11 2023 档案

摘要:rm(list=ls()) #清空工作环境 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\LDA") #设置工作目录 library(tidyverse) #包含了一系列与数据分析和可视化相关的包 library(microeco) #生态学分析的包 libra 阅读全文
posted @ 2023-11-30 16:51 王哲MGG_AI 阅读(1116) 评论(6) 推荐(0) 编辑
摘要:rm (list = ls ())#清除所有变量 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\NMDS\\Fun") #设置工作目录 # 1. 导入所需的库。 library(vegan) library(ggplot2) # 2. 定义所需的函数。 myda 阅读全文
posted @ 2023-11-28 21:42 王哲MGG_AI 阅读(75) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:“留一法"是一种常用的模型验证方法,也被称为"留一交叉验证”。这种方法的基本思想是:如果有N个样本,我们就进行N次训练和验证,每次选择一个样本作为测试集,其余的N-1个样本作为训练集。这样,我们就可以得到N个模型的测试结果,然后对这N个结果取平均,作为最终的模型性能。 这种方法的优点是每个样本都被用 阅读全文
posted @ 2023-11-28 15:04 王哲MGG_AI 阅读(523) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:rm (list = ls ()) #清除所有变量 # 1. 导入所需的库。 library(vegan) #提供了进行社区生态学分析的函数,包括多元分析、物种多样性分析等。 library(tidyverse) #一组用于数据科学的R包,包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、pu 阅读全文
posted @ 2023-11-24 16:29 王哲MGG_AI 阅读(1339) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:以上是学习的源头,载入了自定义包,但是有修改颜色的需求,只能自己重新定义函数。 rm (list = ls ()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\alpha多样性_箱线图") library(devtools) alpha_boxplot_cus 阅读全文
posted @ 2023-11-24 15:21 王哲MGG_AI 阅读(158) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在随机森林中,对于回归任务和分类任务,重要性度量的计算方式是不同的。 回归任务:使用的是 %IncMSE 和 IncNodePurity。 %IncMSE:这是一个基于均方误差(Mean Squared Error,MSE)的度量。当我们对某个变量进行排列时,预测误差的增加程度被用作该变量的重要性度 阅读全文
posted @ 2023-11-23 08:47 王哲MGG_AI 阅读(2429) 评论(2) 推荐(1) 编辑
摘要:1.初始化步骤 import numpy as np from utils.features import prepare_for_training class LinearRegression: def __init__(self, data, labels, polynomial_degree= 阅读全文
posted @ 2023-11-18 15:54 王哲MGG_AI 阅读(264) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:线性回归中的梯度下降是一种优化算法,用于找到使线性回归模型拟合数据最好的参数值。下面是关于线性回归中梯度下降的详细解释: 1. 线性回归模型: 线性回归模型的基本形式是: 2. 梯度下降的目标: 梯度下降的目标是最小化损失函数,即观测值和模型预测值之间的差异。在线性回归中,通常采用均方误差(Mean 阅读全文
posted @ 2023-11-17 15:39 王哲MGG_AI 阅读(123) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:似然函数是统计学和机器学习中一个关键的概念,它在参数估计和模型选择等方面发挥着重要作用。下面详细解释似然函数的定义和作用: 1. 定义: 似然函数通常用 L(θ∣X) 表示,其中 θ 是模型参数,X 是观测到的数据。似然函数描述了在给定一组参数 θ 的条件下,观测到数据 X 的概率。 2. 作用: 阅读全文
posted @ 2023-11-17 15:18 王哲MGG_AI 阅读(117) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:"独立同分布" 是统计学和机器学习中一个重要的概念。让我们更详细地探讨这个概念的含义: 独立性(Independence): 独立性的意义: 当我们说随机变量是独立的时,意味着一个随机变量的取值不会提供关于另一个随机变量取值的任何信息。换句话说,知道一个随机变量的取值并不会改变对另一个随机变量的预测 阅读全文
posted @ 2023-11-17 15:01 王哲MGG_AI 阅读(535) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:误差项是在统计学和机器学习中经常用来描述模型预测与真实观测之间的差异的术语。在线性回归中,误差项通常用符号 ϵ(epsilon)表示。这个项表示了模型无法捕捉或解释的因素,也就是不能被自变量完全解释的变异性。 具体来说,线性回归模型的基本形式为: 关于误差项的一些关键点: 随机性: 误差项通常被假设 阅读全文
