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首先，既然你要画残差(residual)的qqplot 那一定要先做回归。你没说明回归自变量和因变量都是什么，假设第二列是因变量pressure[2]，第三列是自变量pressure[3]1.回归><-lm(pressure[2]~1+pressure[3])2.做qq图这里不用qqplot这个指令，用qqnorm和qqline就好>qqnorm($res)>qqliine($res)提取？就直接()比如你要第二列和第三列>(pressure[c(2,3)],file="c:\",quote=F,"\t")第一个参数pressure[c(2,3)]是你要提取的变量第二个参数file= 是你要存放的地址和文件名 第三个参数quote=F 是你打出来的数字都没有引号（默认是字符型）第四个参数 是不要行名称（为什么不要？自己试试就知道了）第五个参数sep="\t" 每列数据之间空一个tab的距离，也就是8个字节，清晰明了。
1、参考文献 设置超链接: 时间分布和成员分析 ； QQ聊天内容 ； recharts安装包官方介绍 2、读入QQ聊天记录 文本内容 QQ文本读入的形式从左到右分别为“时间”，“用户”，“聊天信息” 时间信息涉及年份，日期以及具体时间。可以根据时间信息分析群的活跃分布情况 特殊的第十行 可以发现第十行的时间，用户都为空格 文件上传分两行表示。第九行出现“[图片]郭樱分享文件”；第十行只出现文件名称 3、时间分析 、一星期分布 QQ 群的聊天兴致星期分布：周二，周六聊天最多；一般周一，周日很少聊天 想知道周二总共有过多少次发言吗？ 把鼠标点在周二的“柱形”上就可以知道了 、24小时分布 聊天兴致在一天中的分布 交流高峰期一般在上班时间：上午9点到11点~下午14点到17点；夜间讲话不多 、每天的发言次数分布 如何知道“折线图”中，高峰期是哪一天呢？ 把鼠标点在高峰期就可以知道了 点击右上角柱形图标，即可展示为柱形图 每天的发言次数按从大到小排列，可以知道2016年11月24日是个重大的日子其实是一个很普通的周四（不过节，不放假） 小技巧 想要在页面里展现更多行吗？ 在show 10 entries里选择想要的页数吧 4、聊天内容分析、初次分词结果 根据 搜狗词库日常聊天用语词库 对数据进行分词。 从分词结果可以发现“的”，“了”，“好”，“就”，“吗”等连接词，语气词高频度出现，所以需要对一些无用信息进行删除 、字符长度大于1的词汇 排列前三的为图片、表情、你们 “李主任”出现44次（search中输入李主任即可查询）；“月报”出现43次。一看就是个正规的群 、删除初次分词中无意义信息 删除一些无意信息后，“图片”，“表情”仍为主要词汇 看来“吃”是群里的主要话题 、展示清除后，排名前1500的词 同时删除“图片”，“表情”两词
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做数据分析必须学R语言的4个理由R 是一种灵活的编程语言，专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库，处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的大数据领域的一个有用工具，并且已集成到多个商用包中，比如 IBM SPSS? 和 InfoSphere?，以及 Mathematica。本文提供了一位统计学家Catherine Dalzell对 R 的价值的看法。为什么选择 R?R可以执行统计。您可以将它视为 SAS Analytics 等分析系统的竞争对手，更不用提 StatSoft STATISTICA 或 Minitab 等更简单的包。政府、企业和制药行业中许多专业统计学家和方法学家都将其全部职业生涯都投入到了 IBM SPSS 或 SAS 中，但却没有编写过一行 R 代码。所以从某种程度上讲，学习和使用 R 的决定事关企业文化和您希望如何工作。我在统计咨询实践中使用了多种工具，但我的大部分工作都是在 R 中完成的。以下这些示例给出了我使用 R 的原因：R 是一种强大的脚本语言。我最近被要求分析一个范围研究的结果。研究人员检查了 1,600 篇研究论文，并依据多个条件对它们的内容进行编码，事实上，这些条件是大量具有多个选项和分叉的条件。它们的数据(曾经扁平化到一个 Microsoft? Excel? 电子表格上)包含 8,000 多列，其中大部分都是空的。研究人员希望统计不同类别和标题下的总数。R 是一种强大的脚本语言，能够访问类似 Perl 的正则表达式来处理文本。凌乱的数据需要一种编程语言资源，而且尽管 SAS 和 SPSS 提供了脚本语言来执行下拉菜单意外的任务，但 R 是作为一种编程语言编写的，所以是一种更适合该用途的工具。R 走在时代的前沿。统计学中的许多新发展最初都是以 R 包的形式出现的，然后才被引入到商业平台中。我最近获得了一项对患者回忆的医疗研究的数据。