R语言魔鬼训练营
R语言基础实战培训二
最大10E+6）
（10E+4）
14
第五章
案例解读
转录组数据解读
转录组数据解读
Html版本
Pdf版本
转录组数据解读
原始数据
原始数据一般是 fq格式文件 右图是1个样本： 双端测序， 所以有两个fq文件
转录组数据解读
质控：FastQC软件
测序数据单碱基质量分布图 Base content 分布图 GC content Sequence base quality 分布图
8
芯片类型
用于基因组研究的SNP和CNV芯片 用于mRNA表达研究的基因表达谱芯片 用于转录调控研究的microRNA芯片和LncRNA芯片 以及用于表观遗传研究的DNA甲基化芯片
SNP、CNV芯片
microRNA芯片
lncRNA芯片 甲基化芯片
9
mRNA芯片
主流的芯片制造商
affymetrix公司
11
测序技术发展历程
12
不同厂商提供的NGS技术特征
目前，Roche 454测序仪业务已经关闭
13
NGS 技术 vs 芯片技术
芯片技术的内在缺陷 闭合杂交系统
The microarray could be described as a “closed system” because information about RNAs or DNAs is limited by the targets available for hybridization.
原始数据来源
基于客户样本的高通量数据
测序数据
转录组、基因组、表观组、蛋白组…
芯片数据
基于公共数据库的二次挖掘
R语言学习第7次作业
数据分析九成时间花在ETL上。R语言ETL基础
集合
集合相关函数：
– union(x,y) 集合x与y的并集 – intersect(x,y) 集合x与y的交集 – setdiff(x,y) 集合x与y的差集
– setequal(x,y) 检验集合x与y是否相等
– c % in % y 检验c是否为集合y中的元素 – choose(x,y) 从含有n个元素的集合中选取含有k个元素的子集数目
DATAGURU专业数据分析社区 R语言魔鬼训练营 讲师 何翠仪 助教 王颖之
Thanks
FAQ时间
DATAGURU专业数据分析社区 R语言魔鬼训练营 讲师 何翠仪 助教 王颖之
Rkward
/
DATAGURU专业数据分析社区 R语言魔鬼训练营 讲师 何翠仪 助教 王颖之
如何使用帮助help
查找某个函数：？ or help
– ?mean – ?”+” – ??plotting
查找关键词：？？ or help.search
qnorm()
qchisq() qbinom()
morm()
rchisq() rbinom()
DATAGURU专业数据分析社区 R语言魔鬼训练营 讲师 何翠仪 助教 王颖之
排序
数值排序sort() 排序后的索引可以通过order()得到 rank()可以返回向量中每一个元素的排位
DATAGURU专业数据分析社区 R语言魔鬼训练营 讲师 何翠仪 助教 王颖之
表A-2 R的全功能GUI
名称 链接
JGR/Deducer R AnalyticFlow Rattle(用于数据挖掘) R Commander Red R
/pmwiki/pmwiki.php?n=Main.DeducerMan ual /products/ranalyticflow_en/ / http://socserv.mcmaster.ca/jfox/Misc/Rcmdr/ /
r语言本科教材
r语言本科教材
以下是一些关于R语言的本科教材：
《R语言基础教程》- Cosma Rohilla Shalizi。
适合初学者的入门指南，介绍了R语言的基本语法和数据处理技巧，并通过实例讲解了常见的数据分析方法。
《R语言统计分析与建模》- 王云飞。
本书系统地介绍了R语言在统计分析和建模方面的应用，包括回归分析、聚类分析、时间序列分析等。
《R语言入门与数据分析实战》- 齐林。
该书以实战为导向，从入门开始讲解R语言的基本知识，包括数据处理、绘图、统计分析等。
《R语言实战》- Robert Kabacoff。
这本书里面有很多实际案例，对于数据挖掘，数据可视化等有详细的教导。
《R语言编程艺术》- Norman Matloff。
该书介绍了R语言的高级编程技巧，包括函数式编程、面向对象编程等内容，适合有编程经验的读者。
《R语言数据可视化》- Hadley Wickham。
该书详细介绍了使用R语言进行数据可视化的方法和技巧，包括基础绘图、ggplot2包的使用等。
此外，还有《R语言数据分析与案例详解》、《复杂数据统计方法——基于R的应用》、《统计建模与R软件》上下册等书籍也是不错的选择。
以上书籍都是关于R语言的教材，各有侧重点，可以根据自己的需求进行选择。
python基础入门知识
python 魔鬼训练营第1周法律声明【声明】本视频和幻灯片为炼数成金网络课程的教学资料，所有资料只能在课程内使用，不得在课程以外范围散播，违者将可能被追究法律和经济责任。
课程详情访问炼数成金培训网站第1课：Python基础知识课程内容：⏹python介绍⏹python安装⏹python基础语法⏹python基础数据结构⏹查看python函数帮助本次所讲的是python的一些基本知识，毕竟后面要使用python来进行相关的项目开发，一些必备的python知识还是需要提前了解和掌握的，课前已经上传了《python简明教程》学习资料，本次课所讲的内容主要就是基于该资料之上，如果之前没有学习过python的，就跟着我一起进入python的世界吧！python历史之所以有python的出现，是因为Python的作者(Guido von Rossum)在学习和使用了其他语言（如：C/C++、Pascal、shell等）之后，希望能够得到一个既能够像C语言那样，能够全面调用计算机的功能接口，又可以像shell那样可以轻松的编程的语言。
