r可以发表论文吗
R&R有两种可能：通常所谓的是Revise & Resubmit，论文修改后再提交，如果能解决同行审稿人的质疑，接下来就比较顺利了。另外一种是Reject & Resubmit，是比前一种更为消极的信号，但比直接reject好一点。就是至少有编辑或者同行专家认识到了本文的价值（或者论文不怎么样但作者是大佬，不好意思直说），要求“重塑”成新版本后再重新投稿。如果在好期刊上得到R&R的机会，这表明作者未来“潜力”和市场价值的筹码。
标识符号：
A——理论与应用研究学术论文（包括综述报告）
B——实用性技术成果报告（科技）、理论学习与社会实践总结（社科）
C——业务指导与技术管理性文章（包括领导讲话、特约评论等）
D——一般动态性信息（通讯、报道、会议活动、专访等）
E——文件、资料（包括历史资料、统计资料、机构、人物、书刊、知识介绍等）
扩展资料：
各种类型参考文献的新著录方法及其示例列举如下：
1. 普通图书
著录格式：[序号]主要责任者.题名：其他题名信息[M].其他责任者.版本项.出版地：出版者，出版年：引文页码.
示 例：罗杰斯.西方文明史：问题与源头[M].潘惠霞，魏婧，杨艳，等，译.大连：东北财经大学出版社，2011:15-16.
2. 论文集、会议录
著录格式：[序号]主要责任者.题名：其他题名信息[C].出版地：出版者，出版年.
示 例：[1]雷光春.综合湿地管理：综合湿地管理国际研讨会论文集[C].北京：海洋出版社，2012.
3. 报告
著录格式：[序号]主要责任者.题名：其他题名信息[R].出版地：出版者，出版年.
示 例：孔宪京，邹德高，徐斌，等.台山核电厂海水库护岸抗震分析与安全性评价研究报告[R].大连：大连理工大学工程抗震研究所,2009.
4. 学位论文
著录格式：[序号]主要责任者.题名[D].大学所在城市：大学名称，出版年.
示 例：马欢.人类活动影响下海河流域典型区水循环变化分析[D].北京：北京大学，2011.
参考资料：百度百科-论文
发表论文格式模板
发表论文有一定标准格式，很多作者第一次发表论文，甚至发表过多篇论文依然对论文的格式不清楚。在此，我们通过此文对论文发表格式做个详细介绍。以下是发表论文格式模板，欢迎阅读。
发表的论文基本包含以下几部分：标题、作者名字、单位、摘要、关键词、正文、参考文献等。部分期刊杂志要求包含英文摘要和英文关键词。
一、标题
标题应该符合全文内容，是文章内容的高度概括。标题通常不得超过20个汉字，如果20个汉字仍无法说明白的，可以增加副标题。
二、作者名字
学术期刊发表论文必须有作者名字。作者名字按先后顺序被称作第一作者、第二作者、第三作者、……。一般情况下，作者的数量是不限制的，也就是说文章是由几个人合作完成的就应该是几个人。但一般不会超过5人。部分杂志要求最多3人或者2人。
目前很多地区对职称论文中的作者要求必须是第1作者才认可。所以挂名发表的作者常不会被认可。
作者有时候还存在通讯作者一说，通常通讯作者是在标注或者文尾注明。在部分地区，通讯作者享有跟第一作者相同的认可度。
如果作者名字较多，且各作者单位不同，这时候就需要对作者名字做标注。比如：张三①李四②。然后在单位名称前对应标注。
三、作者单位
作者单位是在职称评审中确定一个作者的身份的信息，尤其在学术论文中不可缺少。通常的格式是：单位，省市，邮编。例如：山东省枣庄市台儿庄区北园小学山东枣庄 277400。
作者单位应该为单位的全称，而不应该是简称。如“山东省德州市陵县第一中学”不能简写成“陵县一中”。很多地区对于单位简写的论文是不予认可的。很多作者常常应为这个原因造成职称机会错失。
四、摘要
摘要又被称为内容摘要，是对文章的一个概括性的结论。摘要通常在200字左右。摘要是对论文全文的引导，是论文格式中不可缺少的一环。摘要要求概括全文，不可以片面只讲文章的一部分。
五、英文摘要
部分杂志要求文章需要存在英文摘要。英文摘要是对中文摘要的一个翻译，要求翻译准确。
六、关键词
关键词是文章索引的一个重要部分。关键词要求必须设置准确，恰当。让别人可以较容易地根据关键词了解文章的主要谈论问题。这也是文章划类的一个基本方式。