对于每位患者，我们拥有医生建议的治疗项目数量，以及患者实际记住的项目数量。自然模型是贝塔—二项分布。这从上世纪 50 年代就已知道，但将该模型与感兴趣的变量相关联的估算过程是最近才出现的。像这样的数据通常由广义估计方程式 (general estimating equations, GEE) 处理，但 GEE 方法是渐进的，而且假设抽样范围很广。我想要一种具有贝塔—二项 R 的广义线性模型。一个最新的 R 包估算了这一模型：Ben Bolker 编写的 betabinom。而 SPSS 没有。集成文档发布。 R 完美地集成了 LaTeX 文档发布系统，这意味着来自 R 的统计输出和图形可嵌入到可供发布的文档中。这不是所有人都用得上，但如果您希望便携异步关于数据分析的书籍，或者只是不希望将结果复制到文字处理文档，最短且最优雅的路径就是通过 R 和 LaTeX。没有成本。作为一个小型企业的所有者，我很喜欢 R 的免费特定。即使对于更大的企业，知道您能够临时调入某个人并立即让他们坐在工作站旁使用一流的分析软件，也很不错。无需担忧预算。R 是什么，它有何用途?作为一种编程语言，R 与许多其他语言都很类似。任何编写过代码的人都会在 R 中找到很多熟悉的东西。R 的特殊性在于它支持的统计哲学。一种统计学革命：S 和探索性数据分析140 字符的解释：R 是 S 的一种开源实现，是一种用于数据分析和图形的编程环境。计算机总是擅长计算 — 在您编写并调试了一个程序来执行您想要的算法后。但在上世纪 60 和 70 年代，计算机并不擅长信息的显示，尤其是图形。这些技术限制在结合统计理论中的趋势，意味着统计实践和统计学家的培训专注于模型构建和假设测试。一个人假定这样一个世界，研究人员在其中设定假设(常常是农业方面的)，构建精心设计的实验(在一个农业站)，填入模型，然后运行测试。一个基于电子表格、菜单驱动的程序(比如 SPSS 反映了这一方法)。事实上，SPSS 和 SAS Analytics 的第一个版本包含一些子例程，这些子例程可从一个(Fortran 或其他)程序调用来填入和测试一个模型工具箱中的一个模型。在这个规范化和渗透理论的框架中，John Tukey 放入了探索性数据分析 (EDA) 的概念，这就像一个鹅卵石击中了玻璃屋顶。如今，很难想像没有使用箱线图(box plot) 来检查偏度和异常值就开始分析一个数据集的情形，或者没有针对一个分位点图检查某个线性模型残差的常态的情形。这些想法由 Tukey 提出，现在任何介绍性的统计课程都会介绍它们。但并不总是如此。与其说 EDA 是一种理论，不如说它是一种方法。该方法离不开以下经验规则：只要有可能，就应使用图形来识别感兴趣的功能。分析是递增的。尝试以下这种模型;根据结果来填充另一个模型。使用图形检查模型假设。标记存在异常值。使用健全的方法来防止违背分布假设。Tukey 的方法引发了一个新的图形方法和稳健估计的发展浪潮。它还启发了一个更适合探索性方法的新软件框架的开发。S 语言是在贝尔实验室由 John Chambers 和同事开发的，被用作一个统计分析平台，尤其是 Tukey 排序。第一个版本(供贝尔实验室内部使用)于 1976 年开发，但直到 1988 年，它才形成了类似其当前形式的版本。在这时，该语言也可供贝尔实验室外部的用户使用。该语言的每个方面都符合数据分析的 “新模型”：S 是一种在编程环境操作的解释语言。S 语法与 C 的语法很相似，但省去了困难的部分。S 负责执行内存管理和变量声明，举例而言，这样用户就无需编写或调试这些方面了。更低的编程开销使得用户可以在同一个数据集上快速执行大量分析。从一开始，S 就考虑到了高级图形的创建，您可向任何打开的图形窗口添加功能。您可很容易地突出兴趣点，查询它们的值，使散点图变得更平滑，等等。面向对象性是 1992 年添加到 S 中的。在一个编程语言中，对象构造数据和函数来满足用户的直觉。人类的思维始终是面向对象的，统计推理尤其如此。统计学家处理频率表、时间序列、矩阵、具有各种数据类型的电子表格、模型，等等。在每种情况下，原始数据都拥有属性和期望值：举例而言，一个时间序列包含观察值和时间点。而且对于每种数据类型，都应得到标准统计数据和平面图。对于时间序列，我可能绘制一个时间序列平面图和一个相关图;对于拟合模型，我可能绘制拟合值和残差。S 支持为所有这些概念创建对象，您可以根据需要创建更多的对象类。对象使得从问题的概念化到其代码的实现变得非常简单。一种具有态度的语言：S、S-Plus 和假设测试最初的 S 语言非常重视 Tukey 的 EDA，已达到只能 在 S 中执行 EDA 而不能执行其他任何操作的程度。这是一种具有态度的语言。举例而言，尽管 S 带来了一些有用的内部功能，但它缺乏您希望统计软件拥有的一些最明显的功能。没有函数来执行双抽样测试或任何类型的真实假设测试。但 Tukey 认为，假设测试有时正合适。1988 年，位于西雅图的 Statistical Science 获得 S 的授权，并将该语言的一个增强版本(称为 S-Plus)移植到 DOS 以及以后的 Windows? 