这段时间学习了amp;amp;lt;R高性能编程amp;amp;gt;这本书，基于这段时间做的项目实践，总结了一些自己的体会，和大家分享一、为什么R程序有时候会很慢？1、计算性能的三个限制条件cpuramioR代码本身2、R是运行时解释 ...……

R语言进行数据预处理wrangingli_volleyball2016年3月22日datawranglingwithRpackages:tidyrdplyrGroundruleslibrary(tidyr)library(dplyr)####Attachingpackage:'dplyr'##Thefollowingobjectsaremasked……

有5个基础的函数： -filter -select -arrange -mutate -summarise -group_by(plus)可以和databases以及datatables中的数据打交道。其基础函数有以下特点：第一个参数df返回df没有数据更改inplace正是因为有这 ...……

目录1.决策树原理2.决策树应用示例2.1）收集数据2.2）探索和准备数据2.3）训练模型2.4）评估模型性能2.5）提高模型性能通过自适应增强算法（boosting）将惩罚因子分配到不同类型的错误上决策树：树形结构流程图（漏 ...……

今天遇到了一个问题，文件中有一列的值为全为F,用read.table读取的时候，自动将F变成了false对于这样的转换，可以通过colClass参数控制colClass参数指定每一列的类型，numeric,integer, character,logical等等，只 ...……

原文链接：http://tecdat.cn/?p=18169 比如说分类变量为是否幸存、是因变量，连续变量为年龄、是自变量，这两者可以做相关分析吗？两者又是否可以做回归分析？我们考虑泰坦尼克号数据集，   titanic=titanic at ...……

VisualStudio编辑R语言环境搭建关于VisualStudio编辑R语言环境搭建具体的可以看下面三个网址里的内容，我这里就讲两个问题，关于r包管理和换本地的r的服务。1.r包管理：Ctrl+72.R本地服务管理：Ctrl+9VisualStudioR ...……

 1、for循环sum=0for(iin1:100){sum=sum+i}print(sum)  1-100内偶数的和sum=0for(iin1:100){if(i%%2==0){sum=sum+i}}print(sum) 扩展：aamp;amp;lt;-c(2,4,5,7)……

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2654本文介绍了线性混合效应模型的新型贝叶斯分析。该分析基于部分折叠的方法，该方法允许某些组件从模型中部分折叠。得到的部分折叠的Gibbs（PCG）采样器被构造成适合线性混合效应模 ...……

目录1.理解关联规则1）基本认识2）Apriori算法2.关联规则应用示例1）收集数据2）探索和准备数据3）训练模型4）评估性能5）提高模型性能1）基本认识购物篮分析：用来判别事务型数据中商品之间关联的机器学习方法，在 ...……

(文末有赠书福利）在数据挖掘项目中，经常会遇到的情况是有很多特征可以用，这是一件好事，但是有的时候数据中存在很多冗余情况，也就是说数据存在相关性或者共线性。在这种情况下对于分析带来了很多麻烦。不必要的 ...……

一、从URL读取并返回html树   1.1Rcurl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Rsocktet连接要提供更高水平的交互，并且支持FTP/FTPS/TFTP，SSL/HTTPS,telnet和cooki ...……

原文链接 http://tecdat.cn/?p=2657本文展示了如何基于基础ARMA-GARCH过程（当然这也涉及广义上的QRM）来拟合和预测风险价值（Value-at-Risk，VaR）。library(qrmtools)#forqq_plot()library(rugarch)模拟数据我们 ...……

首先找到一个教程R语言简单实现聚类分析计算与分析（基于系统聚类法），由于找不到他当时的数据源，于是下载了一个最新的房价数据。对于不同的聚类方法都做了一次，结果发现崩溃的事情来了。输出的代码：for(iin1:5) ...……

DataFrame一般被翻译为数据框，感觉就像是R中的表，由行和列组成，与Matrix不同的是，每个列可以是不同的数据类型，而Matrix是必须相同的。DataFrame每一列有列名，每一行也可以指定行名。如果不指定行名，那么就是 ...……

原文链接：http://tecdat.cn/?p=8478 澳大利亚在2008-2009年全球金融危机期间发生了这种情况。澳大利亚政府发布了一揽子刺激计划，其中包括2008年12月的现金支付，恰逢圣诞节支出。因此，零售商报告销售强劲，经济 ...……

Duringstartup-Warningmessages:1:SettingLC_CTYPEfailed,usingamp;quot;Camp;quot;2:SettingLC_COLLATEfailed,usingamp;quot;Camp;quot;3:SettingLC_TIMEfailed,usingamp;quot;Camp;quot;4:SettingLC_MESSAGESfaile ...……

magrittr包的官网https://magrittr.tidyverse.org/magrittr包的github主页https://github.com/tidyverse/magrittrmagrittr包被定义为一个高效的管道操作工具包，通过管道的连接方式，让数据或表达式的传递更高效，使 ...……

1、R语言中sort函数对向量按照从小到大排序，默认返回向量从小到大的值  创建测试数据：  amp;amp;gt;testamp;amp;lt;-c(7,1,9,3,8)amp;amp;gt;test71938amp;amp;gt;aamp;amp;lt;-sort(test)##默认升序amp;amp;g ...……

 用R语言进行简单线性回归分析。数据出自何晓群--应用回归分析，语言例如以下所看到的：xy3.426.21.817.84.631.32.323.13.127.55.5360.714.1322.32.619.64.331.32.1241.117.36.143.24.836.43.826.1#----- ...……

