其实，AI搜索平台之所以这么聪明，是因为它们背后有着庞大的内容来源。作者：刘鑫炜互联网品牌内容营销专家蚂蚁全媒体总编今天，我们就来一起揭开AI搜索平台背后的神秘面纱，看看那些搜索结果都来自哪些平台。...第一个是文心一言的搜索结果，其中显示参考4条信息源，主要来自新浪财经、简书、百家号和CSDN等。第二个是天工AI的搜索结果，其中显示参考知乎专栏、网易、搜狐等信息源。...第三个是KIMI的搜索结果，参考来源比较多，28条，信息源比较综合。第四个是豆包的搜索结果，其中显示搜索来源来自网易、头条号、格隆汇等。...第五个是腾讯元宝的搜索结果，它引用了5篇资料作为参考，3篇来自微信公众号，一篇来自搜狐，一篇来自数英网。通过多次测试梳理，我们发现，各个AI搜索的来源虽然各异，但是大体的信息来源基本相似。...这些平台以其独特的用户生成内容（UGC）模式，汇聚了来自各行各业的专业人士、学者、爱好者以及普通用户的智慧与经验，形成了一个庞大而多元的知识网络。
在之前meta分析的文章中我们介绍了森林图的画法，典型的森林图如下所示 每一行表示一个study，用errorbar展示log odds ratio值的分布，并将p值和m值标记在图中。...森林图主要用于多个study的分析结果的汇总展示。...在构建预后模型时，通常会先对所有基因进行单变量cox回归，然后筛选其中显著的基因进行多变量cox回归来建模，对于cox回归的结果，每个基因也都会有一hazard ratio和对应的p值，也可以用森林图的形式来展现...根据cox生存分析的结果绘制森林图有多种方式，使用survminer包的ggforest函数，是最简便的一种，代码如下 > library(survminer) > require("survival"...，这样我们只需要从cox回归的结果中提取我们需要绘图的元素进行绘制即可。
他质疑了作者的单细胞数据分析结果有问题，下面来看看这篇 Cell文章中有什么古怪呢！！！...CTLs 以 HLA-II 依赖的方式消除 HCMV-gB+ 衰老成纤维细胞 通讯作者为来自马萨诸塞州总医院及哈佛医学院的 Shadmehr Demehri 教授： https://www.cancerresearch.org...文章中使用bulk转录组对年轻的皮肤和年老的皮肤进行测序，并使用DESEq2进行差异分析，检查了免疫相关基因在差异结果中的差异情况：CD69, CD96, CD276, CXCL9, KLRD1, IL2RB...疑问点二：明明是 4 vs 4的8个样本，结果展示中少了一个？ Fig3的热图：热图显示了衰老成纤维细胞与正常成纤维细胞中免疫细胞激活配体基因的表达情况（基于RNA测序数据）。...这些发现表明，CD4 CTLs 是清除老年皮肤中衰老细胞的效应细胞。 问：那究竟有没有这样的 突然冒出来的 一群CD4 CTL细胞，还高表达 PRF1 呢？
接下来，小编就介绍几种绘制该类型图表的绘制方法，详细内容如下： R-ggdist包绘制 R-ggdist包可以很好的绘制云雨图(Raincloud plots)，主要使用其stat_halfeye()...，可参考：R-ggdist包介绍[1] R-gghalves包优化 由于上述绘制的结果不同类型图表较为集中，这里可以使用R-gghalves包对其布局进行优化，如下： plot03 <- ggplot(...：gghalves包介绍[2] R-raincloudplots包绘制 这里小编再介绍一个专门绘制云雨图(Raincloud plots) 的第三方包-R-raincloudplots 。...(Raincloud plots) 的小例子，可参考：raincloudplots[3] 总结 今天的这篇推文，小编简单的汇总了一下如何使用R进行云雨图(Raincloud plots) 绘制的小技巧，...当然，Python也是可以进行绘制的，这里小编就不做介绍了，希望对大家有所帮助。
之前分享过一篇推文介绍过这个内容 R语言ggplot2包画曼哈顿图的一个简单小例子，但是当时自己不太懂曼哈顿图，实现是直接借助ggplot2的geom_jitter()这个函数实现的。...这个函数并不会考虑每个变异位点的位置，而实际的曼哈顿图是需要根据变异位点的位置来画的。今天的推文重新介绍一下ggplot2绘制曼哈顿图的代码。...数据集就使用之前的推文中用到的数据跟着Nature Genetics学GWAS分析：emmax软件gwas分析/qqman包展示结果，这个数据太大，出图有些慢，只随机选取了其中1%的数据 (这个数据我自己的存储路径...R语言中也有现成的包和函数可以直接画曼哈顿图，我这里选择用ggplot2来画是因为出图后可以非常方便的组合其他的图，比如可以叠加一个基因结构的图，然后再拼一个展示不同基因型表型差异的图。...首先是gwas结果的部分截图 image.png 然后还需要准备一个染色体长度的文件 image.png 读取数据 library(tidyverse) library(readxl) library