中。实际认识到客户想要什么后，Statistical Science 向 S-Plus 添加了经典统计学功能。添加执行方差分析 (ANOVA)、测试和其他模型的功能。对 S 的面向对象性而言，任何这类拟合模型的结果本身都是一个 S 对象。合适的函数调用都会提供假设测试的拟合值、残差和 p-值。模型对象甚至可以包含分析的中间计算步骤，比如一个设计矩阵的 QR 分解(其中 Q 是对角线，R 是右上角)。有一个 R 包来完成该任务!还有一个开源社区大约在与发布 S-Plus 相同的时间，新西兰奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 决定尝试编写一个解释器。他们选择了 S 语言作为其模型。该项目逐渐成形并获得了支持。它们将其命名为 R。R 是 S 的一种实现，包含 S-Plus 开发的更多模型。有时候，发挥作用的是同一些人。R 是 GNU 许可下的一个开源项目。在此基础上，R 不断发展，主要通过添加包。R 包 是一个包含数据集、R 函数、文档和 C 或 Fortran 动态加载项的集合，可以一起安装并从 R 会话访问。R 包向 R 添加新功能，通过这些包，研究人员可在同行之间轻松地共享计算方法。一些包的范围有限，另一些包代表着整个统计学领域，还有一些包含最新的技术发展。事实上，统计学中的许多发展最初都是以 R 包形式出现的，然后才应用到商用软件中。在撰写本文时，R 下载站点 CRAN 上已有 4,701 个 R 包。其中，单单那一天就添加了 6 个 R 。万事万物都有一个对应的 R 包，至少看起来是这样。我在使用 R 时会发生什么?备注：本文不是一部 R 教程。下面的示例仅试图让您了解 R 会话看起来是什么样的。R 二进制文件可用于 Windows、Mac OS X 和多个 Linux? 发行版。源代码也可供人们自行编译。在 Windows? 中，安装程序将 R 添加到开始菜单中。要在 Linux 中启动 R，可打开一个终端窗口并在提示符下键入 R。您应看到类似图 1 的画面。 图 1. R 工作区在提示符下键入一个命令，R 就会响应。此时，在真实的环境中，您可能会从一个外部数据文件将数据读入 R 对象中。R 可从各种不同格式的文件读取数据，但对于本示例，我使用的是来自 MASS 包的 michelson 数据。这个包附带了 Venables and Ripley 的标志性文本 Modern Applied Statistics with S-Plus(参见 参考资料)。michelson 包含来自测量光速的流行的 Michelson and Morley 实验的结果。清单 1 中提供的命令可以加载 MASS 包，获取并查看 michelson 数据。图 2 显示了这些命令和来自 R 的响应。每一行包含一个 R 函数，它的参数放在方括号 ([]) 内。清单 1. 启动一个 R 会话2+2 # R can be a calculator. R responds, correctly, with (“MASS”) # Loads into memory the functions and data sets from# package MASS, that accompanies Modern Applied Statistics in Sdata(michelson) # Copies the michelson data set into the () # Lists the contents of the workspace. The michelson data is (michelson) # Displays the first few lines of this data set.# Column Speed contains Michelson and Morleys estimates of the# speed of light, less 299,000, in km/s.# Michelson and Morley ran five experiments with 20 runs each.# The data set contains indicator variables for experiment and (michelson) # Calls a help screen, which describes the data set.图 2. 会话启动和 R 的响应 现在让我们看看该数据(参见 清单 2)。输出如 图 3 中所示。