logical(0) 不等于 numeric(0).两者都不等于NULL值,即is.null(logical(0))和is.null(numeric(0))返还值都是FALSE.这很有意思,说明长度为零的值有时却不会别算为空值,但空值的定义却是函数中没有被赋值的参数,特征就是没有值.如何区分NULL和NA?很简单,后者的logical length是1,而前者的logical length是0,意思是假如用is.logical判断NA的逻辑值,得到的结果是TRUE.NA可以为正无穷或负无穷,但N

R语言进阶之4:数据整形(reshape) 2013-05-31 10:15 xxx 网易博客 字号:T | T 从不同途径得到的数据的组织方式是多种多样的,很多数据都要经过整理才能进行有效的分析,数据整形不仅仅是为了改善数据的外观,也是进行一些统计分析和作图前必要的步骤.数据整形和数据凝练/汇总往往密不可分,这是门学问,是R语言数据处理的内容之一. AD:51CTO技术沙龙 | 赋予APP不同凡响的交互和体验>> 来源: http://developer.51cto.com/art/2013

写论文,没数据?R语言抓取网页大数据 纵观国内外,大数据的市场发展迅猛,政府的扶持也达到了空前的力度,甚至将大数据纳入发展战略.如此形势为社会各界提供了很多机遇和挑战,而我们作为卫生(医学)统计领域的一份子,更要把握好机会.放眼全球,大数据的应用规模仍在持续扩张,几乎每个行业都将目光瞄准了大数据背后的巨大价值.未来五到十年,是我国推进大数据发展的关键时期,打造高效的大数据应用机制和产业链迫在眉睫. 空格根据当前大数据行业发展的分析,我们着手大数据不妨从"可视化数据抓取"开始考虑.这里提

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

一.通过重新构建数据进行整形 数据整形最直接的思路就把数据全部向量化,然后按要求用向量构建其他类型的数据.这样是不是会产生大量的中间变量.占用大量内存?没错.R语言的任何函数(包括赋值)操作都会有同样的问题,因为R函数的参数传递方式是传值不传址,变量不可能原地址修改后再放回原地址. 矩阵和多维数组的向量化有直接的类型转换函数: as.vector,向量化后的结果顺序是先列后行再其他: > (x <- matrix(1:4, ncol=2))  #为节省空间,下面的结果省略了一些空行 [,1] 

1.R语言是解释性语言还是编译性语言?   解释性语言 2.简述R语言的基本功能.   R语言是一套完整的数据处理.计算和制图软件系统,主要包括以下功能: (1)数据存储和处理功能,丰富的数据读取与存储能力,丰富的数据处理功能. (2)数组运算工具 (3)完整连贯的统计分析工具 (4)优秀的统计制图功能 3.R语言通常用在哪些领域?   人工智能.统计分析.应用数学.计量经济.金融分析.财经分析.生物信息学.数据可视化与数据挖掘等. 4.R语言常用的分类和预测算法有哪些?   (1)K-近邻算法

案例分析:Prosper是美国的一家P2P在线借贷平台,网站撮合了一些有闲钱的人和一些急用钱的人.用户若有贷款需求,可在网站上列出期望数额和可承受的最大利率.潜在贷方则为数额和利率展开竞价. 本项目拟通过该数据集的探索,结合自己的理解进行分析,最终目的的是初步预测哪些人贷款后会还款.哪些人会赖账. 1.探索数据集 loandata = read.csv("prosperLoanData.csv") str(loandata) 结论:一共有81个变量,113937个对象 2.选择分析的变

平时都是几百万的数据量,这段时间公司中了个大标,有上亿的数据量. 现在情况是数据已经在数据库里面了,需要用R分析,但是完全加载不进来内存. 面对现在这种情况,R提供了ff, ffbase , ETLUtils  的解决方案. 它可以很简单的加载,转换数据库的数据进入R内存,ETLUtils 包现在已经扩展了read.odbc.ffdf 方法用来查询Oracle, MySQL, PostgreSQL & sqlite databases.. 下面我们就来展示一个例子. require(ETLUti

2.3.6 导入 SPSS 数据 IBM SPSS数据集可以通过foreign包中的函数read.spss()导入到R中,也可以使用Hmisc 包中的spss.get()函数.函数spss.get()是对read.spss()的一个封装,它可以为你自动设 置后者的许多参数,让整个转换过程更加简单一致,最后得到数据分析人员所期望的结果. 首先,下载并安装Hmisc包(foreign包已被默认安装): install.packages("Hmisc") 然后使用以下代码导入数据: libr

转自:http://shujuren.org/article/45.html 在数据分析过程中最头疼的应该是如何应付脏数据,脏数据的存在将会对后期的建模.挖掘等工作造成严重的错误,所以必须谨慎的处理那些脏数据. 脏数据的存在形式主要有如下几种情况: 1)缺失值 2)异常值 3)数据的不一致性 下面就跟大家侃侃如何处理这些脏数据. 一.缺失值 缺失值,顾名思义就是一种数据的遗漏,根据CRM中常见的缺失值做一个汇总: 1)会员信息缺失,如身份证号.手机号.性别.年龄等 2)消费数据缺失,如消费次数.

