最优化问题是普遍存在的,以前上运筹学课的时候也接触过最优化相关的问题,当时主要是理论课,并且关注的重点是单纯形法.运输问题以及图论等,这里指的最优化是指函数的最优化,即函数的极值,由于寻找一个局部最优比寻找全局最优要简单得多,所以这里的最优解也是指的局部最优解. 牛顿最优化方法 仅给出代码,公式什么的...我不知道博客园怎么插入公式,,,, newton <- function(f3, x0, tol=1e-9, n.max = 100){ x <- x0 f3.x <- f3(x) n

加载rJava的同时,要下载JAVA的JRE并且配置环境变量JAVA_HOME,因为rJava的调用需要java运行环境. 1.下载JRE 64位版本的JRE官网下载:http://www.java.com/en/download/manual.jsp 如果你的R是64位版本的,那么JRE也必须是64位的.       参考 关于R语言加载rJava失败解决方法 2.配置环境变量 用R命令直接设置java_home,命令如:Sys.setenv(JAVA_HOME='C:\Program Fil

在R语言中,常需要看哪个包加载了或是看多个相似功能的包,看到底是哪个包在起作用,通过加载和卸除后进行运行比较分析. 1.查看已加载的包 >(.packages()) 注意外面的括号和前面的点不能省. 2.卸除已加载的包 如卸除RMySQL包 >detach("package:RMySQL") 注意是卸除,不是卸载,也就是说不是把包从R运行环境中彻底删除,只是不希望该包被加载使用. 在包使用函数冲突,检验函数依赖时比较有用. 3.安装包 >install.package

问题描述 在国内因为镜像的原因,直接使用:install.packages("plyr")往往无法成功添加安装包 解决办法 使用国内镜像进行安装,添加repo参数,参考如下: install.packages("plyr",repo="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/") #使用清华大学的镜像库 常用镜像库地址

什么是R语言编程? R语言是一种用于统计分析和为此目的创建图形的编程语言.不是数据类型,它具有用于计算的数据对象.它用于数据挖掘,回归分析,概率估计等领域,使用其中可用的许多软件包. R语言中的不同数据对象是什么?它们是R语言中的6个数据对象.它们是向量,列表,数组,矩阵,数据框和表. 什么使R语言中的有效变量名?有效的变量名称由字母,数字和点或下划线字符组成.变量名以字母或不以数字后跟的点开头. 数组和矩阵之间的主要区别是什么?矩阵总是二维的,因为它只有行和列.但是阵列可以具有任何数量的维度,

转载请说明. R语言官网:http://www.r-project.org/ R语言软件下载:http://ftp.ctex.org/mirrors/CRAN/         注:下载时点击 install R for the first time 下面进行一个简单的入门程序学习. 先新建一个txt,叫做 Rice_insect.txt 点我下载,内容为:(用制表符Tab) Year Adult Day Precipitation 1973 27285 15 387.3 1974 239 14

数据挖掘入门与实战  公众号: datadw 相关帖子 转载︱案例 基于贪心算法的特征选择 用GA算法设计22个地点之间最短旅程-R语言实现 -------------------------------------------------------- 某毕业班共有30位同学,来自22个地区,我们希望在假期来一次说走就走的旅行,将所有同学的家乡走一遍.算起来,路费是一笔很大的花销,所以希望设计一个旅行方案,确保这一趟走下来的总路程最短. 旅行商问题是一个经典的NP问题 NP就是Non-dete

///加载自己写的R语言算法库 public List<double> GetZTFB(double[] data) { List<double> par = new List<double>(); try { //调用R语言算法 REngine.SetEnvironmentVariables(); REngine engine = REngine.GetInstance(null, true, null, null); NumericVector x = engine

什么是分位数回归 分位数回归(Quantile Regression)是计量经济学的研究前沿方向之一,它利用解释变量的多个分位数(例如四分位.十分位.百分位等)来得到被解释变量的条件分布的相应的分位数方程. 与传统的OLS只得到均值方程相比,分位数回归可以更详细地描述变量的统计分布.它是给定回归变量X,估计响应变量Y条件分位数的一个基本方法:它不仅可以度量回归变量在分布中心的影响,而且还可以度量在分布上尾和下尾的影响,因此较之经典的最小二乘回归具有独特的优势.众所周知,经典的最小二乘回归是针对因

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 前言: 应用背景兼吐槽 继续延续之前每个月至少一次更新博客,归纳总结学习心得好习惯. 这次的主题是论R与excel的结合,又称 论如何正确把EXCEL文件喂给R处理 分为: 1. xlsx包安装及注意事项 2.用vba实现xlsx批量转化csv 以及,这个的对象,针对跟我一样那些从R开始接触编程的,一直以来都是用excel做数据分析的人……编程大牛请轻拍 之所以要研究这个,是因为最近

