文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

TidyFriday R 语言中桑基图的一些画法。。。

使用 sankeywheel 绘制 介绍桑基图画法的教程当然首先要介绍我自己写的 R 包啦，我有一个 sankeywheel 包可以用来绘制桑基图，其实我在 探索微信好友数据 的那个教程里面已经介绍过了这个...用过 sankeywheel 包的同学都知道这个包还有另外一个功能，就是它也可以绘制和弦图。...是绘制桑基图还是和弦图是有 type 参数决定的，type 参数的默认值是 "dependencywheel"，也就是说默认绘制的就是和弦图，之所以这样设置，是因为我觉得这个单词不好写： sankeywheel...city, gender) 然后就可以绘制一幅基于 ggplot2 的桑基图了： ggplot(pg, aes( axis1 = prov, axis2 = gender, axis3 = city...使用 echarts4r 绘制 这个也蛮好用的： library(echarts4r) df_count df_count %>% e_charts(width = "100%", height =

1.3K20
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    有可能给超低版本的R安装高配包吗

    最近在一个比较古老（其实就是2019年）的服务器上面更新以前的一个表观调控网页工具，其中需要使用R语言来安装一下必备的包 ，比如 ChIPseeker ，麻烦的是卡死在了第一步，如下所示 ： (chipseq...可以看到R版本是超级低了，R version 3.5.1 (2018-07-02) ，因为很少更新，而且两年多没有使用它了。...graphics, Matrix, splines, utils Suggests: parallel, survival, MASS Published: 2021-09-23 确实是因为 mgcv 对R版本的要求...，大于了我服务器的旧版R啦。...当然了，一个很直接的解决方案就是重置这个conda环境，就会安装最新版R啦。 不过，我比较好奇的是，难道3.5版本的R已经是基本上不可用了吗？还是说其实是有方法给超低版本的R安装高配包？

    1.5K30

    R语言ggplot2堆积柱形图添加误差线的简单小例子

    最近有人在公众号后台留言问到这个问题，今天的推文介绍一下ggplot2做堆积柱形图并添加误差线的办法 完整代码 ''' 堆积柱形图添加误差线 ''' getwd() library(ggplot2)...0,100))+ scale_fill_material_d()+ theme_bw()+ labs(x=NULL,y="ABCD") 最终结果 image.png 首先是准备数据 这个是R语言里自带的数据集...，我将其写出到一个文件里，部分数据如下 image.png 我们只用到其中的三列 species 企鹅的种类 sex 企鹅的性别 bill_length_mm 企鹅嘴的长度 解释代码 用到的R语言包...summarise(mean_value=mean(bill_length_mm), sd_value=sd(bill_length_mm)) -> df1 df1 给数据集添加新的一列用来控制误差线的位置...，这里就不用文字来解释了 今天的推文完整示例数据和代码可以在第二条推文的留言区获取（第二条推文是一个广告） 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和

    3.9K20

    R语言ggplot2做簇状柱形图并添加误差线的一个完整示例

    本文是回答B站关注者的提问，他的问题如下 原始数据存储在一个excel文件里，这个excel文件里有三个子表格，每一个子表格的数据如下： 总的数据格式 现在的需要是做如下的图 接下来就介绍如何利用原始数据到最终的图的...ggplot2的代码 首先是将3个子表格的数据整理到一张表格里 比如这里我新建了一个子表格sheet4,数据最终的格式如下（原始数据里第一列的编号是没有用的，可以直接删掉） 接下来R语言里操作 首先是读取数据...var4) -> new_df new_df 定义误差线函数 这里用到的是标准误 ebtop<-function(x){ return(mean(x)+sd(x)/sqrt(length(x))..."#e20612","#ffd401","#00b0eb"), name="")+ labs(x="XXXXX",y="YYYYY") 调整不同分组之间的顺序...还有一个知识点是 expand.grid(x=c(1,2,3),y=c(4,5,6)) 可以生成两两配对的数据

    2.6K20

    深度 | 图普科技工程师：Mask R-CNN的理论创新会带来怎样的可能性？

    图普科技的工程师告诉AI科技评论，「本篇论文的创新点在于作者在 Faster R-CNN 的基础上，只增加了一条对计算资源要求很小的分支，就把原来只用在物体检测任务上的技术应用到物体分割技术上。」...Mask R-CNN 框架 Mask R-CNN 作为 Faster R-CNN 的扩展形式，主要的任务流程如下： 1. 首先检测出图片中可能存在物体的区间，得到多个候选框； 2....既然是 Facebook 研究院提出的新成果，AI科技评论自然也非常关心 Mask R-CNN 未来可能在 Facebook 上的应用场景。...根据图普科技工程师的设想，可能会有以下三个方向： 首先是图片自动打标签的功能。基于 Facebook 的社交属性，它识别人脸的能力已经越来越强，但「读懂图片」的能力还在不断探索中。...Mask R-CNN 兼具物体识别并用语义分割给像素分类的能力，的确很有可能先在自家的社交网络上获得大范围应用。 其次是 AR 技术。