1. https://www.r-bloggers.com/2. https://www.kaggle.com/datasets3.RStudiodownload:https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download4.Rdownload: https://mirrors.tongji.edu.cn/CRAN/5……

基本抽样函数samplesample(x,size,replace=F/T)x是数据集，size规定了从对象中抽出多少个数replace为F时候，表示每次​抽取后的数就不能在下一次被抽取；T表示抽取过的数可以继续拿来被抽取。 不平衡数据的问题 以 ...……

 第四节输入文件地址时，上下级之间使用一个反斜杠或者两个斜杠setwd(amp;quot;d:/Rstudy/codeamp;quot;)setwd(amp;quot;d:\\Rstudy\\codeamp;quot;)安装包install.packages(amp;quot;ggplot2amp;quot;)加载包libra ...……

尊敬的读者，这些R语言面试题是专门设计的，以便您应对在R语言相关面试中可能会被问到的问题。 根据我的经验，良好的面试官几乎不打算在你的面试中问任何特定的问题，通常都是以如下的问题为开端进一步展开后继的问 ...……

R语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，目前由R开发核心团队开发。 R在GNU通用公共许可证下免费提供，并为各种操作系统（如Linux，Wi ...……

以下资源包含有关R语言编程的其他信息。 请使用它们获得有关此主题的更深入的知识。 R语言编程的相关链接 R项目 - 官方R软件和文档。 R编程语言 - 维基百科解释R编程语言。 R Studio - 强大的R编程IDE。 R上的编 ...……

卡方检验是一种确定两个分类变量之间是否存在显着相关性的统计方法。 这两个变量应该来自相同的人口，他们应该是类似 - 是/否，男/女，红/绿等。 例如，我们可以建立一个观察人们的冰淇淋购买模式的数据集，并尝试将 ...……

生存分析处理预测特定事件将要发生的时间。 它也被称为故障时间分析或分析死亡时间。 例如，预测患有癌症的人将存活的天数或预测机械系统将失败的时间。 命名为survival的R语言包用于进行生存分析。 此包包含函数Sur ...……

在随机森林方法中，创建大量的决策树。 每个观察被馈入每个决策树。 每个观察的最常见的结果被用作最终输出。 新的观察结果被馈入所有的树并且对每个分类模型取多数投票。 对构建树时未使用的情况进行错误估计。 这 ...……

决策树是以树的形式表示选择及其结果的图。图中的节点表示事件或选择，并且图的边缘表示决策规则或条件。它主要用于使用R的机器学习和数据挖掘应用程序。决策树的使用的例子是 - 预测电子邮件是垃圾邮件或非垃圾邮件 ...……

当模拟真实世界数据用于回归分析时，我们观察到，很少情况下，模型的方程是给出线性图的线性方程。大多数时候，真实世界数据模型的方程涉及更高程度的数学函数，如3的指数或sin函数。在这种情况下，模型的图给出了曲 ...……

时间序列是将统一统计值按照时间发生的先后顺序来进行排列，时间序列分析的主要目的是根据已有数据对未来进行预测。一个稳定的时间序列中常常包含两个部分，那么就是：有规律的时间序列+噪声。所以，在以下的方法中 ...……

我们使用回归分析创建模型，描述变量在预测变量对响应变量的影响。 有时，如果我们有一个类别变量，如Yes / No或Male / Female等。简单的回归分析为分类变量的每个值提供多个结果。 在这种情况下，我们可以通过将分 ...……

泊松回归（英语:Poisson regression）包括回归模型，其中响应变量是计数而不是分数的形式。例如，足球比赛系列中的出生次数或胜利次数。 此外，响应变量的值遵循泊松分布。泊松回归的一般数学方程为 - log(y) = a + ...……

二项分布模型处理在一系列实验中仅发现两个可能结果的事件的成功概率。 例如，掷硬币总是给出头或尾。 在二项分布期间估计在10次重复抛掷硬币中精确找到3个头的概率。 R语言有四个内置函数来生成二项分布。 它们描 ...……

R语言 标准分布在来自独立源的数据的随机集合中，通常观察到数据的分布是正常的。 这意味着，在绘制水平轴上的变量值和垂直轴上的值的计数的图形时，我们得到钟形曲线。 曲线的中心表示数据集的平均值。 在图中，50 ...……

逻辑回归是回归模型，其中响应变量（因变量）具有诸如True / False或0/1的分类值。 它实际上基于将其与预测变量相关的数学方程测量二元响应的概率作为响应变量的值。 逻辑回归的一般数学方程为 - y = 1/(1+e^-(a+b1 ...……

多元回归是线性回归到两个以上变量之间的关系的延伸。 在简单线性关系中，我们有一个预测变量和一个响应变量，但在多元回归中，我们有多个预测变量和一个响应变量。 多元回归的一般数学方程为 - y = a + b1x1 + b2x2 ...……

回归分析是一种非常广泛使用的统计工具，用于建立两个变量之间的关系模型。 这些变量之一称为预测变量，其值通过实验收集。 另一个变量称为响应变量，其值从预测变量派生。 在线性回归中，这两个变量通过方程相关， ...……

R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行。 这些函数大多数是R基础包的一部分。 这些函数将R向量作为输入和参数，并给出结果。 我们在本章中讨论的功能是平均值，中位数和模式。 Mean平均值通过求出数据集的和再除 ...……