于是1991年，第一个Python编译器(同时也是解释器)诞生。
它是用C语言实现的，并能够调用C库(.so文件)。
从一出生，Python已经具有了：类(class)，函数(function)，异常处理(exception)，包括表(list)和词典(dictionary)在内的核心数据类型，以及模块(module)为基础的拓展系统。
Python崇尚优美、清晰、简单，是一个优秀并广泛使用的语言；是一个有着自己哲学的语言。
有那么一句关于python的座右铭：人生苦短，我用python。
可见使用python编程将是一件多么有趣的事情！⏹python特性关于python的特性有很多，这里我们只选取几个比较有特点的来列出来： 动态性面向对象可扩展性可嵌入性跨平台性强制类型转换丰富的第三方类库⏹Python优点同python的特性一样样的，它的优点如下： 简单易学高效编码应用广泛平台无关python版本选择到目前为止，python有2个大的版本；一个是2.X，一个是3.X。
R语言学习路线图_光环大数据培训
R语言学习路线图_光环大数据培训现在对R感兴趣的人越来越多，很多人都想快速的掌握R语言，然而，由于目前大部分高校都没有开设R语言课程，这就导致很多人不知道如何着手学习R 语言。
对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。
当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。
目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。
那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。
有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。
本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化，计量经济学，时间序列分析，金融等。
1.初级入门《An Introduction to R》，这是官方的入门小册子。
其有中文版，由丁国徽翻译，译名为《R导论》。
《R for Beginners》，这本小册子有中文版应该叫《R入门》。
除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。
这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。
为什么叫153分钟呢？因为最初作者写了153个问题，阅读一个问题花费1分钟时间，全局下来也就是153分钟了。
有了这些基础之后，要去读一些经典书籍比较全面的入门书籍，比如《统计建模与R软件》，国外还有《R Cookbook》和《R in action》，本人没有看过，因此不便评论。
最后推荐，《R in a Nutshell》。
2.高级入门读了上述书籍之后，你就可以去高级入门阶段了。
这时候要读的书有两本很经典的。
《Statistics with R》和《The R book》。
之所以说这两本书高级，是因为这两本书已经不再限于R基础了，而是结合了数据分析的各种常见方法来写就的，比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、数据挖掘等各方面的内容，看完之后你会发现，哇，原来R能做的事情这么多，而且做起来是那么简洁。
r语言训练集试验集划分
r语言训练集试验集划分在 R 语言中，可以使用以下几种常见的方法来划分训练集和测试集：1. 简单划分：可以直接将数据集分为训练集和测试集，通常使用比例来确定划分的比例。
例如，可以将数据集的 70%作为训练集，30%作为测试集。
```r# 随机划分训练集和测试集set.seed(123)split <- sample.split(data, Split = 1:2,比例 = 0.7, seed = 123)train <- subset(data, split == 1)test <- subset(data, split == 2)```在上述示例中，`sample.split()` 函数用于将数据集随机划分为训练集和测试集，其中 `Split = 1:2` 表示将数据集划分为两部分，`比例 = 0.7` 表示训练集占比为 70%，`seed = 123` 用于指定随机数生成器的种子，以便结果可以被复现。
2. 交叉验证划分：可以使用交叉验证（Cross-Validation）来划分训练集和测试集。
交叉验证是一种常用的评估模型性能的技术，它将数据集划分为多个折叠（Fold），每个折叠作为一次独立的训练和测试集。
```r# 使用 k 折交叉验证划分训练集和测试集cv <- kfold.split(data, k = 5, random = TRUE, seed = 123)for(i in 1:5) {train <- subset(data, cv[[i]] == 1)test <- subset(data, cv[[i]] == 2)# 在训练集上训练模型，在测试集上进行预测和评估}```在上述示例中，`kfold.split()` 函数用于进行 k 折交叉验证，其中 `k = 5` 表示将数据集划分为 5 个折叠，`random = TRUE` 表示随机划分折叠，`seed = 123` 用于指定随机数生成器的种子。