七、英文关键词
部分杂志要求文章需要存在英文关键词。英文关键词要求翻译正确。
八、正文
学术论文的.正文为论文的主体。正文的层次应该清晰，论述应该有理有据，论文的主题更是应该明确。论文写作切忌统概统论。大帽子下写小问题。发表论文的正文长度通常在2000字到8000字之间。过多应该精简，过少应该补充。
九、参考文献
参考文献具有一定的格式。文中如有参考文献，应依照引用的先后顺序用阿拉伯数字加方括号在右上角标出，并在文中按照引用的先后顺序标注出引用参考文献的作者名、引用文题名、出版单位以及出版日期。
全文1.25倍行距
标题标题标题标题(三号宋体，居中，加粗)
【说明： 标题是能反映论文中特定内容的恰当、简明的词语的逻辑组合，应避免使用含义笼统、泛指性很强的词语(一般不超过20字，必要时可加副标题，尽可能不用动宾结构，而用名词性短语，也不用“……的研究”，“基于……”)。】
作者11，作者22，作者31，……(四号楷体，居中)
(1. 学校 院、系名，省份 城市 邮编;2. 单位名称，省份 城市 邮编)(五号楷体，居中)
摘要：(小五号黑体，缩进两格)摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容……(小五号楷体)
【说明：摘要应具有独立性和自含性，即不阅读全文，就能获得必要的信息。要使用科学性文字和具体数据，不使用文学性修饰词;不使用图、表、参考文献、复杂的公式和复杂的化学式，非公知公用的符号或术语;不要加自我评价，如“该研究对…有广阔的应用前景”，“目前尚未见报道”等。摘要能否准确、具体、完整地概括原文的创新之处，将直接决定论文是否被收录、阅读和引用。摘要长度200～300字。摘要一律采用第三人称表述，不使用“本文”、“文章”、“作者”、“本研究”等作为主语。】
关键词：(小五号黑体，缩进两格)关键词;关键词;关键词;关键词(小五号楷体，全角分号隔开)
【说明：关键词是为了便于作文献索引和检索而选取的能反映论文主题概念的词或词组，每篇文章标注3～8个关键词，词与词之间用全角分号隔开。中文关键词尽量不用英文或西文符号。注意：关键词中至少有两个来自EI控词表。一般高校数字图书馆均可查到。】
中图分类号：(小五号黑体，缩进两格)TM 344.1(小五号Times New Roman体，加粗) 文献标志码：(小五号黑体，前空四格)A(小五号Times NewRoman体，加粗)
【说明：请查阅中国图书馆分类法(第4版)(一般要有3位数字，如TM 344.1)】
引言(四号宋体，加粗，顶格)
引言……(五号宋体，段前前缩进两格)
【说明：引言作为论文的开端，主要回答“为什么研究”这个问题。它简明介绍论文的背景、相关领域的前人研究历史与现状，以及著者的意图与分析依据，包括论文的追求目标、研究范围和理论、技术方案的选取等。引言应言简意赅，不要等同于文摘，或成为文摘的注释。引言中不应详述同行熟知的，包括教科书上已有陈述的基本理论、实验方法和基本方程的推导。如果在正文中采用比较专业化的术语或缩写用词时，应先在引言中定义说明。引言一般不超过800字，且不计入章节编号。】
正文。。。。 (五号宋体，段前缩进两格)
1 篇幅、正斜体、黑体(四号宋体，加粗，顶格，序号和标题文字间空半格)
1.1 篇幅(五号宋体，加粗，顶格，序号和标题文字间空半格)
【说明：全文(计空格、图表占位)一般不超过7 000汉字。】
1.2 正斜体
1.2.1 正体(五号宋体，顶格，序号和标题文字间空半格)
【说明：变量名称用斜体单字母表示，需要区分时可加下标;下标中由文字转化来的说明性字符用正体，由变量转化来的用斜体。】
1.2.2 斜体
【说明：量单位及词头用正体。如kg、nm等。运算符用正体，如d、exp、lg、max、min等;几个特殊常数用正体，如e、π、I。】
1.3 黑体
【说明：矩阵、矢量、张量名称用黑斜体表示。】
2 层次标题
【说明：层次标题是指除文章题名外的不同级别的分标题。各级层次标题都要简短明确，同一层次的标题应尽可能“排比”。即词(或词组)类型相同(或相近)，意义相关，语气一致。】