    90650

    深度学习应用篇-元学习：基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型

    图1给出了 MAML 中特定任务参数 \theta_{i}^{*} 和元级参数 \theta 的更新过程。 图1 MAML 示意图。...灰色线表示特定任务所产生的梯度值（方向）；黑色线表示元级参数选择更新的方向（黑色线方向是几个特定任务产生方向的平均值）；虚线代表快速适应，不同的方向代表不同任务更新的方向。...缺点 存在二阶导数计算 1.6 对 MAML 的探讨 每个任务上的基学习器必须是一样的，对于差别很大的任务，最切合任务的基学习器可能会变化，那么就不能用 MAML 来解决这类问题。...MAML 适用于所有基于随机梯度算法求解的基学习器，这意味着参数都是连续的，无法考虑离散的参数。对于差别较大的任务，往往需要更新网络结构。使用 MAML 无法完成这样的结构更新。...新任务的初始参数以训练数据为条件，这使得任务特定的适应起点成为可能。

    1.5K100

    【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

    现在，如果我们使用线性回归来找到旨在最小化预测值和实际值之间距离的最佳拟合线，这条线将是这样的：这里的阈值为 0.5，这意味着如果 h(x) 的值大于 0.5，则我们预测为恶性肿瘤（1），如果小于 0.5...这里一切似乎都很好，但现在让我们稍微改变一下，我们在数据集中添加一些异常值，现在这条最佳拟合线将移动到该点。像这样：你看到这里有什么问题吗？蓝线代表新阈值，此处可能为 0.2。...它还确保随着正确答案的概率最大化，错误答案的概率最小化。此成本函数的值越低，精度越高。如果我们结合这两个图，我们将得到一个只有 1 个局部最小值的凸图，现在在这里使用梯度下降很容易。...梯度下降优化我们将尝试了解如何利用梯度下降来计算最小成本。梯度下降以这样一种方式改变我们的权重值，它总是收敛到最小点，或者我们也可以说，它旨在找到最小化模型损失函数的最优权重。...R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者python中使用scikit-learn

    94600

    【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享

    现在，如果我们使用线性回归来找到旨在最小化预测值和实际值之间距离的最佳拟合线，这条线将是这样的：这里的阈值为 0.5，这意味着如果 h(x) 的值大于 0.5，则我们预测为恶性肿瘤（1），如果小于 0.5...这里一切似乎都很好，但现在让我们稍微改变一下，我们在数据集中添加一些异常值，现在这条最佳拟合线将移动到该点。像这样：你看到这里有什么问题吗？蓝线代表新阈值，此处可能为 0.2。...它还确保随着正确答案的概率最大化，错误答案的概率最小化。此成本函数的值越低，精度越高。如果我们结合这两个图，我们将得到一个只有 1 个局部最小值的凸图，现在在这里使用梯度下降很容易。...梯度下降优化我们将尝试了解如何利用梯度下降来计算最小成本。梯度下降以这样一种方式改变我们的权重值，它总是收敛到最小点，或者我们也可以说，它旨在找到最小化模型损失函数的最优权重。...R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者python中使用scikit-learn

    1.4K20

    【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

    现在，如果我们使用线性回归来找到旨在最小化预测值和实际值之间距离的最佳拟合线，这条线将是这样的：这里的阈值为 0.5，这意味着如果 h(x) 的值大于 0.5，则我们预测为恶性肿瘤（1），如果小于 0.5...这里一切似乎都很好，但现在让我们稍微改变一下，我们在数据集中添加一些异常值，现在这条最佳拟合线将移动到该点。像这样：你看到这里有什么问题吗？蓝线代表新阈值，此处可能为 0.2。...它还确保随着正确答案的概率最大化，错误答案的概率最小化。此成本函数的值越低，精度越高。如果我们结合这两个图，我们将得到一个只有 1 个局部最小值的凸图，现在在这里使用梯度下降很容易。...梯度下降优化我们将尝试了解如何利用梯度下降来计算最小成本。梯度下降以这样一种方式改变我们的权重值，它总是收敛到最小点，或者我们也可以说，它旨在找到最小化模型损失函数的最优权重。...R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者python中使用scikit-learn

