R语言学习（更新ing)

最新推荐文章于 2024-11-02 09:23:30 发布
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分类专栏： R
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遇到的问题与解决：

1、提示图片边界太大，以至于图片显示不出

> mean(Nile)
[1] 919.35
> sd(Nile)
[1] 169.2275
> hist(Nile)
Error in plot.new() : figure margins too large

解决：> win.graph(width=4.875, height=2.5,pointsize=8)
            > hist(Nile)

专栏问答：R 语言扩展包安装出问题？解决方案详细来教你（更新20250128）
DAT｜R科学与人工智能
01-28 535
许多R用户，特别是新手，常常会在安装扩展包时遇到问题。常见的问题包括“无法安装Rtools”、“下载超时”、“依赖包缺失”等，尤其是在Windows系统上。本文通过一个同学的疑问，详细讲解R包安装过程中的常见问题及其解决方案。
R语言网络分析2：graph函数和应用
R语言与生物信息学
02-22 5667
产生网络 自定义 BioC 中用得最多的网络类型可能是 graphNEL 类。使用 graphNEL 类的同名函数可以产生自定义网络： library(graph) str(graphNEL) #> function (nodes = character(), edgeL = list(), edgemode = "undirected") nds <- letters[1:3] gx1 <- graphNEL(nodes = nds, edgemode =
R语言绘图详解
古韦的专栏
09-09 1万+
除了低级作图命令之外，图形的显示也可以用绘图参数来改良。绘图参 数可以作为图形函数的选项（但不是所有参数都可以这样用），也可以用函 数par来永久地改变绘图参数，也就是说后来的图形都将按照par指定的参数 来绘制。例如，下面的命令： > par(bg="yellow") 将导致后来的图形都以黄色的背景来绘制。有73个绘图参数，其中一些 有非常相似的功能。这些参数详细的列表可以参阅?pa
R语言-对数据对象而言常用的函数
justisme的博客
08-22 349
r语言remarkdown展示图_解决R markdown 图片显示不完整
weixin_39710396的博客
12-19 3373
R markdown功能多多可以用网页HTML、PDF、Word等多种展示方式。做presentation非常有用，文件小，内容大。最近我想做一个R Markdown写一些作用，然后发现R Markdown无论如何，图片都显示不全，如下图。图片显示不全解决方法1. 谷歌不管做什么，遇到问题先谷歌，我们肯定不是第一个遇到这个问题的人，当然我尝试使用中文，但是搜索到的结果少之又少。之后转换成英文，这时...
机器学习实战 AdaBoost算法 python3实现 R语言实现
weixin_41206770的博客
03-25 4159
机器学习实战里面对各种算法的解释都比较详尽，但是python的更新导致里面部分代码运行错误。在搜集了众多资料后发现并没有人跑来把机器学习实战这本书的python3写一下。可能大佬们觉得这小菜一碟，所以我在学习的时候把代码整理了一下放到这里希望可以帮助一些和我一样刚刚开始学习python，但是拿着一堆python2的代码无从下手的小码农们。本文原理部分来自网络。如有错误欢迎指正。其实AdaBoost...
学习笔记：深度学习（6）——基于深度学习的语言模型
Morganfs的博客
04-25 1923
预训练模型梳理：从NNLM到词嵌入、从ELMo到GPT&BERT，以及After GPT&BERT。
从零开始学习python 1（持续更新中ing）
L_F0724的博客
11-02 983
人为规定符合某种规则的计数方式规则：X进制——逢X进一、借一当X举例：生活中的进制：10进制、60进制、7进制、12进制计算机中的进制：2进制、8进制、16进制。
python学习笔记ing
06-26
- 使用原始字符串(`r`)可以避免转义字符的作用，如 `print(r'a\nb')`，这将直接打印 `a\nb` 而不是换行效果。 #### 字符串与编码 - **字符编码的基础概念**： - 计算机内部处理的是二进制数据，为了处理文本，...
R语言可视化之分面
05-16
R语言可视化之分面
RatingBar显示不全或图片拉伸解决方案
11-23
RatingBar星星显示不全或星星图片被拉伸解决，手机上显示正常，更换个其他分辨率的手机就会出现显示不全，或者不够撑满控件的大小
差异表达基因热图怎么看_热图的解读及边界聚类的意义
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weixin_39614704的博客
11-19 3万+
热图（heatmap）是分子生物学文章里（尤其是microarray, RNA-seq相关论文）经常出现的图片。但热图一般有哪些用途，具体涉及哪些不同的参数画法，需要清楚了解。1. 关于热图的用途热图的用途一般有两个。以RNA-seq为例，热图可以：1）直观呈现多样本多个基因的全局表达量变化；2）呈现多样本或多基因表达量的聚类关系。第一个很容易理解，通过使用颜色（例如红绿的深浅）来展示多个样本多个...
R语言绘图时的边界碰撞问题
weixin_33856370的博客
11-27 1195
当我们在绘图时，经常会遇到这样的问题，添加的文字标记超出了坐标系的问题，导致文字显示不全 比如下面这个例子： plot(c(1,5),c(1,5)) text(5,5.1,"ABCDEF") 生成的图片如下： 我们想要给右上角的点加个文字标记，但是文字内容太长，超过了坐标系的范围，没显示全 想要解决类似的问题，当然是加大坐标系的范围，但是加到多少合适呢， 最笨的办法就是每次加一点点，然后看效...
R语言读取 文件 中文乱码，R语言画图 中文不显示
weixin_40467413的博客
11-26 9826
R语言 读入excel文件：用openxlsx   install.packages(openxlsx) library(openxlsx)   a&lt;-read.xlsx("exercise1.xlsx",sheet=1) #文件名+sheet的序号，简单粗暴 a&lt;-read.xlsx("景点.xlsx",sheet=1)   解决读入中文乱码： Sys.setlo...