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 自从买了kindle以后,总是想要定期刷有没有便宜的书,amazon经常有些1元/2元的书打特价,但是每次都去刷那些榜单太麻烦了,而且榜单又不能按照价格排名,捞书有点累 所以自己用R语言的rvest包简单写了一个小程序,让它自动按照不同价格区间把特价书给分出来. 主要看的是kindle新品排行榜和最快畅销榜. 销售爬升最快榜: http://www.amazon.cn/gp/move

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 目录: 零:写在前面的一些废话 一.R眼看琅琊榜的基本原理 1.导入数据 2.筛选数据 3.多条件筛选对话 4.导出数据 二.R眼看琅琊榜的基础分析 1.快速对文本分章节 2.快速定位人物出场章节 3.快速定位人物互动章节 三.总结 零:写在前面的一些废话 最近电视剧琅琊榜非常之火,除了主角以外,里面很多配角都非常出彩. 原著琅琊榜也是非常精彩的.有些电视剧里没明说的解析,在小说里会明文说出来

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 前言 延续之前的用R语言读琅琊榜小说,继续讲一下利用R语言做一些简单的文本处理.分词的事情.其实就是继续讲一下用R语言读书的事情啦,讲讲怎么用它里面简单的文本处理方法,来优化我们的读书体验,如果读邮件和读代码也算阅读的话..用的代码超级简单,不涉及其他包 这里讲两个示例,结尾再来吐槽和总结. 1)R-Blogger订阅邮件拆分 2) R代码库快速阅读方法 不在博客园上阅读时才会看到的,这篇博文

1.数据准备 # 测试数组 vector = c(,,,,,,,,,,,,,,) vector ## [] 2.R语言内置排序函数 在R中和排序相关的函数主要有三个:sort(),rank(),order(). sort(x)是对向量x进行排序,返回值排序后的数值向量; rank()是求秩的函数,它的返回值是这个向量中对应元素的“排名”; order()的返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置. sort(vector) ## [] order(vector) ## [] rank(vect

R 语言是一门主要用于统计计算和绘图的高级编程语言.这份 R 语言编码风格指南旨在让我们的 R代码更容易阅读.分享和检查.以下规则系与 Google 的 R 用户群体协同设计而成. 概要: R编码风格约定 文件命名: 以 .R (大写) 结尾 标识符命名: variable.name, FunctionName, kConstantName 单行长度: 不超过 80 个字符 缩进: 两个空格, 不使用制表符 空白 花括号: 前括号不折行写, 后括号独占一行 赋值符号: 使用 <-, 而非 = 分

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE

教材就是传说中的机器学习和R语言--中文版,大家可以去图书馆借来看看~~~,例子都是来自书上的 首先介绍一下KNN算法,KNN还好吧,说白了就是一个算距离的公式然后以统计的方式呈现出来,以二维平面为例,平面内已知n个区域,每个区域里面有m(n)个点,现在求一个不在n区域内的点与哪一个区域最近,额,为了"恰当",考虑较远的点的影响会覆盖较近点的影响和没有意义的重复计算,只取k(k<n)个较近点参与计算,这就是这个方法的原理了,简单粗暴~~问题还有就是在数据很大的时候怎么选取K值,书

R是免费开源的软件,具有强大的数据处理和绘图等功能.下面是R开发环境的搭建过程. 一.点击网址 https://www.r-project.org/ ,进入"The R Project for Statistical Computing"界面. 二.点击加粗字体的"download R",进行"CRAN Mirrors"镜像选择页面. 三.下拉滚动条,找到 从中选择镜像网址,这里点击第二项. 四.在界面下选择"Download R fo

1. 系统拓扑图 在日常业务分析中,R是非常常用的分析工具,而当数据量较大时,用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型,spark作为大规模数据处理框架,采用内存计算,可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型,但缺点是不能图形展示,R语言的sparkly则提供了R语言和Spark的接口,实现了在数据量大的情况下,应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能,方便业务分析,模型训练. 但是要想使多人同时共享R和Spark,还需要其他的相关组件,下图展示了所有相关的组件及应用:

导言:     较早之前就听说R是一门便捷的数据分析工具,但由于课程设计的原因,一直没有空出足够时间来进行学习.最近自从决定本科毕业出来找工作之后,渐渐开始接触大数据行业的技术,现在觉得是时候把R拿下了:用了3天时间,除了对R先有一个大概认识之外,也着手敲指令.由于计算机专业的底子还不错,而且先后接触过不下10种编程语言,感觉R语言入门上手还是挺简单的.下面是自己汇总的一些简单入门代码供大家参考,感兴趣的朋友也可逐行敲打测试. 1. 介绍变量.顺序结构.分支结构.循环结构.函数使用.获取帮助等知

大家熟知的画图ggplot2包 library(ggplot2) #查看系统自带的qplot的函数演示 example(qplot) #R语言的基本对象 向量.矩阵.数组.数据框.列表 R语言的变量都是对象(包括函数),都有mode和lenght方法可以调用 #善用向量化的ifelse()函数 #R语言的下标从1开始,与C等语言不同 #R语言的矩阵元素默认按列存储 #善用apply, sapply, lapply(list apply)等函数,其中sapply(代表simplified appl