1.概述 作为一种语言进行统计分析,R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆.R语言可以针对不同的分布,生成该分布下的随机数.其中,有许多常用的个分布可以直接调用.本文简单介绍生成常用分布随机数的方法,并介绍如何生成给定概率密度分布下的随机数. 2.常用分布的随机数 在R中各种概率函数都有统一的形式,即一套统一的 前缀+分布函数名:    d 表示密度函数(density):    p 表示分布函数(生成相应分布的累积概率密度函数):    q 表示分位数函数,能够返回特定分布的分位数(

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

本文对应<R语言实战>第9章:方差分析:第10章:功效分析 ==================================================================== 方差分析: 回归分析是通过量化的预测变量来预测量化的响应变量,而解释变量里含有名义型或有序型因子变量时,我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析,这种分析方法就是方差分析(ANOVA).因变量不只一个时,称为多元方差分析(MANOVA).有协变量时,称为协方差分析(ANCOVA)或多元协方差分析

R语言简介: R语言是一门专用于统计分析的语言,有大量的内置函数和第三方库来制作基于数据的表格 准备工作 安装R语言 https://cran.rstudio.com/bin/windows/base/R-3.4.3-win.exe 安装Rstudio https://download1.rstudio.org/RStudio-1.1.383.exe 打开Rstudio可以看到如下界面 目录类命令: 1.getwd() #查看当前目录 2.setwd('') #设置当前文件保存的目录 加载exc

本文作者:任坤,厦门大学王亚南经济研究院金融硕士生,研究兴趣为计算统计和金融量化交易,pipeR,learnR,rlist等项目的作者. 近年来,非关系型数据逐渐获得了更广泛的关注和使用.下面分别列举了一个典型的关系型数据表和一个典型的非关系型数据集. 关系型数据:一组学生的基本数据,包括姓名(Name).性别(Gender).年龄(Age)以及专业(Major). NAME GENDER AGE MAJOR Ken Male 24 Finance Ashley Female 25 Statis

---恢复内容开始--- 案例1:对主席的新年致辞进行分词,绘制出词云 掌握jieba分词的用法 1.加载包 library(devtools) library(tm) library(jiebaR) library(jiebaRD) library(tmcn) library(NLP)library(wordcloud2) 2.导入数据 news <- readLines('E:\\Udacity\\Data Analysis High\\R\\R_Study\\高级课程代码\\数据集\\第一

1. 文件系统介绍 R语言对文件系统的操作,包括文件操作和目录操作,函数API都定义在base包中. 2. 目录操作 2.1 查看目录 查看当前目录下的子目录. # 启动R程序 ~ R # 当前的目录 > getwd() [1] "/home/conan/R/fs" # 查看当前目录的子目录 > list.dirs() [1] "." "./tmp" 查看当前目录的子目录和文件. > dir() [1] "readme

R语言颜色综合运用与色彩方案共享 小魔方 EasyCharts 2016-11-21 今天这篇主要讲解R语言颜色综合运用,主要跟大家介绍如何提取那些专业色彩包中的颜色搭配用于在基础绘图系统和高级绘图系统中共享. 其实无论是R语言的预设配色系统.自定义颜色表还是哪些专属配色包,我们所使用(或者R语言识别的)的仅仅就是一组字符向量所代表的色值而已,并不神秘. 通过scales中的色彩获取函数,我们可以将专属配色主题(RColorBrewer.ggthemes)中的配色主题提取出来,以函数的形式传递给

PageRank,网页排名,又称网页级别.Google左侧排名或佩奇排名,是一种由搜索引擎根据网页之间相互的超链接计算的技术,而作为网页排名的要素之一,以Google公司创办人拉里·佩奇(Larry Page)之姓来命名.Google用它来体现网页的相关性和重要性,在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一.Google的创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1998年在斯坦福大学发明了这项技术. 1.算法原理 对于某个互联网网页A来说,该网页PageRank的计算基于以下两个基本假设

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

PageRank算法R语言实现 Google搜索,早已成为我每天必用的工具,无数次惊叹它搜索结果的准确性.同时,我也在做Google的SEO,推广自己的博客.经过几个月尝试,我的博客PR到2了,外链也有几万个了.总结下来,还是感叹PageRank的神奇! 改变世界的算法,PageRank! 目录 PageRank算法介绍 PageRank算法原理 PageRank算法的R语言实现 1. PageRank算法介绍 PageRank是Google专有的算法,用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他

