代 df

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R语言绘图中添加公式

R语言在作图时难免会用到公式，往途中添加标签公式的方法有很多，R基础包自带的expression函数就是一个，除此之外还有latex2exp可以在R语言中使用latex的命令来给图片添加公式。...本文基于expression函数常用的命令从常用的运算符、大型运算、集合运算、希腊字母等方面给出常用的公式命令。...x <- seq(0, 4, 0.01) y <- sqrt(x) tt 公式 plot(x, y, type = 'p', main =..."手动添加公式",las = 1) text(3,1,labels= tt, cex=1.5,col = "red") # 添加公式 data("faithful") library(ggplot2...[2,4], digits = 4)) eq R)^2~"="~r2~","~italic

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「R」通过字符串创建公式

问题你想要通过字符串创建公式方案通过字符串的方式来创建公式是非常有用的。...这通常用于需要将公式参数当做字符串传入函数中最基础实用的方法就是调用函数 as.formula(): # 这将返回一个字符串 "y ~ x1 + x2" #> [1] "y ~ x1 + x2" #...这将返回一个公式 as.formula("y ~ x1 + x2") #> y ~ x1 + x2 #> 下面是一个简单实例： # 存在一些变量名:...创建合适的字符串: paste(measurevar, paste(groupvars, collapse=" + "), sep=" ~ ") #> [1] "y ~ x1 + x2 + x3" # 返回公式...paste(groupvars, collapse=" + "), sep=" ~ ")) #> y ~ x1 + x2 + x3 #> 今天又对 R

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如何理解相位式激光测距公式

参考链接1：相位式激光测距法中相位产生原理参考链接2：相位法激光测距原理及算法详解参考链接3：一种高精度相位激光测距方法的实现 ---- 公式t=Δφ/w在N=0时才成立，可以用多尺测量方法。

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深入理解逻辑回归及公式推导

在前述体重轻重的判断问题中，由于横轴可理解成由身高数据拟合出的体重结果，纵轴则是关于该体重是重或轻的二值判断依据，显然随着体重的增加判断为重的概率越大。...这里首先给出逻辑回归的损失函数形式：一般存在以下两种理解： 1）基于极大似然估计的理解：前面得出，逻辑回归实质上是拟合对数几率的回归过程，而为了最大化这个概率，也就是相当于y=1时，最大化h1...优化的过程当然是求导，即：这里首选给出一个辅助的求导中间过程，也是sigmoid函数的一个性质：进而：这个实际上就是权重系数w在更新过程中的梯度，进一步应用梯度下降法，可得到w的更新公式为...04 逻辑回归的发散理解逻辑回归虽然涉及到公式较多，但其实完整理解下来还是比较顺畅的，而且对于一些经典的二分类问题，也因其较强的可解释性、计算简单和不错的模型效果，而广为使用。

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Focal Loss 论文理解及公式推导

原文：Focal Loss 论文理解及公式推导 - AIUAI 题目: Focal Loss for Dense Object Detection - ICCV2017 作者: Tsung-Yi,...K.sum(loss, axis=1) return loss return focal_loss Related [1] - Focal Loss 的前向与后向公式推导

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条件概率，全概率，贝叶斯公式理解

另外，比例Pr(B|A)/Pr(B)也有时被称作标准似然度（standardised likelihood），Bayes法则可表述为：后验概率 = 标准似然度 * 先验概率要理解贝叶斯推断，必须先理解贝叶斯定理...将这个公式代入上一节的条件概率公式，就得到了条件概率的另一种写法： ? 贝叶斯推断的含义对条件概率公式进行变形，可以得到如下形式： ?...所以，条件概率可以理解成下面的式子：后验概率　＝　先验概率ｘ调整因子这就是贝叶斯推断的含义。...例如： P(A|B,C)=P(B|A)P(A)P(C|A,B)/(P(B)*P(C|B)) 【例子】水果糖问题为了加深对贝叶斯推断的理解，我们看两个例子。 ? 第一个例子。...将P(S|W1)记为P1，P(S|W2)记为P2，公式就变成 ? 这就是联合概率的计算公式。将上面的公式扩展到15个词的情况，就得到了最终的概率计算公式： ?

