1)条形图 条形图或许是最常用图形,常用来展示分类(different categories on the x-axis)和数值(numeric values on the y-axis)之间的关系.sometimes the bar heights represent counts of cases in the data set, and sometimes they represent values in the data set(有时条形图高度代表数据集中的频数(count),有时候代表

说明 在前一篇中,我们介绍了 R 语言和 R Studio 的安装,并简单的介绍了一个示例,接下来让我们由浅入深的学习 R 语言的相关知识. 本篇将主要介绍 R 语言的基本操作.变量和几种基本数据类型,好对 R 语言的使用方法有一个基本的概念.通过本篇的学习,你将了解到: R 语言有哪些基本操作 什么是变量,以及如何给变量赋值 R 语言有哪些基本数据类型,如何确定变量的数据类型 R 语言的基本操作 R 语言的默认提示符是 > ,它表示正在等待输入命令,每次输入命令后敲击回车即可执行当前命令. R

判断一个数值型变量的方法,在jquery中非常简单,只有一行代码. isNumeric: function( obj ) { // parseFloat NaNs numeric-cast false positives (null|true|false|"") // ...but misinterprets leading-number strings, particularly hex literals ("0x...") // subtraction forc

一些函数不知道什么意思要查,看数值例子,做笔记,知道函数的功能,函数和返回值. 网页上查找关键词,巧用查找(ctrl+F) 数据读取处理,有read.table   read R-读取数据(导入csv,txt,excel文件) read.table函数:read.table函数以数据框的格式读入数据,所以适合读取混合模式的数据,但是要求每列的数据数据类型相同. read.table读取数据非常方便,通常只需要文件路径.URL或连接对象就可以了,也接受非常丰富的参数设置: file参数:这是必须的

R语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析.绘图.数据挖掘.R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发(也因此称为R),现在由“R开发核心团队”负责开发.R是基于S语言的一个GNU计划项目,所以也可以当作S语言的一种实现,通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行.R的语法是来自Scheme. R的源代码可自由下载使用,亦有已编译的可执行文件版本可以下载,可在多种平台下运行,包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux).

R是向量化的语言,最突出的特点是对向量的运算不需要显式编写循环语句,它会自动地应用于向量的每一个元素.对象是R中存储数据的数据结构,存储在内存中,通过名称或符号访问.对象的名称由大小写字母.数字0-9.点号和下划线组成,名称是区分大小写的,并且不能以数字开头,特殊的对象名称可以通过界定符 `` 来转为合法的对象名称,注意,点号( . ) 被视为没有特殊含义的单字符. R语言非常灵活,例如: R语言区分大小写,不管是变量名和函数名,都是大小写敏感的. 直接给变量赋值,R中不能显式声明变量和类型:

详细内容见上一篇文章:http://www.cnblogs.com/lc1217/p/6514734.html 这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题. 代码如下:(数据同上一篇博客)(是不是很简单????) > x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2) > y<-c(5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3) > lsfit(x,y

R语言中的数据处理包dplyr.tidyr笔记   dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于“tidy”你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. 本文将介绍dplyr包的下述五个函数用法: 筛选: filter() 排列: arrange() 选择: select() 变形: mutate() 汇总: summ

C语言中未初始化的变量的值是0么 全局变量 .静态变量初始值为0局部变量,自动变量初始值随机分配 C语言中,定义局部变量时如果未初始化,则值是随机的,为什么? 定义局部变量,其实就是在栈中通过移动栈指针来给程序提供一个内存空间和这个局部变量名绑定.因为这段内存空间在栈上,而栈内存是反复使用的(脏的,上次用完没清零的),所以说使用栈来实现的局部变量定义时如果不显式初始化,值就是脏的. 参考:http://blog.csdn.net/robert_wzf/article/details/524629

R语言中的机器学习包   Machine Learning & Statistical Learning (机器学习 & 统计学习)  网址:http://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html维护人员:Torsten Hothorn  版本:2008-02-18 18:19:21  翻译:R-fox, 2008-03-18 机器学习是计算机科学和统计学的边缘交叉领域,R关于机器学习的包主要包括以下几个方面:   1)神经网络(N

