R语言绘图（ggplot2、ggpubr）从入门到精通04--柱状图美化之调色
本系列课程要求大家有一定的R语言基础，对于完全零基础的同学，建议去听一下师兄的《生信必备技巧之——R语言基础教程》。本课程将从最基本的绘图开始讲解，深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。内容包括如何利用ggplot2绘制
推荐阅读
热门文章
如何利用r语言进行读取数据文件，并绘制散点图
首先，下载并安装好R软件。打开R软件，可以看到R软件主窗口。2为了方便编辑代码，一般不在主窗口直接输入程序。我们可以点击“文件——新建程序脚本”，出现R编辑器。我们将在此输入需要运行的命令。3使用因子格式输入数据。这里输入两组数据，以便后面
GM（1，n）的R语言代码，有会编的给一个！！
#灰色预测模型GM(1,1)#用法：#假设数列1 2 3 4 5.5 6 7.5 为已知数据，你要预测后面3项，gm11([1 2 3 4 5.5 6 7.5],10) # 10=7+3# 序列输入格式为：x<-c(1,2,3,
怎样利用逐差法计算斜率？试举例
简单来说就是就是求（δx，δy），利用逐差法分别求δx，和δy就行了。斜率k=δyδx。接下来说明逐差法。举例子，总共有八组数据。演c纸，见谅。当然减少了实验的详细过程你明白 我就不再多啰嗦了就你的问题问为什么会减少误差是吧给你举个例子
回归分析 | R语言 -- 多元线性回归
多元线性回归是简单线性回归的扩展，用于基于多个不同的预测变量（x）预测结果变量（y）。 例如，对于三个预测变量（x），y的预测由以下等式表示：y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回
python逻辑回归怎么求正系数
Python 逻辑回归求正系数的方法可以分为两种：1. 使用线性模型的求解方法：可以使用sklearn中的LogisticRegression类来求解正系数，调用其中的fit()方法就可以求解出正系数。2. 使用梯度下降法：可以自己实现梯度
R语言绘制环形树状图
R语言绘制环形树状图 1.主要用到dendextend和circlize包绘图； 2.更改树状图的位置； 3.如果想要去掉图例标签，可设置 labels = FALSE参数； 4.个性化设置：树状分支颜色、文字标签颜色、风格
R语言学习之决策树
R语言学习之决策树决策树最重要的2个问题：决策树的生长问题，决策树的剪枝问题。生长问题又包括了2个子问题：从分组变量的众多取值中选择一个最佳分割点和从众多输入变量中选择当前最佳分组变量；剪枝问题包括2个子问题：预修剪（事先指定树的最大深度，
R语言使用nls拟合,为什么总说循环次数大于50
nls的数据源必须有误差。不能精确等于公式返回值（零残差）。循环次数大于50通常是使用 函数精确返回值 作为数据源去拟合函数。必须给y值加上随机误差。z=function(x,a,b){a*sin(x)+b*cos(x)}x=seq(1,1
R语言保存循环结果
k <- list() for(i in 1:1000) { k[[i]] <- nn2() }newdata=c() #1 for(i in
R语言之决策树和随机森林
R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择，因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程，它的特征选择和算法是融合在一起的，不需要额外的特征选择。一、特征生成：特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征，这些数据特征
Python 中的函数拟合
很多业务场景中，我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据，以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等) 本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法：多项式拟合 和 自定义函数拟合。 通过多项式拟合，我
GM（1，n）的R语言代码，有会编的给一个！！
#灰色预测模型GM(1,1)#用法：#假设数列1 2 3 4 5.5 6 7.5 为已知数据，你要预测后面3项，gm11([1 2 3 4 5.5 6 7.5],10) # 10=7+3# 序列输入格式为：x<-c(1,2,3,
ROC曲线——相关文献实例、原理和绘制方法
数据分析最让人着迷的一种用途是可以基于现有数据创建能够区分不同类型情景的机器学习预测模型。通过定义明确的模型，可以确定能够预测结果的最重要影响因素，为战略假设开发有价值的洞察力，甚至可以通过友好的用户界面将模型的逻辑实现到软件应用程序中。
R语言之决策树和随机森林
R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择，因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程，它的特征选择和算法是融合在一起的，不需要额外的特征选择。一、特征生成：特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征，这些数据特征
r中如何去除残差图里的样本点
r语言中残差与回归值的残差图r语言中残差与回归值的残差图_R语言基础-数据分析及常见数据分析方法weixin_39953102原创关注1点赞·7168人阅读R表达式中常用的符号残差(Residuals)残差是真实值与预测值之间的差，五个分位
c语言求高精度小数
改了部分代码#include <stdio.h>#include <math.h>#define N 200 小数位数,方便调试int main(){ int m,n i
r语言计算均方误差怎么判断
1、RMSE（均方根误差）即标准误差：假如数据在A1：Z1标准方差用函数=STDEV（A1:Z1）方差用函数=VARA（A1:Z1）2、MRE（平均相对误差）Excel函数统计STDEV（Sd）计算出标准偏差Sd值，然后除以平均数再×
R语言-统计学 描述性统计
R语言-统计学 描述性统计描述定量数据的数值方法：中心趋势度量 变异的度量 相对位置的度量。1.中心趋势度量 ： 算数平均 中位数 众数1.1在R中计算平均数的函数mean( )常规的mean() 函数用法mean(x,
R语言之决策树和随机森林
R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择，因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程，它的特征选择和算法是融合在一起的，不需要额外的特征选择。一、特征生成：特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征，这些数据特征