library(randomForest)model.forest<-randomForest(Species~.,data=iris)pre.forest<-predict(model.forest,iris)table(pre.forest,iris$Species) library(rpart)library(randomForest)model.forest<-randomForest(Kyphosis~.,data=kyphosis)pre.forest<-predict

一.引言 近年来,随着分布式数据处理技术的不断革新,Hive.Spark.Kylin.Impala.Presto 等工具不断推陈出新,对大数据集合的计算和存储成为现实,数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配.在这种背景下,是否能探索和挖掘数据价值,具备精细化数据运营的能力,就成为判定一个数据团队成功与否的关键. 在数据从后台走向前台的过程中,数据展示是最后一步关键环节.与冰冷的表格展示相比,将数据转化成图表并进行适当的内容组织,往往能更快速.更直观的传递信息,进而更好的提供决策支持.

from:http://blog.csdn.net/dengzikun/article/details/5807694 最近考虑使用RTP替换原有的高清视频传输协议,遂上网查找有关H264视频RTP打包.解包的文档和代码.功夫不负有心人,找到不少有价值的文档和代码.参考这些资料,写了H264 RTP打包类.解包类,实现了单个NAL单元包和FU_A分片单元包.对于丢包处理,采用简单的策略:丢弃随后的所有数据包,直到收到关键帧.测试效果还不错,代码贴上来,若能为同道中人借鉴一二,足矣.两个类的使用说

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl

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. dplyr.tidyr包安装及载入 install.packages("dplyr") install.packages("tidyr") library(dplyr) library(t

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

1.R数据的保存与加载 可通过save()函数保存为.Rdata文件,通过load()函数将数据加载到R中. > a <- 1:10 > save(a,file='d://data//dumData.Rdata') > rm(a)   #将对象a从R中删除 > load('d://data//dumData.Rdata') > print(a) [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 2.CSV文件的导入与导出 下面创建df1的数据框,通过函

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

R语言数据导入  数据导入 1.保存和加载R的数据(与R.data的交互:save()函数和load()函数) a <- 1:10 save(a, file = "data/dumData.Rdata")  #data文件为当前工作目录下的文件,必须存在 rm(a) load("data/dumData.Rdata") print(a) 2.导入和加载.csv文件(write.csv()函数和read.csv()函数) var1 <- 1:5 var2

最近考虑使用RTP替换原有的高清视频传输协议,遂上网查找有关H264视频RTP打包.解包的文档和代码.功夫不负有心人,找到不少有价值的文档和代码.参考这些资料,写了H264 RTP打包类.解包类,实现了单个NAL单元包和FU_A分片单元包.对于丢包处理,采用简单的策略:丢弃随后的所有数据包,直到收到关键帧.测试效果还不错,代码贴上来,若能为同道中人借鉴一二,足矣.两个类的使用说明如下(省略了错误处理过程): DWORD H264SSRC ; CH264_RTP_PACK pack ( H264S

R语言数据预处理 一.日期时间.字符串的处理 日期 Date: 日期类,年与日 POSIXct: 日期时间类,精确到秒,用数字表示 POSIXlt: 日期时间类,精确到秒,用列表表示 Sys.date(), date(), difftime(), ISOdate(), ISOdatetime() #得到当前日期时间 (d1=Sys.Date())   #日期        年月日 (d3=Sys.time())   #时间        年月日时分秒  通过format输出指定格式的时间 (d2

使用R读取数据的时候遇到这种错误: invalid multibyte string at '<fd>' 解决方法就是: tbl <- read.delim("dir/file.txt", fileEncoding="UCS-2LE") Refhttp://stackoverflow.com/questions/4993837/r-invalid-multibyte-string?answertab=active#tab-top

R语言数据接口 R语言处理的数据一般从外部导入,因此需要数据接口来读取各种格式化的数据 CSV # 获得data是一个数据帧 data = read.csv("input.csv") # 可以使用类似于SQL的where查询 retval = subset(data,dept == "IT" & salary > 600) print(retval) # 写入文件 # row.names=FALSE是为了去除额外的行号 write.csv(retval

最近在看RTP发送H264数据的文章,感觉很乱,没有比较清晰易懂的教程,自己整理了一下各种资料,备忘! --------Part A  ---- 先说说H264数据,H264在网络传输的是NALU(NAL单元),NALU的结构是:NAL头+RBSP,实际传输中的数据流如图所示: NALU头用来标识后面的RBSP是什么类型的数据,他是否会被其他帧参考以及网络传输是否有错误. NALU头结构为1个字节,既 forbidden_bit(1bit) + nal_reference_bit(2bit) +

寻找与待分类的样本在特征空间中距离最近的K个已知样本作为参考,来帮助进行分类决策. 与其他模型最大的不同在于:该模型没有参数训练过程.无参模型,高计算复杂度和内存消耗. #coding=utf8 # 从sklearn.datasets 导入 iris数据加载器. from sklearn.datasets import load_iris # 从sklearn.model_selection中导入train_test_split用于数据分割. from sklearn.model_selecti

安装R语言中的外部包时,出现错误提示 试开URL’https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/windows/contrib/3.3/ggplot2_2.2.1.zip'Content type 'application/zip' length 2760467 bytes (2.6 MB)downloaded 2.6 MB 程序包‘ggplot2’打开成功,MD5和检查也通过Warning: 无法将临时安装‘D:\work\software_lis

上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法,而作为专为数据科学而生的一门语言,R在数据框的操作上则更为丰富精彩,本篇就R处理数据框的常用方法进行总结: 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框,其常用参数如下: ...:数据框的构成向量的变量名,顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names:对每一行命名的向量 stringAsFactors:是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型,默认为FALSE > a <- 1:10 > b

开发windows客户端接收RTP视频流,当h264视频达到1080P 60fps的时候,按包来调用recvfrom的函数压力比较大,存在丢包的问题,windows的完成端口的性能效果当然可以解决这个问题,而boost的asio在windows上是基于完成端口来开发的,所以采用boost的asio和环形缓冲区的方法,可以解决接收单路大数据量udp包中丢包的问题. 需要引入的头文件为: #include "CircledBuffer.h" #include <iostream>

聚类分析 百度百科:传送门 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程 聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的 聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类.聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论.不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致. IRIS (IRIS数据集) 百度百科:传送门 Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整

R语言数据重塑 R语言中的数据重塑是关于改变数据被组织成行和列的方式. 大多数时间R语言中的数据处理是通过将输入数据作为数据帧来完成的. 很容易从数据帧的行和列中提取数据,但是在某些情况下,我们需要的数据帧格式与我们接收数据帧的格式不同. R语言具有许多功能,在数据帧中拆分,合并和将行更改为列,反之亦然. 于数据帧中加入列和行 我们可以使用cbind()函数连接多个向量来创建数据帧. 此外,我们可以使用rbind()函数合并两个数据帧. # Create vector objects. city

使用R进行数据提取 数据提取是数据分析日常工作中遇到最多的需求,本篇文章介绍如何通过R按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 读取并创建数据表 首先第一步是读取数据,并创建名称为loandata的数据表.后面我们将从这个表中进行数据提取. #读取并创建数据表 loandata=data.frame(read.csv('loan_data.csv',header = 1)) 将数据表中的用户ID列设置为索引列,下面是具体的代码和结果. #设置用户ID为索引 rownames(loan