(https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/)下载好R之后打开,就可以输入命令,如下,我输入 > y=c(61,57,58,40,90,35,68)  表示创建一个y向量,向量的值是c后面的内容> y 回显y[1] 61 57 58 40 90 35 68 > x=c(170,168,175,153,185,135,172) 创建一个x向量 > x 回显x[1] 170 168 175 153 185 135 172> > pl…

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…

R语言中文社区历史文章整理(类型篇)   R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图 今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP——自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作 借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形…

基本概念 利用线性的方法,模拟因变量与一个或多个自变量之间的关系.自变量是模型输入值,因变量是模型基于自变量的输出值. 因变量是自变量线性叠加和的结果. 线性回归模型背后的逻辑——最小二乘法计算线性系数 最小二乘法怎么理解? 它的主要思想就是求解未知参数,使得理论值与观测值之差(即误差,或者说残差)的平方和达到最小.在这里模型就是理论值,点为观测值.使得拟合对象无限接近目标对象. 一元线性回归与多元线性回归 自变量只有一个的时候叫一元线性回归,自变量有多个时候叫多元线性回归. R语言实现 bik…

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是…

只有两个变量,做相关性分析,先来个一元线性回归吧 因为未处理的x,y相关性不显著,于是用了ln(1+x)函数做了个处理(发现大家喜欢用ln,log,lg,指数函数做处理),处理完以后貌似就显著了..虽然R方也比较小 model <- lm(y1~1+x1) summary(model) plot(x1,y1,main=" ",xlab="ln(H+1)",ylab="ln(G+1)",cex.main=1) abline(model,col…

#一元线性回归的基本步骤#1.载入数据 给出散点图 x<-c(0.10,0.11,0.12,0.13,0.14,0.15,0.16,0.17,0.18,0.20,0.21,0.23) y<-c(42.0,43.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,53.0,50.0,55.0,55.0,60.0) plot(x,y) #2.线性回归 得到回归方程  并查看回归结果 CG<-lm(y~x) CG summary(CG) #所得回归方程为y=130.83x+28.49#3.线…

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业…

多元线性回归 多元线性回归模型 实际中有很多问题是一个因变量与多个自变量成线性相关,我们可以用一个多元线性回归方程来表示. 为了方便计算,我们将上式写成矩阵形式: Y = XW 假设自变量维度为N W为自变量的系数,下标0 - N X为自变量向量或矩阵,X维度为N,为了能和W0对应,X需要在第一行插入一个全是1的列. Y为因变量 那么问题就转变成,已知样本X矩阵以及对应的因变量Y的值,求出满足方程的W,一般不存在一个W是整个样本都能满足方程,毕竟现实中的样本有很多噪声.最一般的求解W的方式是最小…

写在前面的话 按照正常的顺序,本文应该先讲一些线性回归的基本概念,比如什么叫线性回归,线性回规的常用解法等.但既然本文名为<从一个R语言案例学会线性回归>,那就更重视如何使用R语言去解决线性回归问题,因此本文会先讲案例. 线性回归简介 如下图所示,如果把自变量(也叫independent variable)和因变量(也叫dependent variable)画在二维坐标上,则每条记录对应一个点.线性回规最常见的应用场景则是用一条直线去拟和已知的点,并对给定的x值预测其y值.而我们要做的就是找出…

文章来源:公众号-智能化IT系统. 回归模型有多种,一般在数据分析中用的比较常用的有线性回归和逻辑回归.其描述的是一组因变量和自变量之间的关系,通过特定的方程来模拟.这么做的目的也是为了预测,但有时也不是全部为了预测,只是为了解释一种现象,因果关系. 还是按照老风格,不说空泛的概念,以实际的案例出发. 还是先前的案例,购房信息,我们这次精简以下,这8位购房者我们只关注薪水和年龄这两个因素,信息如下: 用户ID 年龄 收入 是否买房 1 27 15W 否 2 47 30W 是 3 32 12W 否…

目标:利用R语言统计描绘50组实验对比结果 第一步:导入.csv文件 X <- read.table("D:abc11.csv",header = TRUE, sep = ",") 第二步:绘图 ggplot(X, aes(x = aaa, y = bbb)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm") + labs(x = "横坐标标题", y = "纵坐标标题&q…