3 插图(图题使用小五号黑体，居中，列于图下)
【说明：
1) 插图要精选，应具有自明性，切忌与表及文字表述重复。一般不超过6幅。
2) 插图要精心设计和绘制，要大小适中，线条均匀，主辅线分明。插图中文字与符号均应植字，缩尺后字的大小以处于六号或小五号为宜。
3) 插图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。
4) 插图应有以阿拉伯数字连续编号的图序(如仅有1个图，可定名为“图1”)和图题，居中排于图下。
5) 函数图要有标目，用量符号与该量单位符号之比表示，如“p / MPa”;标线数目3～7个;标线刻度朝向图内;标值圆整，一般采用0.1 n, 0.2 n, 0.5 n和1 n, 2 n, 5 n以及10 n, 20 n, 30 n, 50 n(n=1,2,3,…)较好，不要把实验数据点直接拿来作为标值，如可将0.385, 0.770, 1.155,…改为0.4, 0.8, 1.2,…,将62.5, 78.3, 101.4,…改为60, 80, 100,…，并相应平移标值线(当然图面内的数据点或曲线不能变动)。标值的数字一般不应超过3个数位，或小数点后面不超过1个“0”。为此，可通过改用标目中单位的词头或量符号前的因数来保证标值的数值尽可能处在0.1～1 000。例如：
某图上标值是1 200, 1400,…，标目为p / Pa，则可将标目改为p / kPa，相应地标值即改成1.2, 1.4,…。某图上标值是0.005, 0.010, 0.015,…，标目为R，则可将标目改为103R，相应地标值即改成5, 10,15, …。
6) 照片、灰度图清晰，彩色图要转换成黑白图表示。
7) 地图、显微图以比例尺表示尺度的放大和缩小。】
4 表格(表题使用小五号黑体，居中，列于表上)
【说明：
1) 表格要精选，应具有自明性;表格的内容切忌与插图及文字表述重复。
2) 表格应精心设计。为使表格的结构简洁，建议采用三线表，必要时可加辅助线。
3) 表格应有以阿拉伯数字连续编号的表序(如仅有1个表格，表序可定名为“表1”)和简明的表题，居中排于表格的上方。
4) 数值表格采用三线表，表头中使用“量符号/量单位”。5) 表内同一栏的数字必须上下对齐。表内不宜用“同上”、“同左”、“，，”和类似词，一律填入具体数字或文字。表内“空白”代表未测或无此项，“-”或“…”(因“-”可能与代表阴性反应相混)代表未发现，“0”代表实测结果确为零。】
5 结论(结语)
【说明：
1) 结论或结语应准确、简明、完整、有条理，可以提出建议、设想、改进意见或有待解决的问题
2) 结论是在文章结尾时对文章的论点、结果进行的归纳与总结。当从研究结果确实得出了有重要价值的创新性结论，或者对相同论题的研究得出与别人不同或相反的结论时，应采用“结论”作层次标题。
3) 当未得出明确的研究结论，或结论已在“结果与讨论”中表述，而同时需要对全文内容有一个概括性总结或进一步说明时，尤其是要对文章已解决和有待研究的问题表达作者的某些主观见解或看法时，用“结语”。
4) 文章结尾时如果不能导出条理性结论，则可写成结语进行必要的讨论，文中已有分步结论的可不再在文章结尾处写出结论。
5) 结论或结语中不能出现参考文献序号、插图及数学公式。】
参考文献：(五号宋体，加粗，顶格)
[1] 期刊——作者. 题名[文献类型标志]. 刊名, 出版年, 卷(期): 起-止页码.(不要缺少页码). (小五号宋体，缩进两格;序号使用“[]”，和内容间空半格;内容中标点符号均使用半角，后空半格)
[2] 专著——作者. 书名[文献类型标志]. 版本. 出版地: 出版者, 出版年.(出版地和出版者必须有一个)
[3] 专著中的析出文献——析出文献作者. 析出文献题名[文献类型标志]∥专著作者. 专著题名. 版本. 出版地: 出版者, 出版年:析出文献的页码.(出版地和出版者必须有一个)
[4] 专利文献——专利申请者.专利题名: 专利国别, 专利号[文献类型标志]. 公告日期或公开日期.