第5章工欲善其事.必先利其器 代码,是延伸我们思想最好的工具. 第6章基础编程--用别人的包和函数讲述自己的故事 6.1编程环境 1.R语言的三段论 大前提:计算机语言程序=算法+数据结构 小前提:R语言不过是计算机语言的一种 结论:R语言约等于基础编程+数据对象 2.运行机制 RStudio=记事本+R Console 6.2Mini案例 学生文理分科小案例(还有问题) R仅有的命令形式是返回结果的函数和表达式 赋值是一种常见的操作:对象的读取.转换.模型的建立等 赋值给新的对象,往往也意味着

1 向量 1.1 定义向量 向量使用c来赋值,向量中不能混合不同类型的数据 x<-c(2,3,7,6,8)  数值型num y<-("one","two","three")  字符型chr z<-c(TRUE,TRUE,FALSE)  逻辑型logi 查看变量的类型:class(x) 1.2 访问向量 访问中的元素,使用中括号(R语言区分大小写),R语言索引从1开始 访问第二个元素:x[2] 访问第1和第3个元素:x[c(1,3

R 语言实战(第二版) part 5-1 技能拓展 ----------第19章 使用ggplot2进行高级绘图------------------------- #R的四种图形系统: #①base:基础图形系统 #②grid图形系统: grid包,灵活,无完整绘图函数,适用开发者 #③lattice包:适用网格图形,即多变量/水平关系.基于grid包 #④ggplot2包:数据可视化利器 #前三者在基础安装中已包含,后三者使用时需显示加载 #1.以一个例子介绍ggplot2 library(g

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);}.main-container {

一.从URL读取并返回html树     1.1 Rcurl包         使用Rcurl包可以方便的向服务器发出请求,捕获URI,get 和 post 表单.比R socktet连接要提供更高水平的交互,并且支持 FTP/FTPS/TFTP,SSL/HTTPS,telnet 和cookies等.本文用到的函数是basicTextGatherer和getURL.想详细了解这个包的可以点击参考资料的链接. R命令: h <- basicTextGatherer( )   # 查看服务器返回的头

上周在中国R语言大会北京会场上,给大家分享了如何利用R语言交互数据可视化.现场同学对这块内容颇有兴趣,故今天把一些常用的交互可视化的R包搬出来与大家分享. rCharts包 说起R语言的交互包,第一个想到的应该就是rCharts包.该包直接在R中生成基于D3的Web界面. rCharts包的安装 require(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') rCharts函数就像lattice函数一样,通过formula.data指定数据源和绘图

前面介绍了关联规则1---不考虑用户购买的items之间的时序关系,但在一些情况下用户购买item是有严格的次序关系了,比如在某些休闲游戏中,用户购买了道具A才能购买道具B,且道具A和B只能购买一次,也就是说购买了道具A是购买道具B的充分条件,如果购买道具A的用户通常会购买道具A,在不考虑时序关系的时候,会得出“BàA”这样的关联规则,这会给运营的同事这样的结论:“购买了道具B的用户也非常有可能会购买道具A,当用户购买了道具B时应向其推荐道具A”,这从数据角度来说是没有问题的,但是从业务的角度来

本文介绍的是关联规则,分为两部分:第一部分是---不考虑用户购买的items之间严格的时序关系,每个用户有一个“购物篮”,查找其中的关联规则.第二部分--- 考虑items之间的严格的时序关系来分析用户道具购买路径以及关联规则挖掘.此文为第一部分的讲解.(本文所需的代码和数据集可以在这里下载.) 关联规则最常听说的例子是“啤酒与尿布”:购买啤酒的用户通常也会购买尿布.在日常浏览电商网站时也会出现“购买该商品的用户还会购买….”等提示,这其中应用的就是关联规则的算法. 本文重点讲解的是关联规则的R

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

引言 一监督学习 二无监督学习 三强化学习 四通用机器学习算法列表 线性回归Linear Regression 逻辑回归Logistic Regression 决策树Decision Tree 支持向量机SVM Support Vector Machine 朴素贝叶斯Naive Bayes K近邻KNN K- Nearest Neighbors K均值K-Means K-means如何形成群类 随机森林Random Forest 降维算法Dimensionality Reduction Algo