本编博客继续分享简单的机器学习的R语言实现. 今天是关于简单的线性回归方程问题的优化问题 常用方法,我们会考虑随机梯度递降,好处是,我们不需要遍历数据集中的所有元素,这样可以大幅度的减少运算量. 具体的算法参考下面: 首先我们先定义我们需要的参数的Notation 上述算法中,为了避免过拟合,我们采用了L2的正则化,在更新步骤中,我们会发现,这个正则项目,对参数更新的影响 下面是代码部分: ## Load Library library(ggplot2) library(reshape2) li…

现在对R感兴趣的人越来越多,很多人都想快速的掌握R语言,然而,由于目前大部分高校都没有开设R语言课程,这就导致很多人不知道如何着手学习R语言. 对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人…

R 语言的优劣势是什么? 2015-05-27 程序员 大数据小分析   R,不仅仅是一种语言 本文原载于<程序员>杂志2010年第8期,因篇幅所限,有所删减,这里刊登的是全文. 工欲善其事,必先利其器,作为一个战斗在IT界第一线的工程师,C/C++.java.perl.python.ruby.php.javascript.erlang等等等等,你手中总有一把使用自如的刀,帮助你披荆斩棘. 应用场景决定知识的储备与工具的选择,反过来,无论你选择了什么样的工具,你一定会努力地把它改造成符合自己应…

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…

使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容,下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程. 首先,我们先构造一个分析的数据集 x<-data.frame(y=c(102,115,124,135,148,156,162,176,183,195), var1=runif(10,min=1,max=50), var2=runif(10,min=100,max=200), var3=c(235,321,412,511,654,745,821,932,1020,1123)) 接下来,我们进行简单的一…

详细内容见上一篇文章:http://www.cnblogs.com/lc1217/p/6514734.html 这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题. 代码如下:(数据同上一篇博客)(是不是很简单????) > x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2) > y<-c(5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3) > lsfit(x,y…

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有…

[怪毛匠子整理] 1.下载 wget http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz 2.解压: tar -zxvf R-3.0.1.tar.gz cd R-3.0.1 3.安装 yum install readline-devel yum install libXt-devel ./configure 如果使用rJava需要加上 --enable-R-shlib ./configure  --enable-R-shlib -…

1.数据分析金字塔 2.[文件]-[改变工作目录] 3.[程序包]-[设定CRAN镜像] [程序包]-[安装程序包] 4.向量 c() 例:x=c(2,5,8,3,5,9) 例:x=c(1:100) 表示把1 - 100的所有数字都给x这个变量 5.查看x的类型:>mode(x) 6.查看x的长度:>length(x) 7.将两个向量组成一个矩阵: >rbind(x1, x2)  注:r是row的意思,即行,按行组成矩阵. >cbind(x1, x2)  注c是column的意思,…

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…

R语言中如何使用最小二乘法 这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题.         代码如下: > x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2) > y<-c(5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3) > lsfit(x,y)        结果如下: $coefficients Intercept         X 0.83105…

用Excel做回归分析的详细步骤 一.什么是回归分析法 "回归分析"是解析"注目变量"和"因于变量"并明确两者关系的统计方法.此时,我们把因子变量称为"说明变量",把注目变量称为"目标变量址(被说明变量)".清楚了回归分析的目的后,下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法: 回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)所进行的数理统计分析处理.只有当变量与因变量确实存在某种关…

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.扩展包的基本操作语句R安装好之后,默认自带了"stats" "graphics"  "grDevices" "utils" "datasets"  "methods" "base"这七个包,这七个包是不允许被卸载和删除的.1.扩展包的安装install.packages("扩展包名称") 也可以在手动安装,所有的安装包都可以在网站https:/…

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…

此书网上有英文电子版:Machine Learning with R - Second Edition [eBook].pdf(附带源码) 评价本书:入门级的好书,介绍了多种机器学习方法,全部用R相关的包实现,案例十分详实,理论与实例结合. 目录 第一章 机器学习简介 第二章 数据的管理和理解 第三章 懒惰学习--使用近邻分类 第四章 概率学习--朴素贝叶斯分类 第五章 分而治之--应用决策树和规则进行分类 第六章 预测数值型数据--回归方法 第七章 黑箱方法--神经网络和支持向量机 第八章 探…

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…

1.简单会话 > x<-c(1,2,4) > x [1] 1 2 4 R语言的标准赋值运算符是<-.也可以用=,不过不建议用它,有些情况会失灵.其中c表示连接(concatenate) > q<-c(x,x,8) > q [1] 1 2 4 1 2 4 8 取q中的某个元素,R下标是从1开始的. > q[2] [1] 2 利用现有函数求均值,方差 mean(q) sd(q)#“#”为注释符号 2.函数入门: 创建一个计算计数个数的函数 > oddcou…