清单 2. R 中的一个箱线图# Basic boxplotwith(michelson, boxplot(Speed ~ Expt))# I can add colour and labels. I can also save the results to an = with(michelson, boxplot(Speed ~ Expt, xlab=”Experiment”, las=1,ylab=”Speed of Light – 299,000 m/s”,main=”Michelson-Morley Experiments”,col=”slateblue1″))# The current estimate of the speed of light, on this scale, is Add a horizontal line to highlight this (h=, lwd=2,col=”purple”) #Add modern speed of lightMichelson and Morley 似乎有计划地高估了光速。各个实验之间似乎也存在一定的不均匀性。图 3. 绘制一个箱线图 在对分析感到满意后，我可以将所有命令保存到一个 R 函数中。参见清单 3。清单 3. R 中的一个简单函数MyExample = function(){library(MASS)data(michelson) = with(michelson, boxplot(Speed ~ Expt, xlab=”Experiment”, las=1,ylab=”Speed of Light – 299,000 m/s”, main=”Michelsen-Morley Experiments”,col=”slateblue1″))abline(h=, lwd=2,col=”purple”)}这个简单示例演示了 R 的多个重要功能：保存结果—boxplot() 函数返回一些有用的统计数据和一个图表，您可以通过类似 = … 的负值语句将这些结果保存到一个 R 对象中，并在需要时提取它们。任何赋值语句的结果都可在 R 会话的整个过程中获得，并且可以作为进一步分析的主题。boxplot 函数返回一个用于绘制箱线图的统计数据(中位数、四分位等)矩阵、每个箱线图中的项数，以及异常值(在 图 3 中的图表上显示为开口圆)。请参见图 4。图 4. 来自 boxplot 函数的统计数据 公式语言— R(和 S)有一种紧凑的语言来表达统计模型。参数中的代码 Speed ~ Expt 告诉函数在每个 Expt (实验数字)级别上绘制 Speed 的箱线图。如果希望执行方差分析来测试各次实验中的速度是否存在显著差异，那么可以使用相同的公式：lm(Speed ~ Expt)。公式语言可表达丰富多样的统计模型，包括交叉和嵌套效应，以及固定和随机因素。用户定义的 R 函数— 这是一种编程语言。R 已进入 21 世纪Tukey 的探索性数据分析方法已成为常规课程。我们在教授这种方法，而统计学家也在使用该方法。R 支持这种方法，这解释了它为什么仍然如此流行的原因。面向对象性还帮助 R 保持最新，因为新的数据来源需要新的数据结构来执行分析。InfoSphere? Streams 现在支持对与 John Chambers 所设想的不同的数据执行 R 分析。R 与 InfoSphere StreamsInfoSphere Streams 是一个计算平台和集成开发环境，用于分析从数千个来源获得的高速数据。这些数据流的内容通常是非结构化或半结构化的。分析的目的是检测数据中不断变化的模式，基于快速变化的事件来指导决策。SPL(用于 InfoSphere Streams 的编程语言)通过一种范例来组织数据，反映了数据的动态性以及对快速分析和响应的需求。我们已经距离用于经典统计分析的电子表格和常规平面文件很远，但 R 能够应付自如。从 版开始，SPL 应用程序可将数据传递给 R，从而利用 R 庞大的包库。InfoSphere Streams 对 R 的支持方式是，创建合适的 R 对象来接收 SPL 元组(SPL 中的基本数据结构)中包含的信息。InfoSphere Streams 数据因此可传递给 R 供进一步分析，并将结果传回到 SPL。R 需要主流硬件吗?我在一台运行 Crunchbang Linux 的宏碁上网本上运行了这个示例。R 不需要笨重的机器来执行中小规模的分析。20 年来，人们一直认为 R 之所以缓慢是因为它是一种解释性语言，而且它可以分析的数据大小受计算机内存的限制。这是真的，但这通常与现代机器毫无干系，除非应用程序非常大(大数据)。R 的不足之处公平地讲，R 也有一些事做不好或完全不会做。不是每个用户都适合使用 R：R 不是一个数据仓库。在 R 中输入数据的最简单方式是，将数据输入到其他地方，然后将它导入到 R 中。人们已经努力地为 R 添加了一个电子表格前端，但它们还没流行起来。电子表格功能的缺乏不仅会影响数据输入，还会让以直观的方式检查 R 中的数据变得很困难，就像在 SPSS 或 Excel 中一样。R 使普通的任务变得很困难。举例而言，在医疗研究中，您对数据做的第一件事就是计算所有变量的概括统计量，列出无响应的地方和缺少的数据。这在 SPSS 中只需 3 次单击即可完成，但 R 没有内置的函数来计算这些非常明显的信息，并以表格形式显示它。您可以非常轻松地编写一些代码，但有时您只是想指向要计算的信息并单击鼠标。R 的学习曲线是非平凡的。