r语言课程个人总结与心得
：R语言课程个人总结与心得在过去的几个月里，我有幸参加了一门关于R语言的课程，这段学习经历不仅让我深入了解了数据分析和可视化的基本原理，还为我提供了一个强大的工具，使我能够更有效地处理和分析数据。
以下是我在这门课程中的个人总结与心得。
1. 入门与基础知识：一开始，我对R语言并不熟悉，但通过系统的学习，我迅速掌握了基础知识。
课程的前几周主要注重于语言的基本语法、数据结构和基本操作，为我打下了坚实的基础。
学习过程中，我发现R语言的语法清晰简洁，使得代码编写变得更加直观和易读。
2. 数据处理与清洗：课程的重点之一是数据处理和清洗。
通过学习R语言的相关函数和技巧，我学会了如何有效地导入、清理和处理各种类型的数据。
处理缺失值、重复值和异常值的技能，使我在实际工作中更加得心应手。
3. 数据分析与统计：R语言在数据分析和统计方面有着强大的功能，而课程也深入介绍了如何利用R进行常见的统计分析。
从描述性统计到假设检验，我逐渐掌握了如何使用R语言进行数据分析，从而更好地理解数据背后的信息。
4. 数据可视化：数据可视化是R语言的一项强项，通过学习相关的包如ggplot2，我学会了如何创建各种精美、具有信息传达能力的图表。
这不仅提高了我的数据沟通能力，还使我能够更好地向他人展示数据的洞察力。
5. 实际应用与项目实践：除了理论知识，课程还注重实际应用和项目实践。
通过参与真实场景的项目，我深刻理解了如何将所学知识应用到实际问题中，并通过与同学的合作，提高了团队协作的能力。
6. 持续学习与社区参与：R语言是一个不断发展的工具，我学到的知识只是冰山一角。
课程鼓励我们积极参与R语言社区，查阅文档、阅读博客，从其他人的经验中学到更多。
持续学习的态度将是我未来的方向。
总的来说，这门R语言课程让我受益匪浅。
通过系统学习和实际操作，我不仅掌握了R语言的基本技能，还培养了数据分析的思维方式。
这将对我的职业发展和学术研究产生深远的影响。
我深深感谢这门课程给予我的启发与指导，相信R语言将成为我未来数据领域探索的得力助手。
python数据结构使用
Python 魔鬼训练营 讲师 陈晓伍
DATAGURU专业数据分析社区
第4节：Python集合
集合的结构
s = set() s = set(‘hello’) => set([‘h’,’e’,’l’,’o’]) s = set([1,2,3,4]) => set([1,2,3,4]) s = set((1,2,3,4)) => set([1,2,3,4])
Python 魔鬼训练营 讲师 陈晓伍
DATAGURU专业数据分析社区
第3节：Python字典
字典的成员 >dir(dict)
['__class__', '__cmp__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'has_key', 'items', 'iteritems', 'iterkeys', 'itervalues', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values', 'viewitems', 'viewkeys', 'viewvalues']
r语言 lasso 校准曲线
r语言 lasso 校准曲线I am excited to discuss the topic of Lasso calibration curves in R language. Lasso regression is a popular method for variable selection and regularization in regression analysis. It helps in reducing overfitting and improving the predictive accuracy of the model. The calibration curve is a useful tool for evaluating the performance of a predictive model by comparing the predicted probabilities with the actual outcomes. In this case, we will focus on how to plot and interpret a calibration curve for a Lasso regression model in R.我很激动地讨论使用R语言绘制Lasso校准曲线的主题。
Lasso回归是回归分析中常用的一种方法，用于变量选择和正则化。
它有助于减少过度拟合，并提高模型的预测准确性。
校准曲线是一种有用的工具，通过比较预测概率与实际结果来评估预测模型的性能。
在这种情况下，我们将重点介绍如何在R中绘制和解释Lasso回归模型的校准曲线。