posted @ 2023-11-17 10:57 王哲MGG_AI 阅读(295) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:线性回归是一种用于建模和分析两个变量之间关系的统计方法。在简单线性回归中,我们考虑一个自变量(输入特征)和一个因变量(输出目标)之间的线性关系。这个关系可以表示为一条直线,其方程可以用来预测因变量的值。 以下是线性回归的基本步骤和概念: 问题定义: 确定问题,并明确自变量和因变量。例如,我们想要预测 阅读全文
posted @ 2023-11-17 10:46 王哲MGG_AI 阅读(20) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:CART(Classification and Regression Trees)是一种常用的决策树算法,既可以用于分类问题,也可以用于回归问题。CART算法由Breiman等人于1984年提出,是一种基于递归二分划分的贪婪算法。以下是对CART算法的详细解释: 1. 决策树的构建过程: CART算 阅读全文
posted @ 2023-11-16 16:37 王哲MGG_AI 阅读(105) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:信息增益(Information Gain)是在决策树构建过程中用于选择最佳分裂特征的一种度量。它用于衡量在某个特征条件下,将数据集分成不同类别所能带来的纯度提升。 信息熵的概念: 为了理解信息增益,首先要理解信息熵。信息熵是用于度量一个系统的不确定性或无序程度的概念。对于一个二分类问题,信息熵的计 阅读全文
posted @ 2023-11-16 16:32 王哲MGG_AI 阅读(333) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在随机森林中,熵是一种用于度量数据的纯度或无序程度的概念,特别是在决策树的构建过程中。熵越低,表示数据越有序,纯度越高。 信息熵的定义: 信息熵是由信息论引入的概念,用于度量一个系统的不确定性。在决策树中,熵通常用于衡量一个节点的纯度,即该节点包含的样本属于不同类别的程度。 对于一个二分类问题,假设 阅读全文
posted @ 2023-11-16 16:28 王哲MGG_AI 阅读(80) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习算法,通过构建多个决策树并综合它们的结果来提高整体模型的性能。以下是随机森林的优缺点: 优点: 高准确性: 随机森林通常能够提供较高的预测准确性,尤其在处理复杂数据和高维数据时表现出色。 鲁棒性: 由于随机森林平均了多个决策树的结果,因此对于 阅读全文
posted @ 2023-11-16 09:50 王哲MGG_AI 阅读(1473) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:袋外错误率(Out-of-Bag Error)是在使用自助采样(Bootstrap Sampling)构建集成模型时的一个重要评估指标,尤其是在随机森林中常被使用。在自助采样中,由于每个模型的训练集都是通过有放回地从原始数据集中采样得到的,一部分样本可能没有被采样到,这部分未被采样到的样本称为袋外样 阅读全文
posted @ 2023-11-16 09:47 王哲MGG_AI 阅读(715) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在构建随机森林时的一个关键参数:特征子集的选择数量 m。在随机森林中,每次分裂节点时都是从当前节点的 m 个特征子集中选择最优的特征来进行分裂。这种特征选择的方式有助于引入随机性,增加模型的多样性,提高整体模型的泛化性能。 让我们逐步解释这段话中的关键概念: 每个样本的特征维度为 M: 假设我们有一 阅读全文
posted @ 2023-11-16 09:36 王哲MGG_AI 阅读(144) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:剪枝(Pruning)是决策树中用于减小过拟合风险的一种技术。在构建决策树的过程中,为了在训练集上达到更好的拟合,模型可能会变得过于复杂,导致在未见过的数据上表现不佳。剪枝通过修剪掉一些树的部分来降低模型的复杂度,从而提高模型在新数据上的泛化性能。 剪枝分为两种类型:预剪枝(Pre-Pruning) 阅读全文
posted @ 2023-11-16 09:21 王哲MGG_AI 阅读(61) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:过拟合(Overfitting)是指机器学习模型在训练数据上表现得太好,以至于无法很好地泛化到未见过的数据。过拟合的模型在训练数据上表现良好,但在新的、未见过的数据上表现较差。这是因为模型在训练数据上学到了数据的噪声和细节,而不是真正的数据模式。 过拟合的主要原因包括: 模型复杂度过高: 如果模型过 阅读全文
posted @ 2023-11-16 09:16 王哲MGG_AI 阅读(58) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:OOB(Out-of-Bag)误差是一种评估随机森林模型性能的方法。随机森林采用自助采样(Bootstrap Sampling)的方式生成每个决策树的训练集,这意味着每个样本在某些树的训练中可能没有被采样到。OOB误差利用这种未被采样到的样本来评估模型的性能。 具体来说,对于每个样本,如果它在某个决 阅读全文