[5] 电子文献——作者. 题: 其他题名信息[文献类型标志/文献载体标志]. 出版地: 出版者, 出版年(更新或修改日期)[引用日期].获取和访问路径.
【说明：(详见GB/T7714-2005《文后参考文献著录规则》)
1) 参考文献应是文中直接引用的公开出版物，以15篇以上为宜，其中80%应为期刊或会议论文，80%以上为近5年出版的文献，50%以上为外文文献(若是会议论文集析出文献，必须要有会议名称、论文集的出版地、出版者、出版年、析出文献的起止页码)。
2) 参考文献采用顺序编码制，按文中出现的先后顺序编号，并在正文中指明其标引处。
3) 中外作者的姓名一律“姓前名后”。西方作者的名字部分缩写，不加缩写点且姓名全大写。
4) 作者不超过3人的姓名都写，超过3人的，余者写“，等”或“, et al”。
5) 非英文期刊文献，先按原文列出该文献，然后另起一行附上其英文译文。】
基金项目：省部级以上基金资助项目(必须要有编号)
作者简介：姓名(出生年-)，性别，职称，学位，主要研究方向，(Tel);(E-mail)。
导师姓名(联系人)，性别，职称，硕(博)士生导师，(Tel);(E-mail)。
还有其他的要求吗？
r语言绘图可以发表论文
热图是科研论文中一种常见的可视化手段，而在转录组研究领域，我们常常需要分析一些基因与基因之间的相关性，来判断生物样本中是否存在共表达情况，以及共表达基因模块。除了基因集之间，其他方向，比如免疫细胞群体之间相关性，样本的相关性，也常常用相关性热图的形式进行展示。总而言之，往大了说，任何表征相关性的数值都可以用相关性热图来进行绘制。 常规热图示例 我们先来看看下面这张图，这是一篇发表在 PLoS Medicine (IF = 11.048) 上的文章图，来看 22 种免疫细胞群体之间的相关性，其中红色的颜色代表正相关，蓝色代表负相关。每一格的数字代表相关系数。这是一种经常会用到的图形，不同于常规热图。常规热图中的每行代表一个观察值，每列代表一个样本，而我们在本次教程中，将为大家带来更高级，也更美观的相关性热图。 相关性热图 Step 1： R 包安装和数据输入 首先是安装必须 R 包，在这里我们需要用到 ggcorplot 和 ggthemes 这两个R包。 然后我们读入R表达谱数据。 数据一共有 10 个样本和 20 个基因，每一行为一个基因，每一列为一个样本，我们需要看这 20 个基因在这 10 个样本中的共表达情况，也就是基因和基因之间的相关性。 Step 2： 相关性计算 为了表示基因与基因相关性，我们除了要计算它们的相关性系数，还需要计算体现其显著性的 P 值。 计算相关性系数并显示前 6 个基因之间的相关性。相关性系数大于 0 为正相关，小于 0 为负相关。 计算基因与基因之间的相关性 P 值，其中 P 小于 0.05 认为这两个基因之间相关性是显著的。 Step 3： 相关性热图绘制 使用 ggcorplot 绘制基因与基因之间相关性热图。 Step 4： 初级美化 Circle 美化第一步，我们将矩形热图改成圆形 是不是大家瞬间觉得眼前一亮？ Step 5： 中级美化 Clustering 虽然有所美观，但是，这样上面一张相关性热图还是存在问题的，大家是否发现热图中的点非常乱，让人没办法捕捉到其中的规律，不容易让人一眼抓住重点。所以，我们要对基因进行聚类。 这张热图，已经是非常漂亮了，放在文章中绝对让人眼睛一亮，正相关负相关基因清清楚楚。 Step 6： 高级美化 Triangle 当然，我们还可以进一步改善。因为相关性之间其实是有对称在的，左上角和右下角的图其实是一样的，这样绘制比较占版面。只绘制左上角的热图，可以让我们的图看起来没有那么臃肿。 Step 7： 终级美化 Label 那么如何显示相关性强弱呢，虽然颜色和点的大小可以看出来，但是毕竟没有那么直观。所以我们将相关性系数加上，并更改热图颜色。 这样基因相关性热图就相当完美了，可以直接放在文章图中，而且比 PLoS Medicine 那篇文章看起来更漂亮呢。 Step 8： 究级美化 Omit 不过，如果我们想知道哪些基因显著性是小于 0.05 的呢，虽然颜色和点的大小以及相关性系数可以看出来，但是如果被老板们问起，模棱两可的回答，可是相当危险的哦。所以，我们把显著性p值加上，并且直接隐藏 P 小于 0.05 的基因。
还有其他的要求吗？
r语言发论文