1.python 中的 range() 函数生成整数序列,常用于 for 循环的迭代. 示例: 2.R 语言中的 range() 函数返回一个数值向量中的最小值和最大中,常用于求极差. 示例: 按语: R 语言中的 range 函数 python 中相当于 min(x), max(x)

这几个都是R语言中的特殊值,都是R的保留字, NA:Not available  表示缺失值   用 is.na() 来判断是否为缺失值 NULL:表示空值,即没有内容  用 is.null() 来判断是否为空值 NaN:Not a Number,表示非数值   用 is.nan() 来判断是否为非数值 Inf:Infinite 表示无穷大  用 is.finite()   is.infinite() 来判断是否为无穷大数

R语言中的几种数据结构 一  R中对象的5种基本类型 字符(character) 整数 (integer) 复数(complex) 逻辑(logical:True/False) 数值(numeric:real numbers) 查看对象类型的命令:class(x) 二 R语言中有如下几种数据结构: 向量 vector()     组内元素必须类型一致,否则将会被强制转换. (1) 创建向量的三种方式: x <- vector("numeric", length = 10)    

R语言中样本平衡的几种方法 在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学习算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性.在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测.因此,机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上.不平衡分类是一种有监督学习,但它处理的对象中有一个类所占的比例远远大于其余类.比起多分类,这一问题在二分类中更为常见.不平衡一词指代数据中响应变量(被解释变量)的分布不均衡,如果一个数据集的响应变量在不同类上的分布差别较大我们

分类-回归树模型(CART)在R语言中的实现 CART模型 ,即Classification And Regression Trees.它和一般回归分析类似,是用来对变量进行解释和预测的工具,也是数据挖掘中的一种常用算法.如果因变量是连续数据,相对应的分析称为回归树,如果因变量是分类数据,则相应的分析称为分类树. 决策树是一种倒立的树结构,它由内部节点.叶子节点和边组成.其中最上面的一个节点叫根节点. 构造一棵决策树需要一个训练集,一些例子组成,每个例子用一些属性(或特征)和一个类别标记来描述.

R语言中的线性判别分析_r语言 线性判别分析 在R语言中,线性判别分析(Liner Discriminant Analysis,简称LDA),依靠软件包MASS中有线性判别函数lqa()来实现.该函数有三种调用格式: 1)当对象为数据框data.frame时 lda(x,grouping,prior = propotions,tol = 1.0e-4,method,CV = FALSE,nu,-) 2) 当对象为公式Formula时 lda(formula,data,-,subnet,na.ac

R语言中如何使用最小二乘法 这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题.         代码如下: > x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2) > y<-c(5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3) > lsfit(x,y)        结果如下: $coefficients Intercept         X 0.83105

转载:http://blog.csdn.net/duqi_yc/article/details/9817243 目录 Table of Contents 1 正则表达式简介 2 字符数统计和字符翻译 2.1 nchar和length 2.2 tolower,toupper和chartr 3 字符串连接 3.1 paste函数 4 字符串拆分 4.1 strsplit函数 5 字符串查询: 5.1 grep和grepl函数: 5.2 regexpr.gregexpr和regexec 6 字符串替换

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- openNLP是NLP中比较好的开源工具,R语言中有openNLP packages,但是呢,貌似对中文的支持并不好,笔者试了试,发现结果并不如意.但是也算认识了一番,就来介绍一下. 一些内容转载于白宁超老师:OpenNLP:驾驭文本,分词那些事 ---------------------------------------- 一.openNL

R语言中的横向数据合并merge及纵向数据合并rbind的使用 我们经常会遇到两个数据框拥有相同的时间或观测值,但这些列却不尽相同.处理的办法就是使用merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函数. #合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("A","B","C","D")score<-c(60,70,80,90)student1<-data.frame(ID,na

R语言还是有点古老感觉,数据结构没有Python中那么好用.以下简单总结一下R语言中经常使用的几个数据结构. 向量: R中的向量能够理解为一维的数组,每一个元素的mode必须同样,能够用c(x:y)进行创建.如x <- c(1:9). 矩阵: R中的矩阵能够理解为二维数组,每个元素必需要有同样的mode,使用matrix进行创建.matrix的形式为: matrix(vector, nrow=number_of_rows, ncol=number_of_columns, byrow=logica