这个文献中的双向富集结果展示了 Scissor+ cells 与 Scissor- cells 差异分析后GO BP富集结果，并高亮了通路中的关键通路：中性粒细胞的激活、趋化和脱颗粒。...今天先来绘制上面的富集结果双向通路图，并熟悉文章数据背景，分析思路。...数据背景 作者的样本采样以及数据组学思路如下，这里作者还做了预实验蛋白组学： image-20250212184910682 其中单细胞数据来自三名健康个体和三名急性主动脉夹层（AD）患者的主动脉。...： 2、功能富集分析 我这里还没有做完 Scissor+ cells 细胞的鉴定，所以本次就随意提取巨噬细胞，分析巨噬细胞在 二分组：健康和急性主动脉夹层（AD）的组间差异并进行功能富集分析，得到一个富集结果用于绘图...org.Hs.eg.db", ont="BP", pvalueCutoff=1, qvalueCutoff=1) res <- xx_go@compareClusterResult head(res) ## 将富集结果中的
CAM嵌入评估流程中 4）分别绘制9个年代的CAM图 六、空间分布 6.1 建筑年代预测结果的空间分布 6.2 绘制建筑年代预测结果在150米网格范围的准确度 写在最后 一、加载测试数据集 1.1 读取阿姆斯特丹的街景数据并选出测试集..._6_on_test_data.csv', index=False) 3.2 可视化某一批次图像的预测结果 我们直接matplotlib用绘制结果，但是，数据集太大了，我们只想绘制某一批次的数据。...制作这张图的方法很简单，我们挑选一些照片之后，通过PS绘制出下图(图10利用类激活（CAM）图像观察不同类别模型的关注点）： 六、空间分布 6.1 建筑年代预测结果的空间分布 1）绘制思路 参考文中 图...7 绘制市中心的建筑年代预测结果图。...用GIS绘制出建筑年代预测结果在150米网格范围的准确度图： 建筑年代预测结果在150米网格范围的准确度 写在最后 论文引用： Maoran Sun, Fan Zhang, Fabio Duarte,
目前课程的主要方向是 科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法，后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。课程免费新增，这点绝对良心！...「treeheatr」-这种树图结构可视化真得绝了~~ 很多同学最近在咨询有没有那种看起来比较炫酷和决策树图的可视化绘制方法？...今天就给各位小伙伴介绍一个专门用于绘制炫酷「决策树(Decision Tree )图」的可视化工具-「treeheatr」 treeheatr工具介绍 treeheatr包是R语言中的专门用于绘制决策树图的可视化工具包...可视化学习圈子是书籍「科研论文配图绘制指南-基于Python」一书的学下圈子：主要通过以下几个方面，给大家带来比纸质书籍更丰富的学习内容： 视频教学，和读者零距离互动交流 及时修正勘误和定期新增绘制知识点...教程来了 不用Seaborn，这个工具也能绘制超炫的统计图形··· NetworkX，网络结构图最强绘制工具····· 参考资料 [1] treeheatr包官网: https://trang1618
机器学习已经成为继理论、实验和数值计算之后的科研“第四范式”，是发现新规律，总结和分析实验结果的利器。...机器学习涉及的理论和方法繁多，编程相当复杂，一直是阻碍机器学习大范围应用的主要困难之一，由此诞生了Python，R，SAS，STAT等语言辅助机器学习算法的实现。...在各种语言中，R语言以编程简单，方法先进脱颖而出,本次机器学习基于现代Ｒ语言，Tidyverse,Tidymodel语法。...一：基础知识1.Tidymodel,Tidyverse语法精讲2.机器学习的基本概念3.机器学习建模过程4.特征工程二：回归1.线性回归略谈2.岭回归3.偏最小二乘法4.Lasso回归与最小角度回归5....XGBOST5.总结图片五：其它方法1.支持向量机2.深度学习基础3.可解释的机器学习图片图片六：降维1.主成分分析2.广义低秩模型3.Autoenconders图片图片七：聚类与分类1.K-均值聚类2
cell responses to tau and amyloid pathology in mouse models of Alzheimer disease》，提到了如何对两次单细胞差异分析后的结果进行相关性散点图绘制...，如下所示： 相关性散点图绘制 图例也写的很清楚： Scatterplot comparing microglia gene expression fold changes from PS2APP...也就是说，它并不是拿两次差异分析各自统计学显著的基因的交集去绘图，而是把在两次差异分析至少有一次是统计学显著的基因拿过去。...所以前面的 FindMarkers 函数需要调整参数哦，首先是推荐 logfc.threshold = 0,以及 min.pct = 0 ，这样返回全部的基因的差异分析结果。...cor.coeff.args = list(method = "pearson", label.sep = "\n") ) 出图如下所示; 这个时候，会出现一下基因在两个差异分析结果里面出现冲突了
