原创 R語言第一章數據處理基礎①讀取EXEL表格數據

目錄 R語言第一章數據處理基礎①讀取EXEL表格數據 R語言在讀取Exel數據上表現不太好,雖然也有一些不錯的包,但是體驗很差,所以我個人一般都是把Exel轉化成csv或者txt來讀取,而現在可以在CRAN上使用readxl 1.2.0。

原创 R語言之可視化①⑧子圖組合patchwork包

目錄 R語言之可視化①誤差棒 R語言之可視化②點圖 R語言之可視化③點圖續 R語言之可視化④點韋恩圖upsetR R語言之可視化⑤R圖形系統 R語言之可視化⑥R圖形系統續 R語言之可視化⑦easyGgplot2散點圖 R語言之可視化⑧eas

原创 R語言第二章數據處理⑦dplyr包(2)列處理

目錄 R語言第二章數據處理①選擇列 R語言第二章數據處理②選擇行 R語言第二章數據處理③刪除重複數據 R語言第二章數據處理④數據框排序和重命名 R語言第二章數據處理⑤數據框列的轉化和計算 R語言第二章數據處理⑥dplyr包(1)列選取 R語

原创 R語言第二章數據處理⑥dplyr包(1)列選取

目錄 R語言第二章數據處理①選擇列 R語言第二章數據處理②選擇行 R語言第二章數據處理③刪除重複數據 R語言第二章數據處理④數據框排序和重命名 R語言第二章數據處理⑤數據框列的轉化和計算 R語言第二章數據處理⑥dplyr包(1)列選取 ==

原创 一篇基於美劇的scientific study(繪製臨牀三線表)

文章標題:“Death is certain, the time is not”: mortality and survival in Game of Thrones 網址: 偶然間看到這篇文章,大致是基於美劇《權利的遊戲》角色資料做的生

原创 R語言第六章機器學習①R中的逐步迴歸要點

逐步迴歸(或逐步選擇)包括在預測模型中迭代地添加和移除預測變量,以便找到數據集中的變量子集,從而產生性能最佳的模型,即降低預測誤差的模型。 逐步迴歸有三種策略: 前向選擇從模型中沒有預測變量開始,迭代地添加最多的貢獻預測變量,並在改進不再

原创 Python從零開始第六章機器學習②邏輯迴歸實戰(2)

目錄 Python從零開始第六章機器學習①邏輯迴歸實戰(1) Python從零開始第六章機器學習②邏輯迴歸實戰(2) ================================================== 正文 訓練模型

原创 Python從零開始第六章機器學習①邏輯迴歸

在本節中,您將使用機器學習算法解決泰坦尼克號預測問題:Logistic迴歸。 Logistic迴歸是一種分類算法,涉及預測事件的結果,例如乘客是否能夠在泰坦尼克號災難中倖存。 1912年4月15日,在首次航行期間,泰坦尼克號撞上冰山後沉沒,

原创 Python從零開始第五章生物信息學⑥GEO數據庫實戰分析(1)

目錄 Python從零開始第五章生物信息學①提取差異基因 Python從零開始第五章生物信息學②熱圖及火山圖 Python從零開始第五章生物信息學③kegg查詢 Python從零開始第五章生物信息學④kegg查詢續 Python從零開始第五

原创 Python從零開始第五章生物信息學⑤生存分析(log-rank)

目錄 Python從零開始第五章生物信息學①提取差異基因 Python從零開始第五章生物信息學②熱圖及火山圖 Python從零開始第五章生物信息學③kegg查詢 Python從零開始第五章生物信息學④kegg查詢續 Python從零開始第五

原创 Python從零開始第五章生物信息學④kegg查詢續

目錄 Python從零開始第五章生物信息學①提取差異基因 Python從零開始第五章生物信息學②熱圖及火山圖 Python從零開始第五章生物信息學③kegg查詢 [Python從零開始第五章生物信息學④kegg查詢續] ==========

原创 R語言之可視化①⑦調色板

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原创 R語言第二章數據處理⑤數據框列的轉化和計算

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原创 Python從零開始第五章生物信息學③kegg查詢

目錄 Python從零開始第五章生物信息學①提取差異基因 Python從零開始第五章生物信息學②熱圖及火山圖 Python從零開始第五章生物信息學③kegg查詢 =======================================

原创 R語言第二章數據處理④數據框排序和重命名

目錄 R語言第二章數據處理①選擇列 R語言第二章數據處理②選擇行 R語言第二章數據處理③刪除重複數據 R語言第二章數據處理④數據框排序和重命名 ================================================