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因为我认为该数据的趋势总体是平滑的

三分时时彩 时间:2019年10月21日 01:09

  所有的gif动图都是用R语言绘制的数张图片的叠加。在代码中你可以发现,我用几种不同的方法将单独的图片转化成动态gif图。哈佛教授公开R语言源码,教你用R制作gif动图。

  在本文中他公开了自己授课时所使用的gif动图的R语言源码,同时也对涉及的几个话题进行了简单的论述,对于希望了解数据科学原理、如何使用R语言来进行可视化的读者都有所助益

  在日常教学的过程中,我有时会用动画来形象地解释概念,并且通过 @rafalab账号()在社交媒体上分享

  由于我不甚有条理,而且这些动画都是灵机一动想出来的,所以之前这些代码分散在几个不相关联的文件中

  在R环境下,我现在使用的方法是animation包的saveGIF函数,这是通过读者Yihui Xie在我simplystats博客下面的评论学习到的

  最后一种方法是我在加特效(例如调相)时会用到的:在线Animated GIF maker()

  不过,一旦我们用一个混杂因素Z变量进行分层,用不同颜色来表示Z,每一层中的相关性就会转化为正相关

  这里的数据是虚构的,不过假设说X代表学生参加辅导的次数,Y代表九年级的测验分数,然后再用八年级的测验分数Z来对学生进行分层,我们也会发现这样的现象

  以下是这三张图片的代码:局部加权回归散点平滑法(Loess)我分享的第一个教学动图是为了解释局部加权回归散点平滑法(Loess)的原理

  具体来说,我们对于每一个自变量,比如x0,都让其对任何一个临近点有正的加权值,用加权回归拟合一条线,保留经过拟合所得的结果,然后移动向下一个点

  该图很好地展现出数据可视化在消除误解方面的作用,HansRosling通过这张动图展示了如今并不如40年前一样能够简单将世界划分成两半

  之前,人们一般把世界分为拥有更长寿命、较少家庭人口的西方富有国家和较短寿命、较多家庭人口的发展中国家,而这个图向我们展示了这种划分的不合理性

  联合国选举模式 这里,我们使用Erik Voeten和Anton Strezhnev提供的联合国选举数据来阐释距离的概念

  随机森林 在过去的很长一段时间里,我都觉得很难理解为何随机森林作为一种基于树的算法,却能够产生平滑的预测

  我用的是2008年总统选举的数据库,因为我认为该数据的趋势总体是平滑的,但是有几个尖锐的边,就连局部加权回归散点平滑法都很难预测

  需要注意的是,我们只有一个影响因素,这个gif并不能展示出随机森林的另一个重要特点:随机的特征选取可以减少树与树之间的相关程度

  你可以看到我在代码中使用的方式是传统的、我并不推荐的方式:保存所有的图片文件然后调用系统指令转化

  为了更好的解释,我用dslabs包中自带的gapminder的数据()画出了一个动图,展示新生儿存活率的对数与日均收入的对数之间的关系

  第一张图是地区平均值;撒哈拉以南非洲国家的数值,你可以看到一个平均值被分成数个不同的数值;第三张是所有国家的情况

  贝叶斯定律 这个简单的动图展示的是将一种非常准确的诊断方法应用于一个发病率很低的群体的诊断结果

因为我认为该数据的趋势总体是平滑的的相关资料:
  本文标题:因为我认为该数据的趋势总体是平滑的
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