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创建R对象的紧凑型哈希摘要
描述多元时间序列的几种机器学习算法的实现。该软件包包括允许执行聚类，分类或异常检测方法等功能。它还结合了多元时间序列数据集的集合，该数据集可用于分析新提出的算法的性能。其中一些数据集存储在github数据软件包“ ueadata1'to“ ueadata8”中。要访问这些数据包，请运行'install.package（c（'ueadata1'，'ueadata2'，'ueadata3'，'ueadata4'，'ueadata4'，'ueadata5'，'ueadata6'，ueadata6'，'uea-- data7'，ueadata8'，'ueadata8'），ueadata8'），repos =''安装需要几分钟，但我们强烈鼓励用户如果想拥有MLMTS的所有数据集，就可以这样做。来自各种领域的从业者可以从“ MLMTS”提供的一般框架中受益。
MLMTS：多元时间序列的机器学习算法
具有图属性的表格应包括图的空间坐标以及有关实验处理和/或环境变量的信息。默认情况下，除非参数COORD_NAMES另有说明，否则假定为储存和北部的空间坐标分别为“ X”和“ Y”。如果提供的坐标是纬度，并且纵向确保设置参数latlong = true，则在计算空间，基于样本的稀有功能（SSBR）时，它会打开较大的圆距离，而不是欧几里得距离。如果时间趋势是感兴趣的，而不仅仅是仅提供代表时间的坐标。
RTPCR：QPCR数据分析 DACC：气候变化的检测和归因分析 接吻：保持简单的物种迁移模型 SGOF：多个假设测试 创建R对象的紧凑型哈希摘要 MLMTS：多元时间序列的机器学习算法 分析依赖量表的生物多样性变化与MOBR 机器：机器学习模型和工具 nmf：非负矩阵分解（NMF）的算法和框架 软件包'mobr' ddml：双/辩护机器学习 胚胎：通过期望最大化的稳健贝叶斯变量选择 'Google gemini'api 的接口 Jackstraw：无监督学习的统计推断 ODT：最佳决策树算法 具有组成反应的多元随机森林 软件包'joinet' rgbif.pdf OpenCV.pdf 软件包'mapme.biodoverity' MLR3DATA：“ MLR3'的机器学习数据集的收集 生存：使用机器学习的灵活生存分析工具 bio3d.pdf
描述各种方法用于实时PCR（定量PCR或QPCR）数据的统计分析和图形表示。'rtpcr'负责基于多达两个参考基因的实时PCR数据的扩增效率计算，统计分析和图形表示。通过考虑放大效率值的考虑，“ RTPCR”是由Ganger等人描述的一般计算方法开发的。（2017）和Taylor等。（2019），涵盖了livak和pfaffl方法。基于实验条件，“ RTPCR”包装的功能使用t检验（用于具有两级因子的实验），方差分析（ANOVA），协方差分析（ANCOVA）分析（ANCOVA）或重复测量数据分析以计算到calcu- colcu- flta delta delta delta delta delta ct方法（delta cta）或dela dela dela dela（re）（re）（re）。该功能进一步提供了平均值的标准误差和置信度间，采用统计平均比较并具有重要意义。为了促进功能应用，使用了不同的数据集作为示例，并解释了输出。“ RT- PCR”软件包还使用各种控制参数提供条形图。“ rtpcr”包装是用户友好且易于使用的，并提供了用于分析实时PCR数据的适用资源。