在作图过程中,有时我们可能需要通过添加一些线条,使得图形的可视化变得更好,比如一些趋势线等等. 下面我们来看下,一些线条的添加方式. geom_abline(mapping = NULL, data = NULL, ..., slope, intercept, na.rm = FALSE, show.legend = NA) geom_hline(mapping = NULL, data = NULL, ..., yintercept, na.rm = FALSE, show.legend = 

笔者寄语:分类器算法最后都会有一个预测精度,而预测精度都会写一个混淆矩阵,所有的训练数据都会落入这个矩阵中,而对角线上的数字代表了预测正确的数目,即True Positive+True Nagetive. -------------------------- 相关内容: 1. R语言︱ROC曲线--分类器的性能表现评价 2.机器学习中的过拟合问题 3.R语言︱机器学习模型评估方案(以随机森林算法为例) -------------------------- 1.TPR与TNR 同时可以相应算出TP

场景 Winform控件-DevExpress18下载安装注册以及在VS中使用: https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/100061243 在使用ZedGraph进行添加曲线时,曲线数量如果很多的情况下,速度会比较慢. 所以在进行添加曲线的过程中需要显示进度,效果如下 注: 博客主页: https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi 关注公众号 霸道的程序猿 获取编程相关电子书.教程

R 可视化学习笔记 记参数挺费劲的,还是用的时候查官方文档吧,现在记个大概就行吧~ 1.ggplot2分层次绘图 1.1 核心理念 把绘图与数据分离,把数据相关的绘图与数据无关的绘图分离,按图层作图.ggplot2可以把绘图拆分成多个图层,且能够按照顺序创建多重图形 使用ggplot2包创建图形时,每个图形都是由函数ggplot()创建的,提供绘图的数据和映射 数据(data):数据框对象 映射(mapping):由aes()函数来设置映射 1.2 ggplot2绘图组件 列几种常见的部件 几何

场景 Winforn中设置ZedGraph曲线图的属性.坐标轴属性.刻度属性: https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/100112573 在对ZedGraph进行曲线添加时,如果需要添加大量曲线,那么最多可以添加多少条曲线. 在进行测试可以添加多少条曲线之前首先需要将ZedGraph的图例关掉使其不显示.不然在134条时就会显示如下效果. 注: 博客主页: https://blog.csdn.net/badao_liu

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言

本文版权归http://www.cnblogs.com/weibaar 本文旨在介绍R语言中ggplot2包的一些精细化操作,主要适用于对R画图有一定了解,需要更精细化作图的人,尤其是那些刚从excel转ggplot2的各位,有比较频繁的作图需求的人.不讨论那些样式非常酷炫的图表,以实用的商业化图表为主.包括以下结构: 1.画图前的准备:自定义ggplot2格式刷 2.画图前的准备:数据塑形利器dplyr / tidyr介绍 3.常用的商业用图: 1)简单柱形图+文本(单一变量) 2)分面柱形图

首先写第二部分的前言. 第二部分用来介绍获取数据基本信息的图形技术和统计方法. 本章主要内容 条形图.箱型图.点图 饼图和扇形图 直方图和核密度图 分析数据第一步就是要观察它,用可视化的方式是最好的.本章的主题有两个 1.将变量的分布作可视化展示 2.通过结果变量进行跨组比较 下面从不同的图形开始探索数据. 6.1条形图 6.1.1简单地条形图 条形图是通过条形展示离散变量的频数分布.函数是barplot: barplot(height) height是主要参数,horiz = TRUE就是横向

  #查看已安装的包,查看已载入的包,查看包的介绍 ########例题3.1 #向量的输入方法 w<-c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5, 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0) plot(w)#概况,数据的可视化可以让我们看的更轻松 summary(w) #求均值 w.mean<-mean(w); w.mean w[2]#选取特定位置的数字 #控制异常值,trim表示去掉异常值的比例

场景 在使用ZedGraph生成多条曲线时为了能区分曲线颜色,要求随机设置曲线颜色. 首先从System.Drawing.Color中获取所有颜色的对象的数组,然后将其顺序打乱随机排序,然后在生成曲线时从Color数组中取Color并赋值. 效果 注: 博客主页: https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi关注公众号 霸道的程序猿 获取编程相关电子书.教程推送与免费下载. 实现 单纯生成曲线的代码 LineItem myCurve = myPane.Add