初学者可打开一个菜单驱动的统计平台并在几分钟内获取结果。不是每个人都希望成为程序员，然后再成为一名分析家，而且或许不是每个人都需要这么做。R 是开源的。R 社区很大、非常成熟并且很活跃，R 无疑属于比较成功的开源项目。前面已经提到过，R 的实现已有超过 20 年历史，S 语言的存在时间更长。这是一个久经考验的概念和久经考验的产品。但对于任何开源产品，可靠性都离不开透明性。我们信任它的代码，因为我们可自行检查它，而且其他人可以检查它并报告错误。这与自行执行基准测试并验证其软件的企业项目不同。而且对于更少使用的 R 包，您没有理由假设它们会实际生成正确的结果。结束语我是否需要学习 R?或许不需要;需要 是一个感情很强烈的词。但 R 是否是一个有价值的数据分析工具呢?当然是的。该语言专为反映统计学家的思考和工作方式而设计。R 巩固了良好的习惯和合理的分析。对我而言，它是适合我的工作的工具。
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：它的函数图像如下：可以看到，sigmoid函数在x=0处取值，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) > 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：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。我们期望这个值最大，也就是期望它的相反数最小，我们令这样就得到了它的损失函数：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。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。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) ：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：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。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。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。最后得到的结果如下：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。我们设置迭代次数为2000，最后得到的分隔图像结果如下：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 牛津大学视觉组(VGG)官方网站: Abstract 在这项工作中,我们研究了在大规模图像识别环境中卷积网络深度对其......MNIST研究》论文和Python代码_通信与逆向那些事的博客_机器...1、逻辑回归算法 逻辑回归(Logistic Regression),与它的名字恰恰相反,它是一个分类器而非回归方法,在一些文献里它也被称为logit回归、最大熵分类器(MaxEnt)、对数线性分类器等。 使用中的LogisticRegression方法来训练...两个重要极限的推导两个重要极限 （1） limθ→0sinθθ=1 （θ为弧度） \underset{\theta \rightarrow 0}{\lim}\frac{\sin \theta}{\theta}=1\ \ \text{（}\theta \text{为弧度）} θ→0limθsinθ=1 （θ为弧度） （2） limx→∞(1+1x)x=e \underset{x\rightarrow \infty}{\lim}\left( 1+\frac{1}{x} \ri继续访问两个重要极限及其推导过程一、 证明：由上图可知， 即 二、 证明：首先证明此极限存在 构造数列 而对于n+1 ...继续访问...是多项式回归】Jeff Dean等论文发现逻辑回归和深度学习一样好_qq...其中,基线 aEWS(augmented Early Warning Score)是一个有 28 个因子的逻辑回归模型,在论文作者对预测患者死亡率的传统方法 EWS 进行的扩展。而 Full feature simple baseline 则是 Uri Shalit 说的标准化逻辑回归。 注意到基线模型(红...数学模型——Logistic回归模型(含Matlab代码)_苏三有春的博客...Logistic回归模型是一种非常常见的统计回归模型,在处理大量数据,揭示各自变量如何作用于因变量(描述X与Y之间的关系)时有着十分重要的作用。笔者在写Logit回归模型前参加了一次市场调研比赛,在这次比赛中学到了很多东西,同时发现,许多优秀获...