posted @ 2023-11-16 09:14 王哲MGG_AI 阅读(213) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:"扰动"指的是在集成学习过程中引入的随机性或不确定性。扰动的引入有助于增加模型的多样性,从而提高整体模型的泛化性能。在集成学习中,主要通过两种方式引入扰动:样本扰动和属性扰动。 样本扰动: 在Bagging(Bootstrap Aggregating)中,通过有放回地从原始训练集中随机抽样生成多个不 阅读全文
posted @ 2023-11-16 09:05 王哲MGG_AI 阅读(349) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习算法,通过构建多个决策树,并结合它们的预测结果来提高整体模型的性能和鲁棒性。以下是随机森林的详细解释: 随机森林的构建过程: Bootstrap抽样: 对于给定的包含N个样本的原始数据集,进行有放回的随机抽样,构造一个新的样本集,大小也为N。 阅读全文
posted @ 2023-11-15 17:21 王哲MGG_AI 阅读(196) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:决策树是一种基于树结构的分类和回归模型,它通过对数据进行逐步的分解,从根节点开始,根据不同的特征进行分割,最终到达叶节点,叶节点对应一个预测结果。以下是决策树的基本概念和构建过程的详细解释: 决策树的基本概念: 节点(Node): 根节点(Root Node): 树的起始节点,包含整个数据集。 内部 阅读全文
posted @ 2023-11-15 17:12 王哲MGG_AI 阅读(113) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Bagging(Bootstrap Aggregating)是一种集成学习方法,通过构建多个弱学习器,每个学习器使用不同的采样数据集,然后将它们的预测结果进行平均或投票来改善整体模型的泛化性能。这种方法的主要思想是通过对训练数据集的有放回随机采样来生成多个不同的训练子集,然后在每个子集上训练弱学习器 阅读全文
posted @ 2023-11-15 17:04 王哲MGG_AI 阅读(28) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:集成学习是一种机器学习方法,通过结合多个模型的预测来提高整体性能和泛化能力。其基本思想是通过结合多个弱学习器(通常是相对简单的模型)来构建一个更强大、更稳健的模型。集成学习的目标是降低过拟合风险、提高模型的鲁棒性,并在多个学习器之间平衡偏差和方差。 以下是集成学习的一些关键概念和方法: 1. 弱学习 阅读全文
posted @ 2023-11-15 16:52 王哲MGG_AI 阅读(75) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:机器学习中的分类和回归是两种主要的预测建模任务,它们分别处理不同类型的输出变量。 分类(Classification): 定义: 分类是一种监督学习任务,其目标是将输入数据映射到预定义的类别中。在分类问题中,模型的输出是一个离散的类别标签。 例子: 例如,垃圾邮件过滤是一个二分类问题,其中模型需要将 阅读全文
posted @ 2023-11-15 16:41 王哲MGG_AI 阅读(371) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:机器学习中的分类器可以大致分为线性分类器和非线性分类器,它们在处理数据时有一些基本的区别。 线性分类器: 决策边界: 线性决策边界: 线性分类器假设数据可以通过一个超平面(在二维空间中是一条直线)来划分成不同的类别。例如,对于二分类问题,可以用一条直线将两个类别分开。 模型形式: 线性分类器的模型通 阅读全文
posted @ 2023-11-15 16:35 王哲MGG_AI 阅读(282) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:统计学和机器学习在处理数据和模型时的侧重点确实有一些区别,其中涉及到低维和高维空间的问题。 统计学强调低维空间问题的统计推导: 统计学通常关注的是从一组有限样本中获得总体特征的推断。在传统统计学中,数据通常被认为是在低维空间中采样的,即特征的数量相对较少。例如,在古典统计中,可能会考虑一些变量对某个 阅读全文
posted @ 2023-11-15 16:32 王哲MGG_AI 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:预测关系是SEM中的一个关键方面,它允许我们使用已有的模型和参数估计来推断未来或未观察到的关系。以下是在SEM中进行关系预测的一些建议: 参数估计的精度: 在进行预测之前,要确保你的模型经过充分的验证和参数估计。一个合理的模型和准确估计的参数将提高你的预测的可信度。 观察变量的预测: 如果你对某个观 阅读全文
posted @ 2023-11-13 10:40 王哲MGG_AI 阅读(108) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:估计参数是SEM中的另一个重要步骤,它涉及到确定模型中的各个参数的数值。这些参数包括潜在变量之间的关系、观察变量的测量和误差项等。以下是估计参数的主要步骤: 设定模型: 在进行参数估计之前,首先需要明确你的SEM模型,包括潜在变量的定义、观察变量之间的关系,以及每个观察变量与其背后潜在变量之间的测量 阅读全文
posted @ 2023-11-13 10:40 王哲MGG_AI 阅读(264) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:验证模型是SEM中至关重要的一步,它帮助确定我们提出的理论模型是否与实际观察到的数据相一致。验证模型的过程通常包括以下几个步骤: 设定假设(Hypothesis Specification): 在建立SEM之前,我们首先要明确定义我们的假设,即变量之间的关系。这些假设形成了我们将要验证的理论模型。 阅读全文