在看完本文以后，让你们能够对机器学习模型有一个基本认识，然后根据现有数据去构建一个机器学习模型及其需要的步骤与预期结果，最后可以对自己的进行操作练习与实现。...这里预测的效果优越是需要根据预测变量类型来选择不同的评估指标，主要分为分类与回归两种。然后绘制相应的RMSE曲线或者ROC曲线，来展示模型的预测性能。...变量重要性与解释 这里显示， "insulin" "glucose" 与 "mass" 对模型结果影响较大。具体怎么样的影响需要借助于边际效应的关系。...，后续会介绍如何使用Tidymodel，将更简化操作，输入输出步骤。...Caret - An Introduction 【PROC】-Handling Class Imbalance with R and Caret - Caveats when using the AUC Tidymodel
最好的分数来自那些在外出次数 > 1.5 和空闲时间在 1.5 到 2.5 范围内之间取得平衡的人。 使用分类 DT 进行探索 可以使用分类树算法进行相同的练习。...逻辑和编码相同，但现在显示的结果值是预测的类，而不是值。让我们看一个简单的示例，使用另一个数据集，来自 Seaborn 包的Taxis 数据集，它带来了一组纽约市的出租车运行情况。...y = df['payment'] # 拟合决策树 dt = DecisionTreeClassifier().fit(X,y) # 绘制树 plt.figure(figsize=( 21 ,...max_depth= 3 , fontsize= 10 , class_names=[ 'cash' , 'credit_card' ]); 出租车总费用与付款方式 只需目测结果树...我们可以利用决策树的力量来找到数据的那些切分点，从而从中提取出重要的见解。 关于代码的简要说明： 在函数中plot_tree()，你可以设置使用该功能所需的级别数。
这就是绘制决策树的目的。 绘制决策树，需要用到python的matplotlib类库，其带有丰富的注解、绘图等功能。我希望更加专注于算法本身，而不是类库。因此，这里不贴出绘制的代码。...使用决策树的过程，就和人眼去比对的过程类似：先比对第一个特征，根据比对结果，走向决策树的不同的子节点；再在子节点处进行比对。直到比对到叶子节点，即得到结果。...生成决策树后，保存在本地，代码如下： ? 2）绘制决策树 读取生成结果，并且调用绘制的代码进行绘制，代码如下： ?...3）使用决策树进行预测 读取决策树，并且输入新的一个人的特征值，即可告知该使用何种隐形眼镜。 ? 3）执行代码 绘制决策树 ? ? 预测结果 ?...对于绘制决策树部分，我认为是很直观，但是目前学习我暂时不想太深入绘制的过程，因为其涉及很多python的gui操作，目前我想更专注于算法本身，而不是python的语法和类库。
p=30330 最近我们被客户要求撰写关于RFM、决策树模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 团队需要分析一个来自在线零售商的数据 该数据包含了78周的购买历史。...RFM分析帮助企业合理地预测哪些客户有可能再次购买他们的产品，有多少收入来自于新客户（相对于老客户），以及如何将偶尔购买的买家变成习惯购买的买家。...决策树模型预测 ct <- rpart.control(xval=10, minsplit=20, cp=0.1) 绘制决策树 rpart.plot(fitR, branch=1, branch.type...=2, type=1, border.col="blue", split.col="red", 从结果图来看，决策树对f值和m值的拟合程度更好。...---- 本文选自《R语言用RFM、决策树模型顾客购书行为的数据预测》。
length(fitted) 返回的结果包含 fitted - 来自最终树的拟合值，fitted.vars - 拟合值的方差， residuals - 拟合值的残差，contribution - 变量的相对重要性...绘制模型的函数和拟合值 由我们的函数创建的BRT模型的拟合函数可以用plot来绘制。 > plot( lr005 ) 这个函数的附加参数允许对图进行平滑表示。...绘制交互作用 该代码评估数据中成对的交互作用的程度。 inter( lr005) 返回一个列表。前两个部分是对结果的总结，首先是5个最重要的交互作用的排名列表，其次是所有交互作用的表格。...f$intera 你可以像这样绘制交互作用。...现在来计算所有这些结果的偏差，然后绘制。