《神经网络设计》第二章中传递函数import math #硬极限函数 def hardlim(data): if data < 0: a = 0 else: 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% 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 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 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 Regression)详解(附代码)---非常通俗易懂！逻辑回归详细推导，附github代码继续访问第二重要极限公式推导过程_机器学习——一文详解逻辑回归「附详细推导和代码」...在之前的文章当中，我们推导了线性回归的公式，线性回归本质是线性函数，模型的原理不难，核心是求解模型参数的过程。通过对线性回归的推导和学习，我们基本上了解了机器学习模型学习的过程，这是机器学习的精髓，要比单个模型的原理重要得多。新关注和有所遗忘的同学可以点击下方的链接回顾一下之前的线性回归和梯度下降的内容。讲透机器学习中的梯度下降机器学习基础——线性回归公式推导(附代码和演示图)回归与分类在机器学习...继续访问机器学习之逻辑回归，代码实现（附带sklearn代码，小白版）用小白的角度解释逻辑回归，并且附带代码实现继续访问热门推荐 两个重要极限及相关推导极限两个重要极限： ①limx→0sinxx=1\lim_{x \to 0}\frac{\sin x}{x} = 1 ②limx→∞(1+1x)x=e\lim_{x \to \infty}(1 + \frac{1}{x})^x = e 关于重要极限①的推导极限可以参考： 无穷小的等价代换 由重要极限②可以推导出： limx→∞(1+1x)x⇒limx→0(1+x)1x=e\lim_{x \t继续访问（一）机器学习——逻辑回归（附完整代码和数据集）什么是逻辑回归？ 首先逻辑回归是一种分类算法。逻辑回归算法和预测类算法中的线性回归算法有一定的类似性。简单来讲，逻辑回归，就是通过回归的方法来进行分类，而不是进行预测，比如预测房价等。 逻辑回归解决的问题 先看下面的图，已知平面上分布的红点和蓝点，逻辑回归算法就是解决怎么根据一系列点，计算出一条直线（或者是平面）将平面上的点分成两类，一般的解决方法就是建立一个数学模型，然后通过迭代优化得到一个最优...继续访问机器学习：逻辑回归及其代码实现一、逻辑回归（logistic regression）介绍 逻辑回归，又称为对数几率回归，虽然它名字里面有回归二字，但是它并不像线性回归一样用来预测数值型数据，相反，它一般用来解决分类任务，特别是二分类任务。 本质上，它是一个percetron再加上一个sigmoid激活函数，如下所示： 然后逻辑回归采用的损失函数是交叉熵： ...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。
r语言数据挖掘课程论文
刚接触R语言一周，和matab不同R作用于数据挖掘的库很多,详解见 R语言数据挖掘包 ，下面简介文本分析经常使用到的三个包 tm 为文本挖掘提供综合性处理 Rwordmsg 进行中文分词 wordcloud 统计词云 以第三届泰迪杯A题提供的数据集国美-Sheet1进行文本分析 : 第三届泰迪杯 转化为txt的数据集如下图所示:
生成词云:
目录 一般的VCF文件都很大，用手动提取里面的信息肯定不大现实。用 vcfR 就可以轻松实现。 vcfR 自带测试文件 vcfR_test 。就用这个文件来操作一下吧。 在分区 Genotype 里，通过观察 FORMAT 列可以看到一共有四种类型的数据 GT:GQ:DP:HQ ，至于这四种类型的数据个各自代表什么意思大家可以查阅知乎百度谷歌。我们可以提取出我们想要的数据类型。比方说最重要的 GT (genotype)。 同样，我们也可以提取例如 DP (测序深度Read Depth)的数字矩阵。 值的注意的是这里用到了参数 = TRUE 使得数据自动转换成了数字。但是并不是对所有类型的数据都有效，比方说我们重复一下提取 gt 。 在没有任何报错的情况下 gt 变成了一堆毫无意义的数字，很明显不合理，不要用这些经过错误转换的数据进行下一步分析，比方说喜闻乐见的主成分分析。 在一些类型的数据里可能会出现一个以上的结果，比方说上面的 HQ 数据。 一般情况下我们只需要每一列的第一个数字 不需要samtools之类的软件我们也可以实现vcf数据读取自由，关键是可以直接写入内存进行下一步的统计分析和数据可视化，个人感觉是很有效的提高了生产力。值得花时间学习一下这个工具。
爬虫抓取论文参考文献
是的，毕业论文可以使用爬虫数据，但是这取决于你的论文题目和研究方向。如果你的论文需要使用爬虫数据，那么你需要附上相应的代码，以便评审者可以检查你的研究方法和结果的可靠性。此外，你还需要清楚地解释你的代码，以便评审者可以理解你的研究过程。