《Journal of Informetrics》在2017年11月刊载了一篇文章《bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis》，该文章介绍了一款用于文献网络分析的R包bibliometrix，相比其他文献计量的R包（如CITAN、hindexcalculator、scholar scientoText）功能方面要齐全很多，而且能够与R中其他的包相互配合使用。下文主要结合作者发表的该篇论文以及bibliometrix的帮助文档 [1] ，对该包的所有函数进行了分类整理 ，目的是与近期学过的vosviewer和citespace进行大致对比，方便以后的学习。 Bibliometrix的函数种类包含了科学知识图谱绘制的主要流程，即数据导入、格式转化、数据清洗与整理、描述性统计、共现矩阵建立、数据标准化、图谱绘制等。 一、数据导入类函数 二、数据格式转换函数 三、数据整理与清洗 四、描述性统计 五、生成矩阵 六、矩阵标准化 七、生成图谱 bibliometrix在前期数据格式转换、数据整理与清洗、矩阵建立与标准化、描述性统计等方面灵活性很大，只要将分析文献集转换为数据框格式，就可以很方便将文献数据过渡到一般性的数据，从而广泛地利用其他R包，但在图谱的展示上存在很大的不足。 【参考】 [1]
关于论文怎么写。标准步骤如下 1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、论文格式的内容提要： 是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。...
r方0.11发表论文
其取值范围在（0,1），可以用百分数表示。如果决定系数R2越接近1，说明因变量不确定性的绝大部分能由回归方程解释，回归方程拟合度越好。反之，如果R2不大，说明 回归方程的效果不好，应该进行修改，可以考虑增加新的自变量或者使用曲线回归。
（1）当样本量很小时，此时得到一个较大的决定系数，这个决定系数也可能是虚假的。
（2）即使样本量不小，决定系数很大，也不能肯定自变量与因变量之间是线性关系，这可能是因为曲线回归效果更好的结果。尤其是当自变量的取值范围很窄时（例如：李克特5分量表），线性回归效果通常较好，这样的线性回归方程是不能用于外推预测的。
（3）当计算出一个很小的决定系数，例如 R2 =0.1时，与相关系数的显著性检验相似，如果样本量n不大，就会得到线性回归不显著的结论，而在样本量很大时，就会得出线性回归显著的结论。这时，无论是否显著，都应该尝试改进回归的效果，如增加自变量，或者采用曲线回归等。
这个你具体写什么题目大
理论上来说是要过的
调整r方。因为R方统计并不完美。事实上，它有一个主要缺陷。不管我们在回归模型中添加多少变量，它的值永远不会减少。R方和调整R方是两个评估指标，它们对评估回归问题都非常重要，添加随机独立变量无助于解释目标变量的变化。我们的R方值保持不变。因此，给我们一个错误的指示，这个变量可能有助于预测输出。然而，调整R方值下降，表明这个新变量实际上没有捕捉到目标变量的趋势。
r语言发表论文
是的，明年一月股票价格属于逻辑回归问题。逻辑回归这个模型很神奇，虽然它的本质也是回归，但是它是一个分类模型，并且它的名字当中又包含”回归“两个字，未免让人觉得莫名其妙。如果是初学者，觉得头晕是正常的，没关系，让我们一点点捋清楚。让我们先回到线性回归，我们都知道，线性回归当中 y = WX + b。我们通过W和b可以求出X对应的y，这里的y是一个连续值，是回归模型对吧。但如果我们希望这个模型来做分类呢，应该怎么办？很容易想到，我们可以人为地设置阈值对吧，比如我们规定y > 0最后的分类是1，y < 0最后的分类是0。从表面上来看，这当然是可以的，但实际上这样操作会有很多问题。最大的问题在于如果我们简单地设计一个阈值来做判断，那么会导致最后的y是一个分段函数，而分段函数不连续，使得我们没有办法对它求梯度，为了解决这个问题，我们得找到一个平滑的函数使得既可以用来做分类，又可以解决梯度的问题。很快，信息学家们找到了这样一个函数，它就是Sigmoid函数，它的表达式是：357572dfd95e096f6b1db8d0418b7666.png它的函数图像如下：3c9f8ea71dade02bee91d6837a9ab772.png可以看到，sigmoid函数在x=0处取值0.5，在正无穷处极限是1，在负无穷处极限是0，并且函数连续，处处可导。sigmoid的函数值的取值范围是0-1，非常适合用来反映一个事物发生的概率。我们认为σ(x) 表示x发生的概率，那么x不发生的概率就是 1 - σ(x) 。我们把发生和不发生看成是两个类别，那么sigmoid函数就转化成了分类函数，如果 σ(x) > 0.5 表示类别1，否则表示类别0.到这里就很简单了，通过线性回归我们可以得到00f6409abfa62fff48ef6345454c1307.png也就是说我们在线性回归模型的外面套了一层sigmoid函数，我们通过计算出不同的y，从而获得不同的概率，最后得到不同的分类结果。