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「R」简单理解lapply,sapply,vapply

在我之前转载的文章《apply,lapply,sapply用法探索》中已经对R中apply家族函数进行了比较详细地说明，这篇文章基于我在data campus中对lapply、sapply、vapply...我们先将其输入R: temp <- list(c(3, 7, 9, 6, -1), c(6, 9, 12, 13, 5), c(4, 8, 3, -1, -3 ), c(1, 4, 7, 2, -2),...```R > args(vapply) function (X, FUN, FUN.VALUE, ..., USE.NAMES = TRUE) NULL 我们知道每次迭代计算应该返回4个数值型结果，所以当我们设置为

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多元线性回归公式推导及R语言实现

最小二乘法我们希望求出的W是最接近线性方程的解的，最接近我们定义为残差平方和最小，残差的公式和残差平方和的公式如下： ?...上面的公式用最小残差平方和的方式导出的，还有一种思路用最大似然的方式也能推导出和这个一样的公式，首先对模型进行一些假设：误差等方差不相干假设，即每个样本的误差期望为0，每个样本的误差方差都为相同值假设为...模拟数据我们这里用R语言模拟实践一下，由于我们使用的矩阵运算，这个公式一元和多元都是兼容的，我们为了可视化方便一点，我们就用R语言自带的women数据做一元线性回归，和多元线性回归的方式基本一样。...w使我们利用公式计算出来的，下边是R语言集成的线性回归函数拟合出来的，可以看出我们的计算结果是正确的，lm的只是小数点取了两位而已，将回归出来的函数画到图中看下回归的效果。...画图对应的R代码如下，用R的感觉.....太飘逸了。

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增量式PID公式的4点疑问和理解

一开始见到PID计算公式时总会问“为什么是这样子的一道公式”，为了理解那几道公式，当时将其未简化前的公式活生生地算了一遍，现在想来，这样的演算过程固然有助于理解，但假如一开始就带着对疑问的答案已有一定抽象了解后再进行演算则会理解的更快...Differentiation 微分 Pwm_value：输出Pwm暂空比的值 Current_error：当前偏差 last_error：上次偏差 prev_error：上上次偏差增量式PID计算公式...二、纯比例控制P=Kp*(current_error﹣last_error)，怎样理解﹙current_error﹣last_error ﹚？...积分控制可以消除偏差，体现在公式中较容易理解，当前的偏差差经过系数Ki的放大后映射为输出控制量，即I=Ki*current_error。

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logistic逻辑回归公式推导及R语言实现

用sigmoid函数的输出是0，1之间，用来拟合y=1的概率，其函数R语言画图如下： x = seq(-5, 5, 0.1) y = 1 / (1 + exp(-1*x)) plot(x, y, type...logistic逻辑回归可以拟合因变量为1的概率,最终分类的时候，我们可以一个阈值，比如0.5，大于阈值的都分为正类，向量化公式如下： ?...还可以换一种方式理解logistic逻辑回归，他是用多元线性函数去拟合因变量为正例与反例的比值的自然对数，推导如下： ? ?...梯度下降法迭代公式 ?...R语言实现使用iris数据集 > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1

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R-L模型算法的优缺点_风筝模型公式

因此梯度迭代的公式为：总结：逻辑回归模型是一个分类模型，対生成的结果是0或1的概率进行建模，通过采用最大似然估计的方法最大化似然函数，采用梯度上升的方法得到使似然函数最大的参数。...参考链接： LR推导机器学习 LR中的参数迭代公式推导——极大似然和梯度下降 http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50359055 版权声明