posted @ 2023-11-13 10:39 王哲MGG_AI 阅读(255) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:当我们研究现象时,通常涉及到许多变量,这些变量之间可能存在各种关系。SEM(结构方程模型)是一种统计方法,它帮助我们理解和测试这些变量之间的关系。 SEM的本质是考虑观察到的变量之间的直接和间接关系,以及它们背后的潜在(latent)变量。在SEM中,我们将变量分为两类:观察变量(observed 阅读全文
posted @ 2023-11-12 17:17 王哲MGG_AI 阅读(161) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:# 1. 导入所需的库。 library(vegan) library(tidyverse) library(ggalt) library(car) library(ggforce) library(ggpubr) library(patchwork) # 2. 定义所需的函数。 pairwise. 阅读全文
posted @ 2023-11-10 15:07 王哲MGG_AI 阅读(44) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:# 加载ggplot2包 library(ggplot2) # 自定义文字大小 axis_title_size <- 18 axis_text_size <- 12 label_text_size <- 3.8 title_size <- 18 facet_label_size <- 14 lege 阅读全文
posted @ 2023-11-09 10:55 王哲MGG_AI 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:(Newbase) [wz@localhost ~]$ kraken2-build -h Usage: kraken2-build [task option] [options] Task options (exactly one must be selected): --download-taxo 阅读全文
posted @ 2023-11-07 17:32 王哲MGG_AI 阅读(1934) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要:测序样本信息:完成了70个根际土壤样本的宏基因组测序。 数据预处理: 使用KneadData工具进行质控和去宿主处理。 利用Trimmomatic去除接头序列并进行质量过滤。 使用Bowtie2构建宿主库和进行去宿主处理。 从头组装:采用MEGAHIT工具对原始测序数据进行从头组装,生成contig 阅读全文
posted @ 2023-11-02 10:36 王哲MGG_AI 阅读(1387) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:Wilcoxon秩和检验,也被称为Mann-Whitney U检验,是一种非参数统计检验方法,用于比较两组独立样本的中位数是否显著不同。这个检验适用于以下情况: 数据分布不满足正态分布假设:与某些参数统计检验(如t检验)不同,Wilcoxon秩和检验不要求数据满足正态分布假设。因此,它适用于那些数据 阅读全文
posted @ 2023-11-01 17:05 王哲MGG_AI 阅读(1068) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:# 加载ggplot2包 library(ggplot2) # 自定义文字大小 axis_title_size <- 18 axis_text_size <- 12 label_text_size <- 6 title_size <- 18 facet_label_size <- 14 legend 阅读全文
posted @ 2023-11-01 15:43 王哲MGG_AI 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop") # 加载所需的库 library(data.table) # 文件路径 file_path <- "filtered_file_path_here.tsv" # 替换为您的文件路径 # 从文件中读取数据 data 阅读全文
posted @ 2023-11-01 08:55 王哲MGG_AI 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:# 创建一个示例数据向量 data <- c(10.48, 3.6, 10.15, 12.325, 10.46, 4.6, 9.4, 6.15, 11.625, 9.733333, 12, 17.5) # 计算数据的范围 data_range <- round(range(data), 3) cat 阅读全文
posted @ 2023-11-01 08:53 王哲MGG_AI 阅读(33) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.不配对 # 创建两组模拟数据 group1 <- c(9.536312, 37.07379, 20.82934, 37.20035) group2 <- c(3.185522, 57.45692, 10.12008, 57.29765) # 进行独立样本t-test result <- t.te 阅读全文
posted @ 2023-11-01 08:52 王哲MGG_AI 阅读(33) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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