    97500

    【视频】R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险|数据分享|附代码数据

    现在，如果我们使用线性回归来找到旨在最小化预测值和实际值之间距离的最佳拟合线，这条线将是这样的：这里的阈值为 0.5，这意味着如果 h(x) 的值大于 0.5，则我们预测为恶性肿瘤（1），如果小于 0.5...这里一切似乎都很好，但现在让我们稍微改变一下，我们在数据集中添加一些异常值，现在这条最佳拟合线将移动到该点。像这样：你看到这里有什么问题吗？蓝线代表新阈值，此处可能为 0.2。...它还确保随着正确答案的概率最大化，错误答案的概率最小化。此成本函数的值越低，精度越高。如果我们结合这两个图，我们将得到一个只有 1 个局部最小值的凸图，现在在这里使用梯度下降很容易。...梯度下降优化我们将尝试了解如何利用梯度下降来计算最小成本。梯度下降以这样一种方式改变我们的权重值，它总是收敛到最小点，或者我们也可以说，它旨在找到最小化模型损失函数的最优权重。...R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者python中使用scikit-learn

    1K00

    Adaboost, GBDT 与 XGBoost 的区别

    为了比较好地理解 AdaBoost，先来看下下面这些图。 二元分类问题，如何划分红球和篮球。显然这个问题用一个线性分类器的话很难取得最好的效果。...有没有办法通过组合一系列和正方形平行的线（每条线都相当于一个线性分类器）来获得一个比较好的分类效果呢？ 第一步：先矮子里拔将军，选择一条平行于四边且最不坏的线段。...下图第一排中间的小图里，直线把图分为左边（红点）和右边（蓝点）两类，被错分的点只有3个，这似乎是能得到的最好的结果了。然后我们想去找第二条线（第二个线性分类器）。...从决策边界来说，线性回归的决策边界是一条直线，逻辑回归的决策边界根据是否使用核函数可以是一条直线或者曲线，而GBDT的决策边界可能是很多条线。 ? 逻辑回归算法在某一数据集上得到的决策边界。...对于特征的值有缺失的样本，xgboost可以自动学习出它的分裂方向。 xgboost工具支持并行。boosting不是一种串行的结构吗?怎么并行的？

    2K30

    微积分、线性代数、概率论，这里有份超详细的ML数学路线图

    当考虑向量空间时，如果你在心里把它们建模为 R^2 会很有帮助。 范数空间 如果你很了解向量空间，下一步就是理解怎样测量向量的大小。在默认情况下，向量空间本身并没有提供这样的工具。...一般来说，基（basis）是向量的最小集合： 它们的线性组合跨越了向量空间： 任何向量空间都存在一个基（它可能不是一个有限集，但这里不必关心）。毫无疑问，在讨论线性空间时，基大大简化了问题。...首先你可能会问：这个数字在 1 和 512 之间吗？这样一来，搜索空间就减少了一半。使用此策略，你可以在 问题中找出答案。 但是如果在选数字时没有使用均匀分布呢？例如，可以用泊松分布。...图源：https://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution 使用泊松分布可能需要较少的问题，因为分布往往集中在特定的点上（这取决于参数）。...Amazon SageMaker上的实践 主要介绍图神经网络、DGL在图神经网络中的作用、图神经网络和DGL在欺诈检测中的应用和使用Amazon SageMaker部署和管理图神经网络模型的实时推断。

    41710

    为什么XGBoost在机器学习竞赛中表现如此卓越？

    是模型的真实风险 R(f) 的经验估计。L(.)...梯度提升和牛顿提升的算法如下： ? ? ? 是梯度 ? 是使用数据学习到的弱学习器 梯度提升： ? 是由线搜索（line search）确定的步长 牛顿提升： ?...这个实证比较使用了带有 2 个终端节点的树，没有使用其它正则化，而且这些数据也没有分类特征和缺失值。梯度树提升还加入了一个线搜索（line search），如图中红色线所示。 ?...而且线搜索确实能提升梯度提升树的收敛速度。 正则化比较 正则化参数实际上有 3 类： 1.boosting 参数：树的数量 M 和学习率η 2. 树参数：在单个树的复杂度上的约束和惩罚 3....相比于 MART 的梯度提升，XGBoost 所使用的牛顿提升很有可能能够学习到更好的结构。XGBoost 还包含一个额外的随机化参数，即列子采样，这有助于进一步降低每个树的相关性。

    85750

    这种多保真度优化技术是走向应用的关键

    关键难点在于高保真度评价有限，用于训练预测器的样本极少，本工作提出了一种系列化迁移扩展的方式，预训练数个基预测器，然后线性组合基预测器的方式得到最终的残差预测器。...r_L 和 r_M 是 的构建低保真度训练样本时的子采样率。 表 2：多个对比方法的 AUC 性能和整体时间（wall-clock time）对比。...HF-ONLY^∗ 表示 HF-ONLY 在大型数据集上的超参优化在消耗一定的时间后提前停止。 图 1：总体时间 AUC 曲线图。...实线表示高保真度值曲线，虚线表示低保真度值曲线，带圆点的线表示优化的目标函数曲线。同样颜色的实线和虚线是在同样样本上的高保真度和低保真度评价值。...X 轴展示的时间为 LF-ONLY 所消耗的时间。 图 2：在每一个预测器训练中，平均回归预测器误差 |f_L+Ψ−f_H| 的直方图。