上文介绍了,如何生成序列,本文介绍一下如何取出其数据子集 取出元素的逻辑值 > x<-c(0,-3,4,-1,45,90,5) > x>0 [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE 取出符合条件的值的值 > x[x>0] [1]  4 45 90  5 > x[x>5 | x<(-2)] [1] -3 45 90 > x[x>1 & x<20] [1] 4 5 用负号‘-’排除

这个表格是我在datacamp学习R导入文件的课程的归纳 遇到的问题及解决方法(环境: Rv3.2.5,win7,32位) 1. 使用gdata中的read.xls时提示找不到Perl路径 >library(gdata) > x<- read.xls("file.xls",sheet=1) Error in findPerl(verbose = verbose) : perl executable not found. Use perl= argument to sp

案例分析:拍拍贷是中国的一家在线借贷平台,网站撮合了一些有闲钱的人和一些急用钱的人.用户若有贷款需求,可在网站上选择借款金额. 本项目拟通过该数据集的探索,结合自己的理解进行分析,最终目的的是初步预测贷款的利率和哪些因素有关. 0.加载包 library(ggplot2) library(gridExtra) library(utf8) library(dplyr) library(tidyr) library(GGally) library(RColorBrewer) library(care

豆瓣排名前25电影及评价爬取 url <-'http://movie.douban.com/top250?format=text' # 获取网页原代码,以行的形式存放在web 变量中 web <- readLines(url,encoding="UTF-8") # 找到包含电影名称的行 name <- str_extract_all(string = web, pattern = '<span class="title">.+</

笔者寄语:分类器算法最后都会有一个预测精度,而预测精度都会写一个混淆矩阵,所有的训练数据都会落入这个矩阵中,而对角线上的数字代表了预测正确的数目,即True Positive+True Nagetive. -------------------------- 相关内容: 1. R语言︱ROC曲线--分类器的性能表现评价 2.机器学习中的过拟合问题 3.R语言︱机器学习模型评估方案(以随机森林算法为例) -------------------------- 1.TPR与TNR 同时可以相应算出TP

既然了解了R语言的基本数据类型,那么如何将庞大的数据送入R语言进行处理呢?送入的数据又是如何在R语言中进行存储的呢?处理这些数据的方法又有那些呢?下面我们一起来探讨一下. 首先,数据输入最直接最直观的方法就是键盘输入,在上面几篇都已经讲到,利用c创建向量,利用matrix创建矩阵,利用data.frame创建数据框等,但是我们处理的数据往往比较多,键盘输入在面对如此庞大的数据时显然不现实,当然你可以花费好几天来输入数据而且保证不出错除外,而且待处理的一般都存储在Excel,网页,数据库其他中介中

转自 雪晴网 [R]如何确定最适合数据集的机器学习算法 抽查(Spot checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型.本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法,文中还包括各个算法的 R 语言代码,你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中. 适用于你的数据集的最佳算法 你无法在建模前就知道哪个算法最适用于你的数据集.你必须通过反复试验的方法来寻找出可以解决你的问题的最佳算法,我称这个过程为 spot checking.我们所遇到的问题不是我应该采用哪个算法来处理我的数

通常来说,我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性:完善特征工程(feature engineering)或是直接使用Boosting算法.通过大量数据科学竞赛的试炼,我们可以发现人们更钟爱于Boosting算法,这是因为和其他方法相比,它在产生类似的结果时往往更加节约时间. Boosting算法有很多种,比如梯度推进(Gradient Boosting).XGBoost.AdaBoost.Gentle Boost等等.每一种算法都有自己不同的理论基础,通过对它们进行运用,算法之间细微的差别

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 数据库是极其重要的R语言数据导入源数据之地,读入包有sqldf.RODBC等.跟SQL server相连有RODBC,跟mySQL链接的有RMySQL.但是在R里面,回传文本会出现截断的情况,这一情况可把我弄得有点手足无措. 一.数据库读入--RODBC包 CRAN 里面的包 RODBC 提供了 ODBC的访问接口: odbcConnect

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~ --------------------------- 笔者寄语:情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高,笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已. 主要包括以下内容: 1.批量读取txt字符文件(导入.文本内容逐行读取.加入文档名字). 2.文本清洗(一级清洗,去标点:二级清洗去内容:三级清洗,去停用词) 3.词典之间匹配(有主键join.词库匹配%in%) 4.分词之后档案id+label

笔者寄语:小规模的读取数据的方法较为简单并且多样,但是,批量读取目前看到有以下几种方法:xlsx包.RODBC包.批量转化成csv后读入. R语言中还有一些其他较为普遍的读入,比如代码包,R文件,工作空间等. source  #读取R代码dget    #读取R文件load    #读取工作空间 -------------------------------- SPSS-STATA格式的读入包--foreign 读取其他软件的格式foreigninstall.packages("foreign&