ggplot2是一款强大的图形可视化R包，其作图方式易于理解，且生成的图形精美，定制化程度也很高，应该是R里面最流行的可视化工具。本文关注于ggplot2包的安装、ggplot2基本作图语法等。 一 ggplot2的安装 > .libPaths("~/R/…

ggplot2基本句型 ggplot(score.df, aes(x delta))geom_xxx() #score.df是数据框 #geom_xxx()是作图函数，如geom_point()等等去掉背景色/网格线 theme_bw()#去掉背景色 theme(panel.gridelement_blank(),axis.text.xelement_blank())#去掉网格线背景色与坐标轴标签…

文章目录 一、基础概念和语法1、ggplot2 概述ggplot2 的核心理念：图层语法 2、基本语法ggplot() 函数aes() 函数 (aesthetic mappings)图层概念： 操作符 二、几何对象 (geometric objects)三、数据映射 (Mapping)1、映射概述x 轴和 y 轴映射色彩、大小、…

文章目录 一、ggplot2包的简介二、ggplot2包的基本语法三、 简单案例3.1 第一步：利用ggplot()函数进行数据的映射3.2 第二步：确定几何图形的类型3.3 常见的几何函数 四、案例进阶4.1 添加颜色和改变大小4.2 进一步添加标题并居中4.3 多种几何图形结合 五…

文章目录 1.1 Ggplot2介绍1.2 Ggplot2特点默认值迭代高级元素 1.3 Ggplot2映射组件layerScalecoordtheme 1.4 Ggplot2自带数据集1.5 Ggplot2组成部分1.6 美观性参数1.7 多子图绘制1.8 图形类型与函数1.9 曲线拟合1.10 箱线图1.11 频率直方图与密度曲线1.12 柱状图1.13 时间序列…

最近在自学R语言，但是从纯粹的理论开始学习太慢了而且没有实操不太行，所以目前是在实际应用中查漏补缺，遇到什么临时学什么，然后把笔记都一一记录下啦。分享出来一边是方便自己查找，另一方面也是想方便和我一样入门的菜…

文章目录 报错信息解决 报错信息 able of handling various complex tasks. Please report the progress of this project to the team members.> 0%| …

Perceptron感知机代码讲解笔记 核心代码讲解 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris #鸢尾花三分类问题 import matplotlib.pyplot as pltirisload_iris() #this func return a dictionary #print(iris) print(type(iris.data),type…

目 录 1 感知机（Perceptron） 1.1 定义1.2 几何解释1.3 学习策略1.4 算法 1.4.1 原始形式1.4.2 对偶形式1.5 感知机 Vs 支持向量机2 算法实现 2.1 实现原始形式算法2.2 实现对偶形式算法2.3 sklearn练习——自定义数据二分类2.4 对比练习——鸢尾花数据分类 2.4.1 鸢尾花数据集…

最近在B站看沐神的动手学深度学习视频，记录一下学习过程 查看本文的jupyter notebook格式,更加清晰美观哦！ 多层感知机 多层感知机在单层神经网络之间加入了一个或多个全连接隐藏层。为了避免多个全连接层的仿射变换叠加之后仍是仿射变换，从…

大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的…

论文阅读——MMMLP: Multi-modal Multilayer Perceptron for Sequential Recommendations MMMLP：用于顺序推荐的多模态多层感知器 摘要 顺序推荐旨在通过捕获用户交互项目的历史序列来向用户提供潜在有趣的产品。尽管它促进了广泛的物理场景，但多模态…

1.什么是感知机？ 1957年美国学者Frank Rosenblatt提出__感知机__的概念。__感知机接收多个信号，输出一个信号。__每个输入信号都会分别乘以相应的权重w，然后下一层神经元会将传送信号的总和求和，当这个总和超过某个界限后&#x…

多层感知机和优化算法 目录 前言 一、Multilayer perceptron 二、BP算法 三、BP算法的优缺点 四、Optimization algorithm 1、Momentum method 2、Adaptive Gradient 3、RMSProp: Root Mean Square Prop 4、Adam算法 总结 前言 多层感知机是深度学习的基础&#xff0c…

电脑由许多连接在一起的基本细胞（也叫做神经元）来产生高度复杂的模式。 McCulloch 和 Pitts于是在1943年给出了一个高度简化的神经元模型，以用于对生物神经元进行关键特征建模。也就是我们常说的MP或者MCP模型。 MP的核心思想是每个MCP神经元…

感知机是简单的线性分类模型 ，是二分类模型。其间用到随机梯度下降方法进行权值更新。参考他人代码，用matlab实现总结下。 权值求解过程通过Perceptron.m函数完成 function W Perceptron(X,y,learnRate,maxStep) % Perceptron.m % Perception Learning …

Perceptron 原理 简单的感知机可以看作一个二分类&#xff0c;假定我们的公式为 f(x) sign(w *x b) 我们把 -b 做为一个标准&#xff0c;w* x 的结果与 -b 这个标准比较&#xff0c; w*x > -b, f(x) 1 w *x < -b, f(x) -1 不难看出w是超平面的法向量&#xff0c;…

机器学习——感知机 感知机(perceptron)是一种二分类的线性模型&#xff0c;属于判别模型&#xff0c;也称为线性二分类器。输入为实例的特征向量&#xff0c;输出为实例的类别(取1和-1)。可以视为一种使用阶梯函数激活的人工神经元,例如通过梅尔频率倒谱系数&#xff08;MFCC…

本内容首先介绍感知机简述&#xff1b;然后介绍感知机模型&#xff1b;接着叙述感知机的学习策略&#xff0c;特别是损失函数&#xff1b;最后介绍感知机学习算法&#xff0c;包括原始形式和对偶形式&#xff0c;并证明算法的收敛性。 目录 一、简述 二、感知机模型 三、感…

文章目录 〇、推荐一、简介二、模型三、感知机算法的原始形式1、理论2、实现3、效果 四、感知机算法的对偶形式1、理论2、实现3、效果 数学公式网站推荐 〇、推荐 无意中发现了一个巨牛的人工智能教程&#xff0c;忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础&#xff0c;通俗易懂…