    90250

    移动数据挖掘-地点预测（新颖地点预测）与用户建模

    CRF序列，使用EM算法或梯度法来训练 对数似然函数： L(λ,D）=log(p|x)- / 地点类别补全：通过访问时间的、访问次数、时间-次数分布、访问时间间隔、停留时间、访问人流量等特征去识别地点类别...（显性模式） 任意两个地点i,j分别对用户-地点、时间段-地点二部图运用带重启动的随机游走获得相关性为r(i,j)t r(i,j)u，用线性加权的方式进行融合。...POI三元组：兴趣点类型，名字，地理位置 r的第i种兴趣点频率密度可通过公式计算 Vi=r中第i种兴趣点数目/区块r的总面积 兴趣点特征——元数据，即数据描述 区块功能——主题 移动模式——单词...基于历史特征 可能包含了人们当前追求新奇的状态 时间特征来考虑信息对探索预测的效果。 时间特征：星期几、几点对未知地点探索的欲望不同。...地点访问分布熵 和概率一样 H=-求和（plogp） 基尼系数：用户访问地点分布平均程度的度量。 洛伦兹线：用于刻画贫富差距的工具。曲线靠近对角线，越平均。

    76520

    微积分、线性代数、概率论，这里有份超详细的ML数学路线图

    深入挖掘一下，你会发现，线性代数、微积分和概率论等都和机器学习背后的算法息息相关。 ? 机器学习算法背后的数学知识你了解吗？...当考虑向量空间时，如果你在心里把它们建模为 R^2 会很有帮助。 范数空间 如果你很了解向量空间，下一步就是理解怎样测量向量的大小。在默认情况下，向量空间本身并没有提供这样的工具。但我们有： ?...这是基和正交基的一个特例。一般来说，基（basis）是向量的最小集合： ? 它们的线性组合跨越了向量空间： ? 任何向量空间都存在一个基（它可能不是一个有限集，但这里不必关心）。...首先你可能会问：这个数字在 1 和 512 之间吗？这样一来，搜索空间就减少了一半。使用此策略，你可以在 ? 问题中找出答案。 但是如果在选数字时没有使用均匀分布呢？例如，可以用泊松分布。 ?...图源：https://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution 使用泊松分布可能需要较少的问题，因为分布往往集中在特定的点上（这取决于参数）。

    1.4K30

    【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据

    现在，我们有几个有趣的问题。 首先，GDP可以根据时间来预测吗？ 其次，我们可以使用简单的线性回归对其进行建模吗？ 的确。如果数据显示曲线趋势，则与非线性回归相比，线性回归不会产生非常准确的结果。...平滑样条线 我们讨论了回归样条曲线，该样条曲线是通过指定一组结，生成一系列基函数，然后使用最小二乘法估计样条系数而创建的。平滑样条曲线是创建样条曲线的另一种方法。...事实证明，我们实际上可以非常有效地计算LOOCV，以平滑样条曲线，回归样条曲线和其他任意基函数。 平滑样条线通常比回归样条线更可取，因为它们通常会创建更简单的模型并具有可比的拟合度。...我们可以 绘制结果曲面图  。 本文选自《R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析》。...：多元（平滑）回归分析保险资金投资组合信用风险敞口 用广义加性模型GAM进行时间序列分析 R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析 在r语言中使用GAM

    1.3K00

    【图神经网络】数学基础篇

    如果这个变化率属于某指定方向的，则是方向导数。 假设我们现在在山的某处，想要下山，天快黑了，天黑前不能下山可能会有危险，但是又不知道哪条才是最佳下山路径，该怎么办呢？这时候便到了梯度下降出场。...蓝色代表信号强度，这里的图信号只有一个通道，实际的图节点可能有很多通道 下面用一个图来解释图的各类矩阵 度矩阵 度矩阵是对角阵，对角上的元素为各个顶点的度。顶点 的度表示和该顶点相关联的边的数量。...由上图可以直观看到，拉普拉斯卷积核描述了中心像素点与其他四个方向的关系，此处自由度为4，如果考虑对角线的话，自由度为8。...特征向量也叫做傅里叶基， 为频率，结果为一组傅里叶系数。傅里叶系数本质上是图信号在傅里叶基上的投影，衡量了图信号与（特征向量）傅里叶基之间相似度。...用矩阵形式可以计算出所有的傅里叶系数： 因为 是正交矩阵，所以有： 逆图傅里叶变换表明了图上任意一个图信号都可以被表征成傅里叶基的线性加权，权重即傅里叶基上的傅里叶系数。

    1.6K20
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券