R语言 tigre包 modelGradient()函数中文帮助文档(中英文对照)

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modelGradient(tigre)
modelGradient()所属R语言包：tigre

                                        Model log-likelihood/objective error function and its gradient.
                                         模型log-likelihood/objective误差函数及其梯度。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

modeGradient gives the gradient of the objective function for a model. By default the objective function (modelObjective) is a negative log likelihood (modelLogLikelihood).
modeGradient给出了模型的目标函数的梯度。默认情况下，目标函数（modelObjective）是一个负对数似然（modelLogLikelihood）。


用法----------Usage----------


  modelObjective(params, model, ...)
  modelLogLikelihood(model)
  modelGradient(params, model, ...)



参数----------Arguments----------

参数：params
parameter vector to evaluate at.
参数向量评估。


参数：model
model structure.
模型的结构。


参数：...
optional additional arguments.
可选的附加参数。


值----------Value----------


参数：g
the gradient of the error function to be minimised.  
被最小化误差函数的梯度。


参数：v
the objective function value (lower is better).
目标函数值（越低越好）。


参数：ll
the log-likelihood value.
对数似然值。


参见----------See Also----------

modelOptimise.
modelOptimise。


举例----------Examples----------


  # Load a mmgmos preprocessed fragment of the Drosophila developmental[加载的果蝇发育mmgmos预处理片段]
  # time series[时间序列]
  data(drosophila_gpsim_fragment)

  # The probe identifier for TF 'twi'[探针标识的TF“TWI”]
  twi <- "143396_at"
  # The probe identifier for the target gene[为靶基因探针标识符]
  targetProbe <- "152715_at"

  # Create the model but do not optimise[创建模型，但不优化]
  model <- GPLearn(drosophila_gpsim_fragment,
                   TF=twi, targets=targetProbe,
                   useGpdisim=TRUE, quiet=TRUE,
                   dontOptimise=TRUE)
  params <- modelExtractParam(model, only.values=FALSE)
  ll <- modelLogLikelihood(model)
  paramValues <- modelExtractParam(model, only.values=TRUE)
  modelGradient(paramValues, model)

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注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
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