To plot a calibration curve for a Lasso regression model in R, we first need to fit the model using the glmnet package. This package provides functions for fitting Lasso regression models and computing the predicted probabilities. Once the model is fitted, wecan use the "calibrate" function from the calibrate package to create the calibration curve. This function takes the predicted probabilities and the true outcomes as input and returns a plot showing the relationship between them.要在R中为Lasso回归模型绘制校准曲线，我们首先需要使用glmnet包拟合模型。
使用R软件进行临床研究方法与数据分析的培训课件
R软件还提供了许多进阶的可视化工具和技术，如交互式图表、动 态图表等，能够更加生动形象地展示数据。
04
临床研究数据分析案例
案例一：生存分析
总结词
生存分析是一种用于评估患者生存时间及其影响因素的研究 方法。
详细描述
生存分析主要通过计算生存函数、风险函数和生存概率等指 标，分析患者生存时间与治疗方式、疾病进展等因素的关系 。在R软件中，可以使用survival包进行生存分析，包括 Kaplan-Meier生存曲线、Cox比例风险模型等。
R与其他软件的交互
R与其他软件的交互可以通过多种方式实现，如使用R的GUI界面、使用RStudio 等集成开发环境、使用R的命令行界面等。
R与其他软件的数据交换可以通过多种格式实现，如CSV、Excel、JSON等。用 户可以使用R的读写函数将数据导入导出到这些格式中。
THANKS
感谢观看
R语言的编程技巧
控制流语句
R语言提供了if-else、for、while等控制流语句，用于控制程序的 流程。
函数编写
用户可以自定义函数，以实现特定的功能。函数的编写需要遵循一 定的语法规则，包括函数名、参数列表、函数体等。
数据处理
R语言提供了许多数据处理函数，如sort、merge、subset等，用 于对数据进行排序、合并、筛选等操作。
R软件安装与配置
总结词
简单易行的安装流程
详细描述
R软件可以在多个操作系统上运行，包括Windows、Mac和Linux。用户可以从R 官网下载安装包，根据操作系统的不同选择相应的版本进行安装。在安装过程中 ，用户可以选择添加额外的软件包和组件，以便更好地满足数据分析需求。
R软件基本操作
r语言爬虫案例
r语言爬虫案例R语言是一种流行的数据分析和统计建模工具，它具有强大的数据处理和可视化功能。
通过使用R语言的爬虫技术，我们可以从互联网上获取大量的数据，用于进行数据分析和建模。
下面是十个R语言爬虫案例，展示了如何使用R语言进行数据爬取和处理。
1. 爬取天气数据：使用R语言的爬虫技术，可以从天气网站上获取各个城市的天气数据。
通过分析这些数据，可以得出不同城市的气温、风速、湿度等信息，并进行可视化展示。
2. 爬取股票数据：通过使用R语言的爬虫技术，可以从股票网站上获取股票市场的实时数据。
可以获取股票的价格、成交量、涨跌幅等信息，并进行分析和预测。
3. 爬取新闻数据：通过使用R语言的爬虫技术，可以从新闻网站上获取各种新闻的内容和相关信息。
可以获取新闻的标题、发布时间、来源等信息，并进行文本分析和情感分析。
4. 爬取电影评分数据：通过使用R语言的爬虫技术，可以从电影评分网站上获取电影的评分和评论信息。
可以获取电影的评分、评论内容、评论人等信息，并进行数据分析和推荐系统的构建。
5. 爬取社交媒体数据：通过使用R语言的爬虫技术，可以从社交媒体平台上获取用户的信息和发布内容。
可以获取用户的个人信息、发布的文章和评论等信息，并进行用户画像和社交网络分析。
6. 爬取网站价格数据：通过使用R语言的爬虫技术，可以从电商网站上获取商品的价格和销量等信息。
可以获取商品的价格、销量、评价等信息，并进行价格趋势分析和竞争对手分析。
7. 爬取公共交通数据：通过使用R语言的爬虫技术，可以从公交网站上获取公交线路的时刻表和站点信息。
可以获取公交线路的出发时间、到达时间和经过的站点等信息，并进行公交线路优化和乘客出行分析。
8. 爬取医疗数据：通过使用R语言的爬虫技术，可以从医疗网站上获取医生的信息和疾病的治疗方案等信息。
可以获取医生的专业背景、就诊时间和患者评价等信息，并进行医疗资源分析和医疗质量评估。
9. 爬取音乐数据：通过使用R语言的爬虫技术，可以从音乐网站上获取歌曲的播放量和用户的评论等信息。
R语言实战(中文完整版)
——陈钢 2012年9月4日夜于深圳华大基因研究院
7
8
9
10
图灵社区会员 matrixvirus(matrixvirus@) 专享 尊重版权
6 那些年，我们一起学过的 R 语言（译者序）
译者致谢
感谢我的家人和女朋友敏敏，在翻译本书的过程中，他们给了我无限的支持与鼓励；感谢好 友肖楠和师兄陈钢，他们细心的校正和耐心的解惑让翻译进行得更加顺畅；感谢统计之都的谢益 辉博士和魏太云师兄，他们引领我走上了R之路，让我在统计的世界里获益匪浅；感谢所有R包 贡献者无私的分享，他们让统计变得更加多姿多彩！
14
60
1
12
1
50
10
2
40
8
2
30
6
2
4
3
20
9
2
10
42 0
0
BodyWgt BrainWgt
NonD Dream Sleep