损失函数下面的推导全程高能，我相信你们看完会三连的(点赞、转发、关注)。让我们开始吧，我们先来确定一下符号，为了区分，我们把训练样本当中的真实分类命名为y，y的矩阵写成 Y 。同样，单条样本写成 x , x 的矩阵写成 X。单条预测的结果写成 y_hat，所有的预测结果写成Y_hat。对于单条样本来说，y有两个取值，可能是1，也可能是0，1和0代表两个不同的分类。我们希望 y = 1 的时候，y_hat 尽量大， y = 0 时， 1 - y_hat 尽量大，也就是 y_hat 尽量小，因为它取值在0-1之间。我们用一个式子来统一这两种情况：4e1d139e638f22b1f7c3c34ec7ac1750.png我们代入一下，y = 0 时前项为1，表达式就只剩下后项，同理，y = 1 时，后项为1，只剩下前项。所以这个式子就可以表示预测准确的概率，我们希望这个概率尽量大。显然，P(y|x) > 0，所以我们可以对它求对数，因为log函数是单调的。所以 P(y|x) 取最值时的取值，就是 log P(y|x) 取最值的取值。b493206f3f6ac1d18987cc2136d43e74.png我们期望这个值最大，也就是期望它的相反数最小，我们令bd1691f5ed6d3b14ad6678ea7ab4a73e.png这样就得到了它的损失函数：18ae4824989eb45abea1a568bb8afc0b.png如果知道交叉熵这个概念的同学，会发现这个损失函数的表达式其实就是交叉熵。交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的”距离“，交叉熵越小说明两个概率分布越接近，所以经常被用来当做分类模型的损失函数。关于交叉熵的概念我们这里不多赘述，会在之后文章当中详细介绍。我们随手推导的损失函数刚好就是交叉熵，这并不是巧合，其实底层是有一套信息论的数学逻辑支撑的，我们不多做延伸，感兴趣的同学可以了解一下。硬核推导损失函数有了，接下来就是求梯度来实现梯度下降了。这个函数看起来非常复杂，要对它直接求偏导算梯度过于硬核(危)，如果是许久不碰高数的同学直接肝不亚于硬抗苇名一心。ade04cadcb25c9674f76ec1fa217eb85.png为了简化难度，我们先来做一些准备工作。首先，我们先来看下σ 函数，它本身的形式很复杂，我们先把它的导数搞定。77509348117bf958bd84c57fbbe2c048.png因为 y_hat = σ(θX) ，我们将它带入损失函数，可以得到，其中σ(θX)简写成σ(θ) ：7cc17ea96bd209a6a71e30a89827553e.png接着我们求 J(θ) 对 θ 的偏导，这里要代入上面对 σ(x) 求导的结论：363b945b9b4cc57919d3d503c45c0ff6.png代码实战梯度的公式都推出来了，离写代码实现还远吗？不过巧妇难为无米之炊，在我们撸模型之前，我们先试着造一批数据。我们选择生活中一个很简单的场景——考试。假设每个学生需要参加两门考试，两门考试的成绩相加得到最终成绩，我们有一批学生是否合格的数据。希望设计一个逻辑回归模型，帮助我们直接计算学生是否合格。为了防止sigmoid函数产生偏差，我们把每门课的成绩缩放到(0, 1)的区间内。两门课成绩相加超过140分就认为总体及格。2d25f5bfaa9ec45a3089c4f12c201ccf.png这样得到的训练数据有两个特征，分别是学生两门课的成绩，还有一个偏移量1，用来记录常数的偏移量。接着，根据上文当中的公式，我们不难(真的不难)实现sigmoid以及梯度下降的函数。2bf9363d9bb6a71a0e0e33a1234d5c7b.png这段函数实现的是批量梯度下降，对Numpy熟悉的同学可以看得出来，这就是在直接套公式。最后，我们把数据集以及逻辑回归的分割线绘制出来。097c155cf08a23efc7d2e3d69b4704e2.png最后得到的结果如下：9db92f8f8681c247a6cba139152c5ca2.png随机梯度下降版本可以发现，经过了1万次的迭代，我们得到的模型已经可以正确识别所有的样本了。我们刚刚实现的是全量梯度下降算法，我们还可以利用随机梯度下降来进行优化。优化也非常简单，我们计算梯度的时候不再是针对全量的数据，而是从数据集中选择一条进行梯度计算。基本上可以复用梯度下降的代码，只需要对样本选取的部分加入优化。