介紹 莖葉圖（Stem-and-Leaf display)又稱“枝葉圖”，由統計學家約翰托奇( Arthur Bowley)設計，它的思路是將數組中的數按位數進行比較，將數的大小基本不變或變化不大的位作為一個主干（莖），將變化大的位的數作為分枝（葉），列在主干的后面，這樣就可以清楚地看到每個主干 ...

與直方圖相比，莖葉圖更能細致的看出數據分布情況！ 代碼： > x<-c(25, 45, 50, 54, 55, 61, 64, 68, 72, 75, 75,+ 78, 79, 81, 83, 84, 84, 84, 85, 86, 86, 86,+ 87, 89 ...

哭暈 你真的學會了stem()函數了嗎？ stem()函數的使用方法是： stem(x, scale=1,width=80, atom=le-08) 其中x是數據向量． scale控制繪出莖葉圖的長度． width繪圖的寬度 ...

持續更新~ 散點圖 條形圖 文氏圖 餅圖 盒型圖 頻率直方圖 熱圖 PCA圖 3D圖 火山圖 分面圖 分面制作小多組圖 地圖 練習數據： 想研究某現象的分子機制，老板豪氣的來一句，先測個轉錄組吧，看下差異表達基因。 是否在心 ...

1、貝葉斯定理 P(A∣B)=P(A)P(B∣A)P(B) P(A|B)是已知B發生后A的條件概率，也由於得自B的取值而被稱作A的后驗概率。 P(B|A)是已知A發生后B的 ...

　　很久的時間沒有更新了，一是因為每天加班到比較晚的時間，另外，公司不能上網，回家后就又懶得整理，最近在看機器學習實戰的書籍，因此才又決定重新拾起原先的博客！ 　　今天講的是第三章的貝葉斯分類方法，我們從一個簡簡單單的例子開始入手：首先看（1）圖中的例子，假設有一個裝了7塊時候的罐子，其中3塊時 ...

自我理解貝葉斯算法也就是通過概率來判斷C是屬於A類還是B類，下面是具體代碼（python3.5 測試通過） 文字流程解釋一波 　　1 ） 加載訓練數據和訓練數據對應的類別 　　2） 生成詞匯集，就是所有訓練數據的並集 　　3） 生成訓練數據的向量集，也就是只包含0和1的向量集 ...

目錄 圖模型 貝葉斯網絡 條件獨立的三種情況 第一種情況tail-to-tail 第二種情況tail-to-head 第三種情況head-to-head D-seperation 貝葉斯網絡模型 圖模型 圖 ...