Span Gest Pred Exp Danger BodyWgt BrainWgt NonD Dream Sleep Span Gest Pred Exp Danger BodyWgt BrainWgt NonD Dream Sleep Span Gest Pred Exp Danger
图 11-20 mtcars 数据框中变量的相关系数图。矩 阵行和列都通过主成分分析法进行了重新 排序
Sex
Male
Female
1st
2nd
Pearson residuals:
26
Child Adult Child Adult Child
Adult Age
Class 3rd
Child
双因素方差模型r语言例题
双因素方差模型r语言例题
下面是一个简单的双因素方差分析的R语言示例：
假设我们想要分析两个因素（A和B）对某个连续变量（例如某种植物的生长高度）的影响。
首先，我们需要创建一个包含两个因素和一个连续变量的数据框。
以下是一个示例数据框：
# 创建数据框
data <- data.frame(
A = factor(rep(c("A1", "A2", "A3"), each = 4)), # 因素A有3个水平
B = factor(rep(c("B1", "B2"), times = 6)), # 因素B有2个水平
Height = c(6.2, 5.8, 6.5, 6.0, 7.1, 6.9, 7.2, 6.8, 6.3, 6.5, 7.0, 6.7) # 连续变量：生长高度
)
接下来，我们可以使用aov()函数执行双因素方差分析，并使用summary()函数查看结果：
# 执行双因素方差分析
model <- aov(Height ~ A + B, data = data)
# 查看结果摘要
summary(model)
双因素方差分析将给出各个因素的主效应（如A和B的显著性）以及交互作用（A和B之间的显著性）。
结果摘要中的"Pr(>F)"列将显示各个效应的显著性水平。
请注意，此示例中的数据和结果可能是虚构的，您可以根据自
己的实际数据进行相应的修改和分析。
还可以通过其他R软件包（如car和lmertest）来拓展此示例，以进行更复杂的双因素方差分析。
r语言作业个人总结与心得
r语言作业个人总结与心得在学习R语言的过程中，我遇到了许多挑战和困惑，但同时也收获了很多知识和经验。
通过这次作业，我对R语言的应用和数据分析有了更深入的了解。
下面我将总结我在这次作业中遇到的问题、解决方法以及个人心得体会。
我遇到的第一个问题是如何读取和处理数据。
在这次作业中，我需要分析一份包含大量数据的CSV文件。
我通过使用R语言中的read.csv()函数成功读取了文件，并将其转换为数据框的形式。
接着，我遇到了数据清洗的问题，其中包括处理缺失值、异常值和重复值。
我学习并使用了R语言中的函数如is.na()、complete.cases()和duplicated()来处理这些问题。
我面临的另一个挑战是如何进行数据分析和统计。
在这次作业中，我需要计算数据的均值、中位数、标准差等统计指标，并绘制相关的图表。
我学习并使用了R语言中的函数如mean()、median()、sd()、hist()和plot()来完成这些任务。
同时，我也学习了如何使用R语言中的包（package）来扩展R的功能，比如使用ggplot2包绘制更美观和灵活的图表。
我还遇到了数据可视化的问题。
在这次作业中，我需要将数据以柱状图、散点图和折线图的形式展示出来，以便更直观地理解数据的分布和趋势。
通过学习和使用ggplot2包，我成功绘制了这些图表，并通过调整颜色、标题、坐标轴等参数使其更具可读性和美观性。
在解决问题的过程中，我意识到编程思维的重要性。
在处理数据和进行分析时，我需要清晰地定义问题，找到合适的方法和函数，并按照一定的逻辑顺序编写代码。
我学会了使用注释来解释代码的含义和目的，以及使用变量和函数命名来提高代码的可读性。
此外，我还学会了调试代码，通过输出变量的值和使用print()函数来查找错误和改进代码。
通过这次作业，我不仅学会了R语言的基本语法和常用函数，还学会了如何处理和分析数据，以及如何将结果可视化。
我深刻体会到了数据分析的重要性和应用价值，也更加清晰地认识到自己在学习和实践中的不足之处。
利用R语言进行的机器学习算法实践与优化
利用R语言进行的机器学习算法实践与优化机器学习算法在当今信息时代发挥着越来越重要的作用，它们被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、电商等。
R语言作为一种专门用于数据分析和可视化的编程语言，提供了丰富的机器学习算法库，使得我们可以利用R语言进行机器学习算法的实践与优化。
1. 机器学习算法概述机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。
监督学习是指从有标签数据中学习模型，常见的算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等；无监督学习是指从无标签数据中学习模型，常见的算法包括聚类、降维、关联规则等；强化学习是指智能体通过与环境的交互来学习最优策略，常见的算法包括Q-learning、Deep Q Network等。
2. R语言在机器学习中的应用R语言作为一种开源且功能强大的数据分析工具，拥有丰富的机器学习算法库，如caret、randomForest、xgboost等。
通过这些库，我们可以快速构建并优化各种机器学习模型。