cfd38e0b28894b1016968075e6a1bc3b.png我们设置迭代次数为2000，最后得到的分隔图像结果如下：6a1a9d6962bf1b801f0a8801883dec05.png当然上面的代码并不完美，只是一个简单的demo，还有很多改进和优化的空间。只是作为一个例子，让大家直观感受一下：其实自己亲手写模型并不难，公式的推导也很有意思。这也是为什么我会设置高数专题的原因。CS的很多知识也是想通的，在学习的过程当中灵感迸发旁征博引真的是非常有乐趣的事情，希望大家也都能找到自己的乐趣。今天的文章就是这些，如果觉得有所收获，请顺手点个关注或者转发吧，你们的举手之劳对我来说很重要。相关资源：【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码...文章知识点与官方知识档案匹配算法技能树首页概览33030 人正在系统学习中打开CSDN，阅读体验更佳VGG论文笔记及代码_麻花地的博客_vgg论文VGG论文笔记及代码 VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 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a = 1 print("fun:hardlim,result:%f"%a) #对称硬极限函数 def hardlims(data): if data < 0: a = -1 e继续访问两个重要极限定理推导两个重要极限定理： limx→0sinxx=1(1) \lim_{x \rightarrow 0} \frac{\sin x}{x} = 1 \tag{1} x→0limxsinx=1(1) 和 limx→∞(1+1x)x=e(2) \lim_{x \rightarrow \infty} (1 + \frac{1}{x})^x = e \tag{2} x→∞lim(1+x1)x=e(2) 引理(夹逼定理) 定义一： 如果数列 {Xn}\lbrace X_n \rbrace{Xn}，{Yn}继续访问【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码...【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码数据).docx资源推荐 资源评论 鲸鱼算法(WOA)优化变分模态分解(VMD)参数python 5星 · 资源好评率100% 1.python程序 2.有数据集,可直接运行 matlab批量读取excel表格数据...机器学习--逻辑回归_科技论文精讲的博客机器学习-逻辑回归分析(Python) 02-24 回归和分类方法是机器学习中经常用到的方法区分回归问题和分类问题:回归问题:输入变量和输出变量均为连续变量的问题;分类问题:输出变量为有限个离散变量的问题。因此分类及回归分别为研究这两类问题...常见函数极限limx→0sinx=1\lim_{x\to 0}\frac{\sin}{x}=1x→0limxsin=1 limx→∞(1+1x)x=e\lim_{x\to \infty}(1+\frac{1}{x})^x=ex→∞lim(1+x1)x=e limα→0(1+α)1α=e\lim_{\alpha\to 0}(1+\alpha)^\frac{1}{\alpha}=eα→0lim(...继续访问逻辑回归原理及代码实现公式自变量取值为任意实数，值域[0,1]解释将任意的输入映射到了[0,1]区间，我们在线性回归中可以得到一个预测值，再将该值映射到Sigmoid函数中这样就完成了由值到概率的转换，也就是分类任务预测函数其中，分类任务整合解释对于二分类任务（0，1），整合后y取0只保留，y取1只保留似然函数对数似然此时应用梯度上升求最大值，引入转换为梯度下降任务求导过程参数更新多分类的softmax。............继续访问python手写数字识别论文_Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问...本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题。分享给大家供大家参考,具体如下: 1、MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题:输入黑白的手写阿拉伯数字,通过机器学习判断输入的是几。可以通过TensorFLow下载MNIST手写数据集,...逻辑回归问题整理_暮雨林钟的博客逻辑回归问题整理 之前只是简单的接触过逻辑回归,今天针对于最近看论文的疑惑做一个整理; 逻辑回归与极大似然的关系: 逻辑回归的提出主要是在线性问题下为分类问题而提出的; 简单来说,针对于一个二分类问题,我们需要将线性函数映射为一...