length(fitted)返回的结果包含 fitted - 来自最终树的拟合值，fitted.vars - 拟合值的方差， residuals - 拟合值的残差，contribution - 变量的相对重要性...绘制模型的函数和拟合值由我们的函数创建的BRT模型的拟合函数可以用plot来绘制。> plot( lr005 )这个函数的附加参数允许对图进行平滑表示。...绘制交互作用该代码评估数据中成对的交互作用的程度。 inter( lr005)返回一个列表。前两个部分是对结果的总结，首先是5个最重要的交互作用的排名列表，其次是所有交互作用的表格。...f$intera你可以像这样绘制交互作用。...现在来计算所有这些结果的偏差，然后绘制。
昨天有读者在公众号留言问下面这个热图如何画 image.png 这个图的实现办法有很多，今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2实现上图的代码。...首先是构造示例数据 构造两份数据 一份是最左侧的分组颜色条 一份是右侧展示数值的热图 构造数据用到的代码 x<-seq(0,1,by=0.001) set.seed(1234) x1的分组颜色条 df2<-read.csv("class.csv",header = T) head(df2) df2$y<-factor(df2$y, levels...values = c("#619cff","#00ba38","#f8766d")) library(aplot) p1%>% insert_left(p2,0.1) 最终的结果如下...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本
p=30330原文出处：拓端数据部落公众号团队需要分析一个来自在线零售商的数据。该数据集包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。...RFM分析帮助企业合理地预测哪些客户有可能再次购买他们的产品，有多少收入来自于新客户（相对于老客户），以及如何将偶尔购买的买家变成习惯购买的买家。...F###计算用户的购买金额aggregate(FUN=sum) # Calculate M得到每个用户的RFM值，利用RFM三个值的四分位数来对用户进行分类多元线性回归模型查看回归模型结果得到对r值的线性拟合模型的结果...决策树模型预测ct 绘制决策树rpart.plot(fitR, branch=1, branch.type=2..., type=1, border.col="blue", split.col="red",从结果图来看，决策树对f值和m值的拟合程度更好。
至于绘制K线的candlestick2_ochl方法和绘制均线的rolling方法与之前drawKAndMA.py范例程序中的代码是完全一致的。...这个范例程序的运行结果如图7-5所示，从中可以看到改进后的效果。...在第32行到第36行的while循环中，遍历了测试集，在第33行的程序语句把df中表示测试结果的predictedVal列设置成相应的预测结果，同时也在第34行的程序语句逐行设置了每条记录中的日期。...第38行和第39行的程序代码分别绘制了预测股价和真实收盘价，在绘制的时候设置了不同的颜色，也设置了不同的label标签值，在第40行通过调用legend方法，根据收盘价和预测股价的标签值，绘制了相应的图例...而且在预测时没有考虑到涨跌停的因素，所以预测结果的涨跌幅度比真实数据要大。 股票价格不仅由技术面决定，还受政策面、资金量以及消息面等诸多因素的影响，这也能解释预测结果和真实结果间有差异的原因。
：绘制决策树 createPlot：创建绘制面板 我对可视化决策树的程序进行了详细的注释，直接看代码，调试查看即可。...，可以看到决策树绘制完成。...，有一个名为classifierStorage.txt的文件，那么我们就可以运行上述代码，运行结果如下图所示： [8.jpg] 从上述结果中，我们可以看到，我们顺利加载了存储决策树的二进制文件。...gini是基尼不纯度，是将来自集合的某种结果随机应用于某一数据项的预期误差率，是一种基于统计的思想。entropy是香农熵，也就是上篇文章讲过的内容，是一种基于信息论的思想。...[15.jpg] 3、使用Graphviz可视化决策树 Graphviz的是AT&T Labs Research开发的图形绘制工具，他可以很方便的用来绘制结构化的图形网络，支持多种格式输出，生成图片的质量和速度都不错
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