2.1 监督学习在监督学习中，我们通常需要将数据集划分为训练集和测试集，并使用训练集训练模型，再通过测试集评估模型性能。
利用R语言中的caret包可以方便地实现这一过程，并通过交叉验证等方法选择最佳模型参数。
2.2 无监督学习无监督学习常用于聚类和降维任务。
在R语言中，我们可以使用cluster包进行K均值聚类、层次聚类等操作；使用factoextra包进行主成分分析（PCA）等降维操作。
2.3 强化学习强化学习在R语言中也有相应的实现，如RLearn包提供了Q-learning等经典强化学习算法的实现。
通过这些包，我们可以在R语言环境下进行强化学习模型的构建和优化。
3. 机器学习算法优化在实践过程中，我们常常需要对机器学习算法进行优化以提高模型性能。
常见的优化方法包括特征工程、超参数调优、模型融合等。
3.1 特征工程特征工程是指对原始数据进行处理以提取更有价值的特征。
在R语言中，我们可以使用dplyr和tidyr等包进行数据清洗和特征构建，提高模型对数据的表达能力。
r语言 随机森林 回归 最优参数
系好安全带，伙计们！我们正在潜入令人兴奋的机器学习的世界与永远流行的随机森林回归算法。
这个坏孩子不仅能把事物分类，而且能预测数值。
准备好卷起你的袖子，加入我，当我们利用R语言的力量创建我们自己的随机森林回归模型。
嘿，我们不会停下来的——我们正在寻找最终的参数，让这个模型歌舞。
让我们在这个算法上撒点魔法释放出它的全部潜力！
让我们给R环境注入一些魔法通过召唤必要的R包随机森林回归。
我们将利用“install。
packages（）”咒语来构思“随机森林”软件包，它将赋予我们构建神秘的随机森林模型所需的魔法功能。
一旦套件安全了，我们可以挥动我们的魔杖，用“ library（）” 咒语在我们的 R 会话中恢复它。
现在，我们到森林的旅程随机的可能性是真正开始的！
"好，系好安全带，准备潜入随机森林的世界！一旦我们得到了随机森林包的火力，它去时间开始设计我们可怕的回归模型。
我们需要准备我们的数据集，把它分成一个训练集和一个测试集。
我们释放出“兰多姆森林（）”功能的魔法，用训练数据来训练我们的模型，并通过在测试数据上作出预测来观察它的工作。
等等，还有更多！我们可以通过使用诸如交叉验证等很酷的技术来寻找我们随机森林回归模型的完美参数这就像找到宝藏图回归成功！让我们一起征服这个随机的森林！"。
nycflights13相关r语言题目
nycflights13是一个在R语言中非常流行的数据集，它包含了2013年纽约市飞行航班信息的统计数据。
这个数据集包括了很多不同的变量，比如航班的延误时间、飞行距离、起降机场等等。
它为R语言用户提供了一个很好的学习和实践的评台，让他们能够通过实际的数据分析来提升自己的技能。
让我们来看一下这个数据集的基本信息。
在nycflights13数据集中，包含了总共327,346条记录，以及16个不同的变量。
这些变量包括了年、月、日、星期几、出发机场、到达机场、飞行距离、飞行延误时间等等。
这些数据非常丰富，可以让我们从各个角度来进行分析和探讨。
接下来，让我们来分析一下nycflights13数据集中的一些热门问题。
我们可以通过这个数据集来分析哪个航空公司的航班延误时间最长，或者通过对出发机场和到达机场进行统计，来找出哪些机场的飞行距离最远。
这些问题都可以通过对nycflights13数据集的分析来得到答案。
nycflights13数据集还能够帮助我们进行一些更加深入的数据挖掘和分析。
我们可以通过对延误时间数据的分析，来找出延误时间最长的航班是哪一班，或者通过对航班起飞时间和到达时间的分析，来找出最拥挤的飞行时间段。
这些分析能够帮助我们更加深入地了解纽约市的航班情况，以及寻找一些潜在的改进方案。
nycflights13数据集为R语言用户提供了一个很好的学习和实践评台。
通过对这个数据集的分析，我们可以得到很多有价值的信息，也能够提升自己的数据分析能力。
希望大家都能够充分利用这个数据集，来探索更多有趣的问题，并且不断提升自己的技能。
nycflights13数据集还可以帮助我们进行一些更加细致和深入的数据挖掘和分析。
我们可以通过对延误时间数据的分析，来找出延误时间最长的航班是哪一班，以及延误的原因是什么。
这些分析能够帮助我们更加深入地了解延误情况，从而能够提出一些有效的改进和解决方案，提高飞行的准点率。
nycflights13数据集还包括了飞行距离、飞机型号、航班号等信息，这些数据能够用来进行更加复杂的分析。
r语言计算人群归因危险度的代码
R语言是一种强大的数据分析和统计建模工具，它可以帮助研究人员对大规模数据进行处理和分析。
在健康科学领域，研究人员常常需要使用R语言来计算人群的归因危险度，以评估不同因素对某种疾病或健康结果的影响程度。
下面将介绍在R语言中如何进行人群归因危险度的计算。
一、安装必要的包和加载数据在进行人群归因危险度计算之前，首先需要安装并加载必要的R包，例如"survival"、"etm"等。
还需要加载用于分析的数据集，确保数据的完整性和准确性。
二、定义模型人群归因危险度计算通常使用生存分析模型，常见的包括Cox比例风险模型、加速失效时间模型等。
在R语言中，可以使用"survival"包中的函数来定义模型，例如使用"coxph"函数定义Cox比例风险模型。
三、计算归因危险度在定义好模型之后，可以使用"etm"包中的函数来计算人群的归因危险度。
这个过程包括对各种因素的影响程度进行评估，以及计算各因素对整体危险度的贡献。
四、结果解释和可视化需要对计算得到的归因危险度进行解释，并将结果进行可视化展示。