机器学习算法-逻辑回归（一）：基于逻辑回归的分类预测（代码附详细注释）1 逻辑回归的介绍和应用 1.1 逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。 逻辑回归模型的优劣势: 优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低； 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 1.2继续访问逻辑回归：原理+代码（作者：陈玓玏） 逻辑回归算是传统机器学习中最简单的模型了，它的基础是线性回归，为了弄明白逻辑回归，我们先来看线性回归。 一、线性回归 假设共N个样本，每个样本有M个特征，这样就产生了一个N*M大小的样本矩阵。令矩阵为X，第i个样本为Xi，第i个样本的第j个特征为Xij。令样本的观测向量为Y，第i个样本的观测值为Yi，那么就会有以下公式： （X+[1]N*1）*W = Y 也就是说，...继续访问浅谈逻辑回归_jzhx107的博客LMSE回归的回归平面受左上角两个绿色样本的影响而向上倾斜。 支持向量机的分离平面只由两个支持向量决定。 另外我们看到,在本例中逻辑回归和支持向量机得到的分离平面很接近,但是支持向量机的推导和训练过程要比逻辑回归复杂很多。所以加州...论文研究-基于HBase的多分类逻辑回归算法研究.pdf_多分类逻辑回归...论文研究-基于HBase的多分类逻辑回归算法研究.pdf,为解决在大数据环境下,用于训练多分类逻辑回归模型的数据集可能会超过执行计算的客户端内存的问题,提出了块批量梯度下降算法,用于计算回归模型的系数。将训练数据集存入HBase后,通过设置表...【机器学习】 逻辑回归原理及代码大家好，我是机器侠~1 Linear Regression（线性回归）在了解逻辑回归之前，我们先简单介绍一下Linear Regression（线性回归）。线性回归是利用连续性的变量来预估实际数值（比如房价），通过找出自变量与因变量之间的线性关系，确定一条最佳直线，称之为回归线。并且，我们将这个回归关系表示为2 Logistic Regression（...继续访问最新发布 【大道至简】机器学习算法之逻辑回归(Logistic 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...继续访问逻辑回归，原理及代码实现Ⅰ.逻辑回归概述： 逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，它属于一种在线学习算法，可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新，而不需要重新利用历史数据训练。因此在实际开发中，一般针对该类任务首先都会构建一个基于LR的模型作为Baseline Model，实现快速上线，然后在此基础上结合后续业务与数据的演进，不断的优化改进。 由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。例如：评论信息正负情感分析（二分类）、用户点继续访问逻辑(logistic)回归算法原理及两种代码实现①简单介绍了逻辑回归的原理 ②介绍了两种代码实现方法继续访问由两个重要极限推导常见等价无穷小以及常见导数公式两个重要极限 第一个重要极限 limx→0xsinx=1 \lim_{x\rightarrow0}\frac{x}{sinx}=1x→0limsinxx=1 第二个重要极限 limx→+∞(1+1x)x=e \lim_{x\rightarrow+\infty}(1+\frac{1}{x})^x=ex→+∞lim(1+x1)x=e 等价无穷小 1. ln(1+x)~x limx→0ln(1+x)x=limx→0ln(1+x)1x=ln(limx→+∞(1+1x)x)=lne=1 \lim_{继续访问机器学习——逻辑回归算法代码实现机器学习——逻辑回归算法代码实现前言一、逻辑回归是什么？二、代码实现1.数据说明2.逻辑回归代码 前言 最近准备开始学习机器学习，后续将对学习内容进行记录，该文主要针对逻辑回归代码实现进行记录！同时也准备建一个群，大家可以进行交流，微信：ffengjixuchui 一、逻辑回归是什么？ 逻辑回归概念篇可看博主之前的文章，传送门 二、代码实现 1.数据说明 你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。
还有其他的要求吗？