R语言直接保存图形而不显示图形
bug在左，生活在右
12-11 9265
保存为jpeg图形时： setwd("d://") jpeg(file="Rplot.jpeg") plot(1:10)#此处为想要画的图形的语句 dev.off() 同理，也可以保存为png或pdf格式。
r语言 画图显示不出来_将实验结果呈现出来—使用R语言绘制漂亮的热图
weixin_28999139的博客
12-30 9336
“大家都知道画出漂亮的图是文章命中的关键。平时同学们是不是会经常使用96孔板，384孔板做实验呢，那如何用绘制漂亮的热图直观的表达实验结果”笔者做过相关的联合抑菌实验。而热图这种可以直观地辨识出数据差异的表达形式不是能很好的展示我们用96孔板所做的实验结果嘛？由于平时用软件画出的图并不好看。因此在这里分享并展示一下。另外，本篇文章的来源仅仅是作者结合自己所学与遇到的问题所萌发的想法。意...
大语言模型是不是要把语句切分成词向量再导入模型的？
最新发布
06-22
<think>嗯，用户这次的问题转向了大语言模型的输入处理机制，核心是想了解语句是否需要切分成词向量再输入模型。这其实是个很好的基础问题，涉及到LLM的底层工作原理。从用户引用的资料来看，ta可能已经接触过分词和词向量的概念（引用[1][2][3][4]都涉及分词技术），但存在认知偏差——误以为所有语言模型都必须显式分词。实际上现代LLM的处理方式要灵活得多。需要重点向用户解释几个关键点：第一是输入单元的多样性，从传统的词级到现在的子词级（BPE/WordPiece），甚至字节级（Byte-levelBPE）。第二要强调Transformer架构的自注意力机制天生支持任意token序列，不像早期RNN那样强依赖词边界。第三是端到端训练的优势，词向量更多是中间产物而非必须输入形式。用户可能隐含的疑问在于：如果不分词，模型怎么理解语言？这里需要举例说明子词切分的实际效果，比如"unwilling"拆成"un"+"will"+"ing"三个有语义的片段。同时要澄清词向量在模型中的实际地位——它只是嵌入层生成的数学表示，而非预处理步骤。考虑到用户引用了中文分词的内容（jieba等），可以补充说明中文处理的特殊性：由于没有空格分隔，中文确实更需要分词，但像BERT这类模型其实通过字符级输入也能工作。不过最佳实践仍然是使用专用分词器。最后要提醒工程实践中的关键点：tokenizer必须与模型训练时保持一致，否则会导致性能断崖式下降。这个坑很多新手都会踩到。</think>关于大语言模型（LLM）如何处理输入语句的问题，核心答案如下： ### 1. **输入处理流程** 大语言模型**不直接输入词向量**，而是通过以下步骤处理语句： 1. **分词（Tokenization）** 将原始语句切分为离散单元（token），例如： - 英文：`"language"` → `["l", "ang", "u", "age"]`（子词切分） - 中文：`"语言模型"` → `["语", "言", "模", "型"]`（字符级）或 `["语言", "模型"]`（词级）[^1][^3][^4] 2. **向量化（Embedding）** 通过嵌入层（如 `nn.Embedding`）将每个 token 映射为稠密向量 $\mathbf{v} \in \mathbb{R}^d$，例如： $$ \mathbf{v}_{\text{语}} = \text{Embedding}(\text{token}_\text{语}) $$ 这些向量构成输入矩阵 $\mathbf{X} \in \mathbb{R}^{n \times d}$（$n$ 为 token 数）[^2] ### 2. **分词方式对比** | **类型** | **示例** | **特点** | **适用模型** | |----------------|-----------------------|-----------------------------------|-------------------| | **词级分词** | `["语言", "模型"]` | 依赖分词工具，可能损失细粒度语义 | 早期RNN/LSTM | | **子词分词** | `["语", "言", "模", "型"]` | 平衡语义与效率，解决未登录词问题 | BERT, GPT 系列 | | **字符级分词** | `["语", "言", "模", "型"]` | 无需分词工具，但序列长度显著增加 | 特定场景模型 | ### 3. **关键技术细节 - **子词切分算法** 采用 Byte Pair Encoding (BPE) 或 WordPiece，通过统计合并高频字符对生成词表： ``` 初始：["l", "o", "w", "e", "r"] 合并高频对"lo" → ["lo", "w", "e", "r"] 最终生成子词："low", "er" ``` - **位置编码** 添加位置向量 $\mathbf{p}_i$ 保留序列顺序信息： $$ \mathbf{X}_{\text{final}} = \mathbf{X} + \mathbf{P}, \quad \mathbf{P} = [\mathbf{p}_1, \mathbf{p}_2, ..., \mathbf{p}_n]^T $$ ### 4. **工程实践要点 - **统一分词器**：必须使用模型预训练时的分词器（如GPT-4用`tiktoken`，BERT用`WordPiece`）[^2][^4] - **中文处理特殊性**： - 字符级输入可避免分词错误（如`"机器学习"`误分为`["机器", "学习"]`漏掉组合语义）[^3][^4] - 但词级输入在专业领域（如金融、医疗）可能更精确[^4] ### 5. **总结流程 ```mermaid graph LR A[原始语句] --> B[Tokenization] B --> C[Token序列] C --> D[Embedding层] D --> E[词向量矩阵] E --> F[位置编码] F --> G[Transformer输入] ``` > **核心结论**：LLM **先分词再生成向量**，而非直接输入词向量。分词策略（子词/字符/词级）直接影响模型性能和泛化能力[^1][^2][^3][^4]。
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