可以使用R语言中的各种绘图函数，如"ggplot2"包中的函数，来生成直观清晰的图表，帮助理解和解释计算结果。
通过以上步骤，就可以在R语言中完成人群归因危险度的计算。
这一过程需要对R语言和生存分析模型有一定的了解，同时也需要对数据分析和统计建模有一定的经验。
希望这篇文章能够帮助研究人员在健康科学领域中进行人群归因危险度的计算，并为相关研究提供有力支持。
R语言在健康科学领域的应用越来越广泛，特别是在进行人群归因危险度计算方面。
人群归因危险度计算是非常重要的，它可以帮助研究人员评估不同因素对特定疾病或健康结果的影响程度，从而更好地指导预防和治疗工作。
下面我们将进一步讨论R语言在健康科学领域中的应用，以及人群归因危险度计算的重要性和挑战。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
江西省南昌市2015-2016学年度第一学期期末试卷（江西师大附中使用）高三理科数学分析一、整体解读试卷紧扣教材和考试说明，从考生熟悉的基础知识入手，多角度、多层次地考查了学生的数学理性思维能力及对数学本质的理解能力，立足基础，先易后难，难易适中，强调应用，不偏不怪，达到了“考基础、考能力、考素质”的目标。
试卷所涉及的知识内容都在考试大纲的范围内，几乎覆盖了高中所学知识的全部重要内容，体现了“重点知识重点考查”的原则。
1．回归教材，注重基础试卷遵循了考查基础知识为主体的原则，尤其是考试说明中的大部分知识点均有涉及，其中应用题与抗战胜利70周年为背景，把爱国主义教育渗透到试题当中，使学生感受到了数学的育才价值，所有这些题目的设计都回归教材和中学教学实际，操作性强。
2．适当设置题目难度与区分度选择题第12题和填空题第16题以及解答题的第21题，都是综合性问题，难度较大，学生不仅要有较强的分析问题和解决问题的能力，以及扎实深厚的数学基本功，而且还要掌握必须的数学思想与方法，否则在有限的时间内，很难完成。
3．布局合理，考查全面，着重数学方法和数学思想的考察在选择题，填空题，解答题和三选一问题中，试卷均对高中数学中的重点内容进行了反复考查。
包括函数，三角函数，数列、立体几何、概率统计、解析几何、导数等几大版块问题。
这些问题都是以知识为载体，立意于能力，让数学思想方法和数学思维方式贯穿于整个试题的解答过程之中。
二、亮点试题分析1．【试卷原题】11.已知,,A B C 是单位圆上互不相同的三点，且满足AB AC →→=，则AB AC →→⋅的最小值为（ ）A ．14-B ．12-C ．34-D ．1-【考查方向】本题主要考查了平面向量的线性运算及向量的数量积等知识，是向量与三角的典型综合题。
解法较多，属于较难题，得分率较低。
【易错点】1．不能正确用OA ，OB ，OC 表示其它向量。
2．找不出OB 与OA 的夹角和OB 与OC 的夹角的倍数关系。
【解题思路】1．把向量用OA ，OB ，OC 表示出来。
2．把求最值问题转化为三角函数的最值求解。
【解析】设单位圆的圆心为O ，由AB AC →→=得，22()()OB OA OC OA -=-，因为1OA OB OC ===，所以有，OB OA OC OA ⋅=⋅则()()AB AC OB OA OC OA ⋅=-⋅-2OB OC OB OA OA OC OA =⋅-⋅-⋅+ 21OB OC OB OA =⋅-⋅+设OB 与OA 的夹角为α，则OB 与OC 的夹角为2α所以，cos 22cos 1AB AC αα⋅=-+2112(cos )22α=--即，AB AC ⋅的最小值为12-，故选B 。
【举一反三】【相似较难试题】【2015高考天津，理14】在等腰梯形ABCD 中,已知//,2,1,60AB DC AB BC ABC ==∠= ,动点E 和F 分别在线段BC 和DC 上,且,1,,9BE BC DF DC λλ==则AE AF ⋅的最小值为 .【试题分析】本题主要考查向量的几何运算、向量的数量积与基本不等式.运用向量的几何运算求,AE AF ，体现了数形结合的基本思想，再运用向量数量积的定义计算AE AF ⋅，体现了数学定义的运用，再利用基本不等式求最小值，体现了数学知识的综合应用能力.是思维能力与计算能力的综合体现. 【答案】2918【解析】因为1,9DF DC λ=12DC AB =，119199918CF DF DC DC DC DC AB λλλλλ--=-=-==， AE AB BE AB BC λ=+=+，19191818AF AB BC CF AB BC AB AB BC λλλλ-+=++=++=+，()221919191181818AE AF AB BC AB BC AB BC AB BCλλλλλλλλλ+++⎛⎫⎛⎫⋅=+⋅+=+++⋅⋅ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭19199421cos1201818λλλλ++=⨯++⨯⨯⨯︒2117172992181818λλ=++≥+= 当且仅当2192λλ=即23λ=时AE AF ⋅的最小值为2918. 2．【试卷原题】20. （本小题满分12分）已知抛物线C 的焦点()1,0F ，其准线与x 轴的交点为K ，过点K 的直线l 与C 交于,A B 两点，点A 关于x 轴的对称点为D ． （Ⅰ）证明：点F 在直线BD 上； （Ⅱ）设89FA FB →→⋅=，求BDK ∆内切圆M 的方程. 【考查方向】本题主要考查抛物线的标准方程和性质，直线与抛物线的位置关系，圆的标准方程，韦达定理，点到直线距离公式等知识，考查了解析几何设而不求和化归与转化的数学思想方法，是直线与圆锥曲线的综合问题，属于较难题。
