R语言 概述 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语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发. R语言的核心是解释计算机语言,其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程. R语言允许与以C,C ++,.Net,Python或FORTRAN语言编写的过程集成以提高效率. R语言在GNU通用公共许可证下免费提供,并为各种操作系统(如Linux,Windows和Mac)提供预编译的二进制版本. R是一个在GN

最近因病休养在家,另外也算是正式的离开Snack Studio.终于有了大把可以自由支配的时间.可以自主的安排.最近闲暇的时间总算是恶补了不少前段时间行业没有时间关注的新事物.看着行业里引领潮流的东西,除非为数不多的天才能够创造得出,估计大多数人跟我一样,看着这些目不接暇的潮流总是觉得多少有些不知所措.但这并不妨碍从一个学习者的角度来了解这些新东西.类似本篇即将要谈到的R语言. 当一旦涉及一个新的领域.或一门新的语言.总是很容易陷入一些具体细节中而无法从更高的角度看到一门语言形成的背后的行业的背

一.R是什么 R语言是由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman两个人共同发明. 其词法和语法分别源自Schema和S语言. R定义:一个能够自由幼小的用于统计计算和绘图的语言和环境,它提供了广泛的统计分析和绘图技术. 二.R的优势 国际上R语言已然是专业数据分析领域的标准. 1.R是免费的开源软件. 2.全面的统计研究平台,提供了各种各样的数据分析技术. 3.R是一个程序设计语言,所以他的能力可以很容易地通过使用用户定义的函数扩展. 4.R拥有顶尖水准的制图功能

(注明:以下文章均在Linux操作系统下执行) 一.R语言简介 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语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发. R语言的核心是解释计算机语言,其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程.R语言允许与以C,C ++,.Net,Python或FORTRAN语言编写的过程集成以提高效率. R语言在GNU通用公共许可证下免费提供,并为各种操作系统(如Linux,Windows和M

Mac下R语言环境搭建 博主在数据分析的时候一直用的python(MATLAB太重了),最近跟其他搞学术的人合作,需要用一下R语言,所以也打算顺便学习一下R. R语言简介 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语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发. R语言的核心是解释计算机语言,其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程. R语言允许与以C,C ++,.Net,Python或FORTRAN语言编写的

简单介绍 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="" />语言是主要用于统计分析.画图的语言和操作环境. R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman 开发. (也因此称为R)如今由"R开发核心团队"负责

R语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析.绘图.数据挖掘.R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发(也因此称为R),现在由“R开发核心团队”负责开发.R是基于S语言的一个GNU计划项目,所以也可以当作S语言的一种实现,通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行.R的语法是来自Scheme. R的源代码可自由下载使用,亦有已编译的可执行文件版本可以下载,可在多种平台下运行,包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux).

R官网更新说明 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/README.html 本文主要讲解在ubuntu下如何安装和更新R语言.将分别介绍什么是R语言,简单方法安装R语言,通过更新源来安装或更新R语言,和安装R语言集成开发环境. 0.什么是R语言 R语言是主要用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R本来是由来自新西兰奥克兰大学的RossIhaka和RobertGentleman开发.(也因此称为R)现在由“R开发核心团

什么是R语言? R语言由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman两人共同发明.其词法和语法分别源自Scheme和S语言. R定义:一个能够自有有效的用于统计计算和绘图的语言和环境,它提供了广泛的统计分析和绘图技术. R是用于统计分析.绘图的语言和操作环境,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. R语言语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法.而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言.这也就是为什么它

写在前面 3 年的硕士生涯一转眼就过去了,和社交网络也打了很长时间交道.最近突然想给自己挖个坑,想给这 3 年写个总结,画上一个句号.回想当时学习 R 语言时也是非常戏剧性的,开始科研生活时到处发邮件要源代码,发完最后一封本以为又是无功而返,很意外的收到了秒回的邮件,邮件中附上了由 R 语言编写的实验代码.当时过于开心,因为终于有热心的作者回复了,以至于没有仔细考虑,想都没想对着满是警告的代码开始了 R 语言学习之旅.之后的几天陆陆续续的收到了其他作者的回复,实验代码多是使用 Python 构建

前言: RCurl工具包的作者是由Duncan Temple Lang现任加州大学 U.C. Davis分校副教授.他曾致力于借助统计整合进行信息技术的探索.使用者通过RCurl可以轻易访问网页,进行相关数据的抓取以及下载,为数据分析提供原始素材.近年RCurl在数据分析业界中使用也越来越流行. Step1:安装RCurl install.packages('RCurl') Step2:代码实现 =========================== #利用RCurl包批量下载(抓取)文件 li

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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

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

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

现在有一个人,如何对这个人怎么识别这个人?那么就对其存在的特征进行提取,比如,提取其身高,其相貌,其年龄,分析这些特征,从而确定了,这个人就是这个人,我们绝不会认错. 同理,对数据进行分析,也是提取出数据的特征,对其特征进行分析,从而确定这些数据所呈现的信息状况,从而确定了这些数据的独特性和唯一性,因为他呈现的信息是唯一的,绝不与别的是相同的. 那么这些特征是什么呢?拥有哪些特征呢?似乎应该是经过无数科学家的总结,终于发现了几个重要的特征,包括数字特征和分布特征,这个数字特征,包括集中位置,分散

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:2013年末,Google发布的 word2vec工具引起了一帮人的热捧,大家几乎都认为它是深度学习在自然语言领域的一项了不起的应用,各种欢呼"深度学习在自然语言领域开始发力 了". 基于word2vec现在还出现了doc2vec,word2vec相比传统,考虑单词上下文的语义:但是doc2vec不仅考虑了单词上下文的语义,

XGBoost不仅仅可以用来做分类还可以做时间序列方面的预测,而且已经有人做的很好,可以见最后的案例. 应用一:XGBoost用来做预测 -------------------------------------------------- 一.XGBoost来历 xgboost的全称是eXtreme Gradient Boosting.正如其名,它是Gradient Boosting Machine的一个c++实现,作者为正在华盛顿大学研究机器学习的大牛陈天奇.他在研究中深感自己受制于现有库的计

笔者:受alphago影响,想看看深度学习,但是其在R语言中的应用包可谓少之又少,更多的是在matlab和python中或者是调用.整理一下目前我看到的R语言的材料: ------------------------------------------------------------ 近期,弗莱堡大学的Oksana Kutina 和 Stefan Feuerriegel发表了一篇名为<深入比较四个R中的深度学习包>的博文.其中,四个R包的综述如下: MXNet: MXNet深度学习库的R接