向量 euro    #欧元汇率,长度为11,每个元素都有命名 landmasses    #48个陆地的面积,每个都有命名 precip    #长度为70的命名向量 rivers    #北美141条河流长度 state.abb    #美国50个州的双字母缩写 state.area    #美国50个州的面积 state.name    #美国50个州的全称 因子 state.division    #美国50个州的分类,9个类别 state.region    #美国50个州的地理分类

本文对应<R语言实战>前3章,因为里面大部分内容已经比较熟悉,所以在这里只是起一个索引的作用. 第1章       R语言介绍 获取帮助函数 help(), ? 查看函数帮助 example() 使用函数示例 vignette() 列出vignette文档 vignette("svmdoc") 打开对应文档 管理工作空间 getwd() 显示当前工作目录 setwd("mydirectory") 修改当前工作目录为mydirectory rm(objec

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

最近准备写一篇关于自组织映射 (Self-organizing map)的文章.SOM的代码很多,研究了一圈之后目前使用最顺手的是R语言的kohonen包. 这个kohonen包功能很丰富,但是接口不是特别合理.R语言包大部分是统计学家写的,功能强大,数学上严谨,但是不怎么考虑代码的规范和简洁. kohonen最重要的四个函数: som xyf supersom somgrid 这个命名的随意性容易让程序员抓狂.简单说,som和xyf是supersom的封装版本,分别对应单层SOM和双层SOM,

画箱图的函数: boxplot()##help(boxplot)查询具体用法   图例的解释: 如下图,是两个简单的箱图. 中间的箱子的上下边,分别是第三,一个四分位数. 中间的黑线是第二四分位数(中位数). 设r是变量的四分位距,箱图上方的小横线是小于或等于第三个四分位数+1.5*r的最大观测值.同时下方的小横线是,大于等于第一个四分位数减去1.5*r的最大的观测值. 图中的小白圈,代表很大可能性上是离群点(outlier).(在其他图中也适用)       总结: 箱图给出了大量的信息,不仅

R语言是针对统计分析和数据科学的功能全面的开源语言,R的官方网址:http://www.r-project.org/  在Windows环境下安装R是很方便的 R语言的两种运行模式:交互模式和批处理模式:顾名思义交互模式是一条输入一条输出,而批处理模式则可让处理过程自动化 批处理模式演示: pdf("demo.pdf") #创建demo.pdf文件 hist(rnorm(1000)) #调用hist()画直方图,调用rnorm()生成随机数 dev.off() #将实际文件输出到磁盘上

(此文章同时发表在本人微信公众号"dotNET每日精华文章",欢迎右边二维码来关注.) 题记:随着大数据成为一个BuzzWord,和大数据相关的技术也变得越来越火热,其中就包括R语言.而据说SQL Server 2016将会内置R语言支持? R语言作为一个存在很久的语言,在大数据热炒之后也被大家翻出来炒冷饭.微软为了其大数据战略,也不失时机的收购了R语言的开发商Revolution Analytics.这次收购带来的一个结果就是SQL Server 2016将会把R语言内置,也就是说可

题记:随着大数据成为一个BuzzWord,和大数据相关的技术也变得越来越火热,其中就包括R语言.而据说SQL Server 2016将会内置R语言支持? R语言作为一个存在很久的语言,在大数据热炒之后也被大家翻出来炒冷饭.微软为了其大数据战略,也不失时机的收购了R语言的开发商Revolution Analytics.这次收购带来的一个结果就是SQL Server 2016将会把R语言内置,也就是说可以直接在SQL Server中执行R语言编写的代码.Sharon Machlis在一篇Comput

lavaan简明教程 [中文翻译版] 译者注:此文档原作者为比利时Ghent大学的Yves Rosseel博士,lavaan亦为其开发,完全开源.免费.我在学习的时候顺手翻译了一下,向Yves的开源精神致敬.此翻译因偷懒部分删减,但也有增加,有错误请留言 「转载请注明出处」 目录 lavaan简明教程 [中文翻译版] 目录 摘要 在开始之前 安装lavaan包 模型语法 例1:验证性因子分析(CFA) 例2:结构方程(SEM) 更多关于语法的内容 6.1 固定参数 6.2 初值 6.3 参数标签

人工神经网络(ANN),简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型.神经网络由大量的人工神经元联结进行计算.大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统.现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模,或用来探索数据的模式. 人工神经网络从以下四个方面去模拟人的智能行为: 物理结构:人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟:人脑的神经元有局部计算和存储的功能,通过连接构成一个系统.人工神经网络中也有大量

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

接R语言笔记3--实例1 R语言中的可视化函数分为两大类,探索性可视化(陌生数据集,不了解,需要探索里面的信息:偏重于快速,方便的工具)和解释性可视化(完全了解数据集,里面的故事需要讲解别人:偏重全面,美观的工具). R语言中的绘图包: graphics(自带) >探索性 lattice >探索性 ggplot2 >解释性 1.对x1进行直方图分析,绘制直方图hist()       2.探索各科成绩的关联关系,散点图绘制函数plot()            3.列联表分析,列联函数t

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加

人工神经网络(ANN),简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型.神经网络由大量的人工神经元联结进行计算.大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统.现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模,或用来探索数据的模式. 人工神经网络从以下四个方面去模拟人的智能行为: 物理结构:人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟:人脑的神经元有局部计算和存储的功能,通过连接构成一个系统.人工神经网络中也有大量

在R的官方教程里是这么给R下注解的:一个数据分析和图形显示的程序设计环境(A system for data analysis and visualization which is built based on S language.). R的源起 R是S语言的一种实现.S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索.统计分析.作图的解释型语言.最初S语言的实现版本主要是S-PLUS.S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善.后来Auc

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1

一.R语言应知常用函数 1.getwd() 函数:获取工作目录(同eclipse设置workspace类似),直接在R软件中使用,如下图: 2.setwd(dir=”工作目录”) 函数:设置R软件RStudio的工作目录,如下图(注意目录写法): 3.list.files()函数(同dir()函数):查看R软件当前工作目录下的文件,如下图: 4.一般赋值符号:<- 或-> ,如x<-3 或3->x,表示x等于3 5.ls()函数:查看工作空间中的所有变量:ls.str()函数:查看

本文在Creative Commons许可证下发布. 在fedora Linux上断断续续使用R语言过了9年后,发现R语言在国内用的人逐渐多了起来.由于工作原因,直到今年暑假一个赴京工作的机会与一位统计专业的人士聊天,才知道R语言的强大威力!(当然这里没有贬低SPSS, SAS,Stata的意思). R语言是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具.它是统计领域广泛使用的诞生于 1980年左右的 S 语言的

R语言是单线程的,如果数据量比较大的情况下最好用并行计算来处理数据,这样会获得运行速度倍数的提升.这里介绍一个基于Unix系统的并行程序包:multicore. 我们用三种不同的方式来进行一个简单的数据处理: 我们从 1000 genome project 数据库下载了VCF文件,现在需要手动提取出每个allele的 allele frequency(AF)值(vcftools 可以很好的解决这个问题,但是假设我的vcf文件没有genotype, 或者我要实现一些个性化功能,那么可能要手动解决)

R语言服务器程序 Rserve详解 http://blog.fens.me/r-rserve-server/ Rserve的R语言客户端RSclient https://blog.csdn.net/u011955252/article/details/65442783 http://blog.fens.me/series-r/ R的极客理想系列文章 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域

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