是可以的。如果你使用爬虫来收集数据，你需要在你的论文中提供完整的代码，以便有兴趣的读者能够测试爬取的正确性。你也要在你的论文中提供丰富的注释，以便读者可以理解你的爬虫是如何运行的。
当然可以，现在有很多的，但是你必须保证爬取的数据的质量啊
这是俄罗斯的一个网站，通过输入文献的链接或者DOI或者PubMed号可以下载几乎所有SCI论文。
scihub是一个开放性的大型文献获取平台，人们可以通过搜索网站来从中获取一些自己需要的文献内容，但是scihub这个网站遭到了许多出版社的封杀，所以scihub网站的网址也会经常的发生变化，因此每次搜索需要文献的时候最好是重新搜索网站，
防止网站发生变化。在工作和学习时经常要查阅一些SCI文献，但是各个高校和科研院所购文献的覆盖度大不同，有可能遇到所需要的文献是所在单位没购买的。这个时候下载文献就是件麻烦的事了，单独购买很昂贵，其他方法寻找也非常麻烦。这个时候Sci-Hub就是很好的工具，通过这个网站可以方便地下载到绝大部分SCI论文的全文。
补充资料：
2011年，埃尔巴克彦搭建起Sci-Hub，试图帮助人们绕开出版商的付费墙。Sci-Hub通过爬虫自动抓取学术论文。当用户需要某篇付费论文时，Sci-Hub会自动登录一个已订阅该期刊的机构账号。用户下载论文的同时，网站会自动备份论文，下一个用户提出同样下载需求时，就无须登录账号。
对于被“付费墙”挡在论文之外的人来说，Sci-Hub很便捷，只要输入所需论文的题目或者DOI编码，论文全文就出来了，还可免费下载。
然而，垄断出版商爱思唯尔在纽约起诉了她，她说自己不是律师，但也知道可能面临严厉处罚。但这位姑娘坚称这不会阻止自己。在写给法庭的信中，她称爱思唯尔是钱的：如果你不付钱，就没办法阅读文章。
她不仅拒绝向法庭屈服，还决意要展开运动保证学生可以免费获得研究论文。她说希望自己的行为能带来更为广泛的变革。
数据爬取论文参考文献
问题一：写论文的参考文献哪里可以找到啊 上期刊网，对论文的相关信息进行检索就可以找到相关的文献资料了。 这里有期刊网网址： dlibki/kns50/ chinaqking/ 问题二：大学生毕业论文怎么找参考文献？ 建议你选题后，先看一些参考文献后在开始撰写毕业论文。从知网，万方，超星，维普搜关键字找参考文献。知网比较权威以及全。 问题三：写论文的时候如何快速的查找参考文献？ 论文写作，先不说内容，首先格式要正确，一篇完整的论文，题目，摘要（中英文）订目录，正文（引言，正文，结语），致谢，参考文献。规定的格式，字体，段落，页眉页脚，开始写之前，都得清楚的，你的论文算是写好了五分之一。 然后，选题，你的题目时间宽裕，那就好好考虑，选一个你思考最成熟的，可以比较多的阅读相关的参考文献，从里面获得思路，确定一个模板性质的东西，照着来，写出自己的东西。如果时间紧急，那就随便找一个参考文献，然后用和这个参考文献相关的文献，拼出一篇，再改改。 正文，语言必须是学术的语言。一定先列好提纲，这就是框定每一部分些什么，保证内容不乱，将内容放进去，写好了就。 参考文献去中国知网搜索，校园网免费下载。 合适采纳 问题四：我写毕业论文,怎么找参考文献? 中国知网 问题五：如何快速的找论文的参考文献啊 一般从中国知网下载论文时，知网会自动提供记录正确的所有参考文献，在论文的下方点击相应的参考文献链接就会自动跳转到相应的参考文献记录上去。当然，你也可以直接跳至论文的文后参考文献中去逐条寻找。 问题六：论文写好了，参考文献怎么写？怎么找这些内容从哪里出来的？ 你要找出来这段话，出直什么著作《》？，什么出版社，什么时间出版，第几版，作者是谁。找的方法可以在图书馆找比较方便。 问题七：写毕业论文时应该怎样查找参考文献？参考文献应该从哪里获取？ 这个的看你是写什么方面的。然后到网上好些书，贴在后面就可以了。 问题八：医学论文参考文献怎么查找？ 文献时最好是从中文开始，然后是外文文献。主要有以下几种方法： 1. 根据文章出处，去一些较大图书馆查找原文。 2. 如果学校或单位有CNKI，维普，万方的话，就比较好办，中文文献一般都可以搞定，把关键词、期刊名称、卷，期、年等信息输入即可检索到。 3. 对于自然科学来讲英文文献检索首推Elsevier，Springer等。这些数据库里面文献很多，可以为我们提供很多的文献资源。 4.如果所在单位或大学没有购买这些数据库，我们可以去Science网上杂志找文章，对中国人完全免费！另外还可以通过Google学术搜索（）来查询。里面一般会搜出来你要找的文献，在Google学术搜索里通常情况会出现“每组几个”等字样,然后进入后，分别点击，里面的其中一个就有可能会下到全文。 5. 如果上面的方法找不到全文，就把文章作者的名字或者文章的title在Google 里搜索（不是Google 学术搜索），用作者的名字来搜索，是因为很多国外作者都喜欢把文章的全文（PDF）直接挂在网上，一般情况下他们会把自己的文章挂在自己的个人主页（home page）上，这样可能也是为了让别的研究者更加了解自己的学术领域，这样你就有可能下到你想要的文献的全文了。第一作者查不到个人主页，就接上面的方法查第二作者。 