首先介绍一下Ani Katchova的R教程,然后再继续总结Advanced R. R introduction setwd("path")设置工作路径 mydata<-read.csv("path")读csv attach(mydata)成为part ofmemory names(mydata) list names head(mydata); mydata[1:10,] summary,sd,length,sort,table,cor,t.test(mpg

R语言基础绘图系统 基础图形--直方图.金字塔图 3.直方图 参数设置及比较. op <- par(mfrow=c(2,3)) data <- rnorm(100,10,5) hist(data,col = 'light green') #默认分组 hist(data,col = 'sky blue',breaks = 15) #分成15组 hist(data,col = 'orange',breaks = seq(-5,25,1)) #自定义组距 hist(data,col = 'pink'

首先到phpexcel官网上下载最新的phpexcel类,下周解压缩一个classes文件夹,里面包含了PHPExcel.php和PHPExcel的文件夹,这个类文件和文件夹是我们需要的,把classes解压到你项目的一个目录中,重名名为phpexcel,开始喽,(代码都摘自自带实例)   程序部分   require_once './phpexcel/PHPExcel.php';   // 首先创建一个新的对象  PHPExcel object $objPHPExcel = new PHPEx

在某些时候,需要在R画图中添加中文,但是默认情况下,R对中文的支持不好. 当用R画PDF图,并且图中有中文的时候,安装并加载如下包library(showtext)然后:showtext.auto(enable = TRUE)这句命令表示之后用上同样的字体.如果要添加字体:font.add('SimSun', regular = '/path/to/your/simsun.ttc')这个地方要注意,你必须给定指定的字体的位置.如果你使用的是MAC,可以打开 font book,查找你想要字体的位

本文对AutoCAD Civil 3D中缓和曲线的定义进行了整理. 原英文网页如下: https://knowledge.autodesk.com/support/autocad-civil-3d/learn-explore/caas/CloudHelp/cloudhelp/2016/ENU/Civil3D-UserGuide/files/GUID-DD7C0EA1-8465-45BA-9A39-FC05106FD822-htm.html 原中文网页如下: http://docs.autodes

转:http://www.cnblogs.com/huangcong/p/3687665.html 首先到phpexcel官网上下载最新的phpexcel类,下周解压缩一个classes文件夹,里面包含了PHPExcel.php和PHPExcel的文件夹,这个类文件和文件夹是我们需要的,把classes解压到你项目的一个目录中,重名名为phpexcel,开始喽,(代码都摘自自带实例)   程序部分   require_once './phpexcel/PHPExcel.php';   // 首先

引用:http://cos.name/2008/12/eclipse-statet-for-r-editor/ StatET(www.walware.de/goto/statet) 1. 安装软件 step 1: 在R中执行命令install.packages("rJava"),安装rJava包. install.packages("rJava") install.packages(c("rj", "rj.gd"), repo

1.Android资源管理简介: Android应用程序资源可以分为两大类,分别放在assets和res文件夹下.assets目录下保存的是一些原始的文件,可以以任何方式来进行组织.这些文件最终会被原装不动地打包在apk文件中.如果我们要在程序中访问这些文件,那么就需要指定文件名来访问.通常,这项工作由AssetManager类来完成. 例如,假设在assets目录下有一个名称为filename的文件,那么就可以使用以下代码来访问它: AssetManager am= getAssets();

rpm包仅用于 redhat suse redflag 若是源代码包的话,那就都适用linux下面的备份,差不多就是用tar打包 tar命令用途:制作归档文件,释放归档文件格式:tar [选项]... 归档文件名 源文件或目录      tar [选项]... -C 建包或解包时进入指定的相对路径tar cjvf ds.tar.bz2 file1 file2 dir1 使用bzip2标准压缩file1 file2 dir1包名为ds.tar.bz2tar czvf ds.tar.gz file1

笔者寄语:机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法,交叉验证中用到了哪些指标呢? 交叉验证将数据分为训练数据集.测试数据集,然后通过训练数据集进行训练,通过测试数据集进行测试,验证集进行验证. 模型预测效果评价,通常用相对绝对误差.平均绝对误差.根均方差.相对平方根误差等指标来衡量. 只有在非监督模型中才会选择一些所谓"高大上"的指标如信息熵.复杂度和基尼值等等. 其实这类指标只是看起来老套但是并不"简单",<数据挖掘之道>中认为在监控.评估监督模型