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可視化文章集錦(套路、配色易结、編輯枕荞、在線工具、R搞动、CIRCOS躏精、Cytoscape)
數(shù)據(jù)可視化是解析、理解和展示數(shù)據(jù)不可缺少的一部分鹦肿。炫或不炫看個人喜好和功底矗烛，能否達意是最基本的要求---最合適的圖示和配色表達最直觀的含義。 本文整理了關(guān)于可視化套路 (什么...
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Shiny文檔翻譯-a.02 使用isolate()阻斷響應
翻譯自：Stop reactions with isolate()轉(zhuǎn)載請注明來源 響應阻斷器：避免依賴 有的時候箩溃，對于一個observer或響應終端而言瞭吃，具備訪問響應值或響應...
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R語言ggboxplot-一文掌握箱線圖繪制所有細節(jié)作者：白介素2相關(guān)閱讀：R語言ggplot2繪制箱線圖R語言生存分析04-Cox比例風險模型診斷R語言生存分析03-Cox比例風險模型R語言生存分析-02-ggforestR...
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從Keras開始掌握深度學習-4 通過TensorBoard分析模型前言 TensorBoard是一個機器學習的可視化工具，能夠有效地展示Tensorflow在運行過程中的計算圖涣旨、各種指標隨著時間的變化趨勢以及訓練中使用到的數(shù)據(jù)信息歪架。通過使用...
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從Keras開始掌握深度學習-5 優(yōu)化你的模型前言 在第3篇教程里面，我們所編寫的CNN進行分類的模型準確度達到了80%霹陡。對于一個分類模型來說和蚪，80%的準確率不算很低了止状。但是，在現(xiàn)有的情況下攒霹，我們應該如何優(yōu)化這個模型呢导俘？...
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關(guān)于ML的模型選擇的驗證集與交叉驗證的疑惑與解答
之前粗略的讀過西瓜書的關(guān)于模型的評估與選擇這一章 關(guān)于對模型的泛化性評估，以為無非就是分為訓練集和測試集剔蹋，分別用來訓練模型以及計算誤差旅薄。 再往下看，什么交叉驗證法泣崩、留出法.....