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两个小例子来理解贝叶斯公式

关于贝叶斯公式，已经回炉学习过很多次了，但是感觉还是理解的不够深入，最近又重温了下，发现和工作生活还是很普遍的，可以不断的培养这种思维模式。我做了如下的两个例子来理解贝叶斯公式。...这个公式看起来比较有逼格。 ?...如果我们换一个角度来看，其实贝叶斯公式是加法公式和乘法公式的综合应用，如： P(A+B)=P(A)+P(B) A,B互斥 P(AB)=P(A)*P(B|A), P(A)>0 ?...好像到了这里，没法直接套用公式了，我们得做下折中。...0.8+0.99*0.1=0.099+0.008 =0.107 P（A｜B）=P（A）*P（B｜A）/P（B） =0.01*0.8/0.107 =0.0748 所以整体算下来概率也不高，这个时候再来看公式

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r-net机器阅读理解实践

斯坦福大学自然语言计算组发起的SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）文本理解挑战赛并不陌生，它也被誉为“机器阅读理解界的ImageNet”。...在微软官方文章（从短句到长文，计算机如何学习阅读理解）中讲明了机器阅读理解是自然语言处理任务中难度系数较高的一个，如SQuAD问题和答案具有非常丰富的多样性。...1、基本原理今天实践的算法是微软提出的r-net，其架构如下所示：该模型也就分为这样的四层。（1）最下面的一层做表示学习，就是给问题和文本中的每一个词做一个表示，即深度学习里的向量。...不同的是，在原文词表示和对应问题表示输入 RNN 之前，r-net 使用了一个额外的门来过滤不重要的信息。...整个过程就是一个基于以上四个层面的神经网络的端到端系统 2、实践测试找了一个开源代码https://github.com/unilight/R-NET-in-Tensorflow，进行编译，环境为

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R-CNN，Fast R-CNN，Faster-RCNN快速理解

检测资源合集http://objectdetection.cn/2018/05/14/awesome-object-detection/ R-CNN ? R-CNN ?...Fast R-CNN ?...优点不需要先分类再回归（R-CNN 中的步骤5和6）,将这两个任务合并 Fast R-CNN通过CNN直接获取整张图像的特征图，再使用RoI Pooling Layer在特征图上获取对应每个候选框的特征...，避免了R-CNN中的对每个候选框串行进行卷积（耗时较长） Faster-RCNN Faster R-CNN 取代selective search，直接通过一个网络学习【Region Proposal

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半正矢公式（Haversine公式）

如果我们需要批量求两个已知经纬度的点之间的距离, 就会用到半正矢公式，本文记录公式内容和推导过程。...简介半正矢公式是一种根据两点的经度和纬度来确定大圆上两点之间距离的计算方法，在导航有着重要地位。...半正矢公式对于任何球面上的两点，圆心角的半正矢值可以通过如下公式计算： \text{hav}\bigg(\frac{d}{r}\bigg)=\text{hav}(\varphi_2-\varphi...更准确的方法，应该是使用考虑地球离心率的 Vincenty 的公式或其他有关地理距离的论文所给出方法。证明 1 已知A(φ1，λ1)，B(φ2，λ2)，地球半径R。...2R\cos(φ_2)\sin((λ_2-λ_1)/2) L_{AD}=2R\sin((φ_1-φ_2)/2) 一个已知四条边长度的等腰梯形的对角线长度，应该有非常成熟的公式，但既然来写笔记，就一并过一遍

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R语言快速入门，给出我的理解！

R语言快速入门：数据结构+生成数据+数据引用+读取外部数据 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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深入理解r2dbc-mysql

今天我们将会介绍r2dbc在mysql中的使用。...r2dbc-mysql的maven依赖要想使用r2dbc-mysql，我们需要添加如下的maven依赖： dev.miku...:mysql://root:database-password-in-here@127.0.0.1:3306/r2dbc?"...也有一个叫做r2dbc-pool的连接池。...r2dbc-pool的依赖： io.r2dbc r2dbc-pool <version

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