如果通过上面几种方式你还没有找到文献全文，那你还可以试一试以下几种方法： 1. 根据作者E-mail地址，向作者索要 ，这是最有效的方法之一，一般都愿意向你提供，但一定要简洁！为了更方便大家向作者索取原文，下面是模板： Dear Professor ××× I am in ××× Institute of ×××, Chinese Academy of am writing to request your assistance. I search one of your papers: ________（你想要的文献题目）, but I can not read full-text content, would you mind sending your papers by E-mail? Thank you for your assistance. Best wishes !(or best regards) 出于礼貌，如果你要的文献作者E-mail给你了，千万别忘记回信致谢。 2. 让所在的研究所图书馆的管理员帮忙从外面的图书馆文献传递，不过有的文献可能是收费的。 3. 到网络资源上求助，如果你需要的文献目前还没有电子版，也可以通过馆藏求助获得全文。在找到中文文献之后，就可以通过其中的英文关键词来查找英文文献。 总的来说，现在获得文献途径很多，越来越容易，但是对文献的消化吸收严重不够。我们不能变成文献的收集者，要做文献的利用和使用者，研读关键文献，注重基础学习才是关键；要让信息成为财富，关键是消化吸收，而不能成为信息的奴第，图书馆，文献几个G，自己却无一丝长进。 问题九：论文的参考文献怎么找啊是不是要在论文里有对应的句子啊 10分 参考文献就是引用他人文章中的一句或几句话，来论证自己的论文观点，这写话要标注清楚，最后在参考文献部分列出这些话的出处作者等信息 问题十：毕业论文的参考文献那些除了在知网，哪儿还可以找 学术论文是某一学术课题在实验性、理论性、预测性上具有的新的科学研究成果、创新见解和知识的科学记录。学术论文也是某种已知原理应用于实际上取得新进展的科学总结，用以提供学术会议上宣读、交流、讨论或学术刊物上发表，或用作其他用途的书面文件。学术论文就是用系统的、专门的知识来讨论或研究某种问题或研究成果的学理性文章，具有学术性、科学性、创造性、学理性。按写作目的，学术论文可分为交流性论文和考核性论文。
1、可以免费直接得到全文的方法：确定论文题目后，分析一下你的关键词，然后在google学术中搜索，有的文献直接就有pdf的可以下载；如果没有的话，把你要的文章名称放到google里搜索一下，有时也会有。或者百度文库、豆丁之类的网站有时也会有免费的文献2、专业数据库。中文的用知网、维普或者其他的专业数据库，这个需要账号的。英文的嘛很难搞哦，在springer之类的都贵的要死，好多高校和研究院都很难下到。我常常让美国的同学帮忙下。3、写信给作者！！这个方法找欧美的老外比较可行，在文章的基本信息里可以找到责任作者的邮箱，发个email过去表示想要学习一下blablabla的~~这个方法就是比较慢，而且成功率不能保证，但是优点在于可以直接和你研究方向的学者进行讨论，可能会有很多新的启发~~4、上学术论坛求助！！！比如小木虫啊神马的，把文章名作者之类的信息发个贴，求助一下~~~如果只是为了给论文凑参考文献，我建议你下几篇综述性的文章，抄抄改改，然后人家的参考文献一起抄过来~~~~这个歪法子，不是搞研究的正确方法，只适用于交差的文章~~~
论文参考文献怎么找？分享6种找参考文献途径！
1、百度学术
百度学术是一个较大的文献知识库，包含好几个中英文数据库，因而内容会比较宽泛。知网中的文献也会收录在百度学术中，其他包含的数据库还有万方、维普及其一些英文数据库，英文数据库会在下面单独介绍。进入百度搜索百度学术，输入需要的关键词、作者或期刊名称都可以得到你想要的内容。
2. Wiley Online library
这个文献数据库百度学术中也包含，只是我们常常用百度学术习惯去搜中文文献，因此把它们单独拿出来讲。搜索方法也是进入百度，输入WileyOnlinelibrary就进入下面这个界面，把你想要搜索的关键翻译成英文复制进去就可以了。
3、 Springer
这个数据库和 WileyOnlinelibrary类似，也是英文文献查阅里常用的数据库，
WileyOnlinelibrary和 Springer的特点就是能够下载的文献相对较多。
4、 ScienceDirect
这个数据库简称就是Sci了，虽然百度学术里也有它的数据库，但是它也有自己的官网，搜索方法与上面相同，它里面的内容质量相对好一些，但是下载需要方法，我们下载的方法是使用sci-hub，这个可以帮助你在没有下载权限的情况下下载文章。
5、rsc
这个期刊也是化学期刊中相当不错的，虽然比不上ACS，但是能在这上面发一篇文章已经很好了。
完毕！
参考文献根据情况 如果你没著脚注之类 引用也作为参考文献列出来 所以你正文引用了别人的内容 思想 尽量列出来至于工具 读秀 cnki nstl的书目数据都可以用