【易错点】1．设直线l 的方程为(1)y m x =+，致使解法不严密。
2．不能正确运用韦达定理，设而不求，使得运算繁琐，最后得不到正确答案。
【解题思路】1．设出点的坐标，列出方程。
2．利用韦达定理，设而不求，简化运算过程。
3．根据圆的性质，巧用点到直线的距离公式求解。
【解析】（Ⅰ）由题可知()1,0K -，抛物线的方程为24y x =则可设直线l 的方程为1x my =-，()()()112211,,,,,A x y B x y D x y -，故214x my y x =-⎧⎨=⎩整理得2440y my -+=，故121244y y m y y +=⎧⎨=⎩则直线BD 的方程为()212221y y y y x x x x +-=--即2222144y y y x y y ⎛⎫-=- ⎪-⎝⎭令0y =，得1214y yx ==，所以()1,0F 在直线BD 上.（Ⅱ）由（Ⅰ）可知121244y y m y y +=⎧⎨=⎩，所以()()212121142x x my my m +=-+-=-，()()1211111x x my my =--= 又()111,FA x y →=-，()221,FB x y →=-故()()()21212121211584FA FB x x y y x x x x m →→⋅=--+=-++=-，则28484,93m m -=∴=±，故直线l 的方程为3430x y ++=或3430x y -+=213y y -===±，故直线BD 的方程330x -=或330x -=，又KF 为BKD ∠的平分线，故可设圆心()(),011M t t -<<，(),0M t 到直线l 及BD 的距离分别为3131,54t t +--------------10分 由313154t t +-=得19t =或9t =（舍去）.故圆M 的半径为31253t r +== 所以圆M 的方程为221499x y ⎛⎫-+= ⎪⎝⎭【举一反三】【相似较难试题】【2014高考全国，22】 已知抛物线C ：y 2＝2px(p>0)的焦点为F ，直线y ＝4与y 轴的交点为P ，与C 的交点为Q ，且|QF|＝54|PQ|.（1）求C 的方程；（2）过F 的直线l 与C 相交于A ，B 两点，若AB 的垂直平分线l′与C 相交于M ，N 两点，且A ，M ，B ，N 四点在同一圆上，求l 的方程．【试题分析】本题主要考查求抛物线的标准方程,直线和圆锥曲线的位置关系的应用,韦达定理,弦长公式的应用,解法及所涉及的知识和上题基本相同. 【答案】（1）y 2＝4x. （2）x －y －1＝0或x ＋y －1＝0. 【解析】（1）设Q(x 0，4)，代入y 2＝2px ，得x 0＝8p，所以|PQ|＝8p ，|QF|＝p 2＋x 0＝p 2＋8p.由题设得p 2＋8p ＝54×8p ，解得p ＝－2(舍去)或p ＝2，所以C 的方程为y 2＝4x.（2）依题意知l 与坐标轴不垂直，故可设l 的方程为x ＝my ＋1(m≠0)． 代入y 2＝4x ，得y 2－4my －4＝0. 设A(x 1，y 1)，B(x 2，y 2)， 则y 1＋y 2＝4m ，y 1y 2＝－4.故线段的AB 的中点为D(2m 2＋1，2m)， |AB|＝m 2＋1|y 1－y 2|＝4(m 2＋1)．又直线l ′的斜率为－m ，所以l ′的方程为x ＝－1m y ＋2m 2＋3.将上式代入y 2＝4x ，并整理得y 2＋4m y －4(2m 2＋3)＝0.设M(x 3，y 3)，N(x 4，y 4)，则y 3＋y 4＝－4m，y 3y 4＝－4(2m 2＋3)．故线段MN 的中点为E ⎝ ⎛⎭⎪⎫2m2＋2m 2＋3，－2m ，|MN|＝1＋1m 2|y 3－y 4|＝4（m 2＋1）2m 2＋1m 2.由于线段MN 垂直平分线段AB ，故A ，M ，B ，N 四点在同一圆上等价于|AE|＝|BE|＝12|MN|，从而14|AB|2＋|DE|2＝14|MN|2，即 4(m 2＋1)2＋⎝ ⎛⎭⎪⎫2m ＋2m 2＋⎝ ⎛⎭⎪⎫2m 2＋22＝4（m 2＋1）2（2m 2＋1）m 4，化简得m 2－1＝0，解得m ＝1或m ＝－1， 故所求直线l 的方程为x －y －1＝0或x ＋y －1＝0.三、考卷比较本试卷新课标全国卷Ⅰ相比较，基本相似，具体表现在以下方面： 1. 对学生的考查要求上完全一致。
即在考查基础知识的同时，注重考查能力的原则，确立以能力立意命题的指导思想，将知识、能力和素质融为一体，全面检测考生的数学素养，既考查了考生对中学数学的基础知识、基本技能的掌握程度，又考查了对数学思想方法和数学本质的理解水平，符合考试大纲所提倡的“高考应有较高的信度、效度、必要的区分度和适当的难度”的原则． 2. 试题结构形式大体相同，即选择题12个，每题5分，填空题4 个，每题5分，解答题8个（必做题5个），其中第22，23，24题是三选一题。
题型分值完全一样。
选择题、填空题考查了复数、三角函数、简易逻辑、概率、解析几何、向量、框图、二项式定理、线性规划等知识点，大部分属于常规题型，是学生在平时训练中常见的类型．解答题中仍涵盖了数列，三角函数，立体何，解析几何，导数等重点内容。
3. 在考查范围上略有不同，如本试卷第3题，是一个积分题，尽管简单，但全国卷已经不考查了。
四、本考试卷考点分析表（考点/知识点，难易程度、分值、解题方式、易错点、是否区分度题）。