原创 2 感知機(Perceptron)
是二類分類的線性分類模型,屬於判別模型 目的:求出將訓練數據進行線性劃分的分離超平面 輸入:實例的特徵向量 輸出:實例的類別,有+1,-1兩種值 兩種形式:原始形式,對偶形式 感知機模型 假設輸入空間(特徵空間)是X⊆Rn
原创 1 ggplot2 圖形語法
ggplot2 通過 “+”來連接圖層達到疊加的搭配組合的圖形 ggplots 中的圖形部件: 數據(data): 數據集必須是 data.frame 的格式 映射(mapping):映射函數:aes() 幾何圖像(geom)
原创 Command Line
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原创 CONN Notes
for resting state data it is perfectly fine to leave the ‘weight’ field to ‘none’: http://www.nitrc.org/forum/mess
原创 4 決策樹(Decision Tree)
決策樹是一種基本的分類與迴歸方法 以下內容討論用於分類的決策樹,是由訓練數據集估計條件概率的模型 在學習時,利用訓練數據,根據損失函數最小化的原則建立決策樹,模型 在預測時,對新的數據,利用決策樹模型進行分類 決策樹學習通常包含
原创 數據導入導出與基本處理 - R
以下是導入: - txt 格式導入: data<-read.table("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\myfile.txt",header=F)#TXT讀入 CSV 格式導入: da
原创 3 TreeMap
使用包 TreeMap 語法: treemap(data, index=c("item","subitem"), vSize="time1", vColor="time2", type="comp", title='aaa
原创 2 文字雲
使用字符雲包:wordcloud2 語法 wordcloud2(data, size = 1, minSize = 0, gridSize = 0, fontFamily = NULL, fontWeight = 'norma
原创 5 散點圖
使用ggplot自帶的數據集diamonds 基本語法 ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(aes(colour=cut)) 加入 主題 經濟學人主題 ggplot(
原创 Principles of Neural Science
Part I Chapter 1 The Brain and Behavior Explaining behavior in terms of the brain’s activities is the task of neur
原创 4 柱狀圖
基本使用: 單序列柱形圖:ggplot(mpg,aes(class,displ))+geom_bar(stat="identity",fill="steelblue") 多系列簇狀柱形圖:ggplot(data=mpg,aes(
原创 Task based process
3dClustSim Estimate the probability of false positive (noise-only) clusters. 3dClustSim computes a cluster-size t
原创 Step by Step
工具安裝(以下皆在Windows下) Miniconda 或 Anaconda 根據操作系統安裝好以後,測試是否正常安裝:conda --version 若出現 conda不是內部或者外部命令 ,那麼就是環境變量還沒有配置,需
原创 The Anatomy of Movement
The primary motor cortex, or M1, is one of the principal brain areas involved in motor function. M1 is located in t
原创 Basic
jQuery is a library, or set of helpful add-ons, to the JavaScript programming language. basic syntax: $(document)