低.有许多种方法可以提升你的代码运算效率,但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升.本文将介绍几种适用于大数据领域的方法,包括简单的逻辑调整设计.并行处理和Rcpp的运用,利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集.让我们尝试提升往数据框中添加一个新变量过程(该过程中包含循环和判断语句)的运算效率.下面的代码输出原始数据框: # Create the data frame col1 <- runif (12^5, 0, 2) col2 <- rnorm (12^5, 0, 2) col3

为什么R有时候运行慢? 参考https://www.cnblogs.com/qiaoyihang/p/7779144.html 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 cpu ram io R代码本身(个人觉得能控制的是R代码书写的高效 2.R是运行时解释的 在运行时解释并执行R代码 3.R是单线程的 CPU的强大核心并没卵用,R只会只用一个 4.R需要将全部数据加载到内存 处理的最大数据了取决于内存的限制 这里 linux相比于windows有一个优势,当我们试图装载一个可

提升R代码运算效率的11个实用方法 众所周知,当我们利用R语言处理大型数据集时,for 循环语句的运算效率非常低.有许多种方法可以提升你的代码运算效率,但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升.本文将介绍几种适用于大数据领域的方法,包括简单的逻辑调整设计.并行处理和 Rcpp 的运用,利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集. 让我们尝试提升往数据框中添加一个新变量过程(该过程中包含循环和判断语句)的运算效率.下面的代码输出原始数据框: # Create the data frame co

神经网络基本原理 一.神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias ).则神经元i的输出与输入的关系表示为: 图中 yi表示神经元i的输出,函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfer Function ) ,net称为净激活(net activation).若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0,则上面的式子

在做数据分段截取的时候,发现for循环的表现和其他语言不太一样. 上代码: :) { i = i + print(i) } 结果: [] [] [] [] 即作为循环计次的i, 并不会因为在循环体中的赋值变化而变化. 在Python中查看也是一样的结果. 怀疑是动态语言在生成for循环的时候, 会提前生成循环列表的下标列表, 避免在循环中对下标做操作后,导致循环结果不稳定. 同时还避免了每次循环会重新计算长度表达式的问题. 如 for x in len(str), 在Java中,每一次循环都会执

目录 使用记忆化优化你的 R 代码 R 中的性能优化 R 何时变慢 R 何时变(更)快 R 中的记忆化 何时使用记忆化 使用记忆化优化你的 R 代码 本文翻译自<Optimize your R Code using Memoization>(有删减) https://www.inwt-statistics.com/read-blog/optimize-your-r-code-using-memoization.html 本文介绍如何应用名为"记忆化(Memoization)"

本篇文章是原文的译文,然后自己对其中做了一些修改和添加内容(随机森林和降维算法).文章简洁地介绍了机器学习的主要算法和一些伪代码,对于初学者有很大帮助,是一篇不错的总结文章,后期可以通过文中提到的算法展开去做一些实际问题. Google的自驾车和机器人得到了很多新闻,但公司的真正未来是机器学习,这种技术使计算机变得更智能,更个性化.-Eric Schmidt (Google Chairman) 我们可能生活在人类历史上最具影响力的时期--计算从大型主机到PC移动到云计算的时期. 但是使这段时期有

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其

说到强大的IDE,eclipse肯定是首先会被想到的几个之一,幸运地是,R也能使用它.在http://www.walware.de/goto/statet上有个StatET的插件,专门为R而做,从此R就能在eclipse的平台上享用一切eclipse的功能. 如果机器上没有eclipse,可以在网上JAVA相关的社区找到很多很详细的教程,JRE和R中的rJava包是必需的,建议最好顺便把JDK也装上,eclipse的环境都搭好了,不用JAVA太可惜了,能写R程序的人肯定也能写JAVA程序,R和J

应用场景:你编写了R代码,每天对提交的数据进行分析,你希望它你吃饭的时候执行完毕,生成图表. 那么你需要安装taskscheduleR的包. 怎么操作,看帮助呗.

二项分布 | Binomial distribution 泊松分布 | Poisson Distribution 正态分布 | Normal Distribution | Gaussian distribution 负二项分布  | Negative binomial distribution 指数分布 | Exponential Distribution Βeta分布 | beta distribution Βeta二项分布 | Beta-binomial distribution 几何分布

P122, 这是IQR method课的第一次作业,需要统计检验,x和y是否显著的有线性关系. Assignment 1 1) Find a small bivariate dataset (preferably from your own discipline) and produce a scatterplot (this is easy using any spreadsheet) 2) Use any statistics tool (a calculator, spreadsheet

本文由 伯乐在线 - Agatha 翻译,唐尤华 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:SUNIL RAY.欢迎加入翻译组. 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明.更个性化的技术. 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算.关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生. 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已.计算的蓬勃发展也是一样.如今,作

转自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386 – 谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明,更人性化的技术,机器学习. – 埃里克 施密特(谷歌首席执行官) 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天,我们可能正处于人类历史上最关键的时期.之所以关键,并不是因为已经取得的成就,而是未来几年里我们即将要获得的进步和成就. 对我来说,如今最令我激动的就是计算技术和工具的普及,从而带

python一直被病垢运行速度太慢,但是实际上python的执行效率并不慢,慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差. “一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调. 我们来看一下这个最简单的例子,从1一直累加到1亿. 最原始的代码: import time def foo(x,y):         tt = time.time()         s = 0         for i in range(x,y):                 s 

R 代码积累不定期更新 1.阶乘.递归.reduce.sprintf #NO.1 # 阶乘函数 fact <- function(n){ if(n==0) return(1) #基例在这 else return(n*fact(n-1)) } #1+2!+3!+...+20!的和 #测试 Reduce('+', lapply(1:3,fact)) 结果是9 Reduce('+', lapply(1:20,fact)) #NO.2 #判断101-200之间有多少个素数,并输出所有素数 is.prim

转自:  原文标题:Build High Performance Time Series Models using Auto ARIMA in Python and R 作者:AISHWARYA SINGH:翻译:陈之炎:校对:丁楠雅 原文链接: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/08/auto-arima-time-series-modeling-python-r/ 简介 想象你现在有一个任务:根据已有的历史数据,预测下一代iPhone的价格,

Laplacian和PCA貌似是同一种性质的方法,坐标系变换.只是拉普拉斯属于图论的范畴,术语更加专业了. 要看就把一篇文章看完整,再看其中有什么值得借鉴的,总结归纳理解后的东西才是属于你的. 问题: 1. 这篇文章有哪些亮点决定他能发NM?单细胞,consensus,较好的表现,包装了一些专业的术语,显得自己很专业,其实真正做的东西很少: 2. consensus方法的本质是什么? 3. 工具的评估准则?ARI,silhouette index 4. SC3的最大缺点是什么?速度太慢,超过10

学贝叶斯方法时绕不过去的一个问题,现在系统地总结一下. 之前过于纠结字眼,似然和概率到底有什么区别?以及这一个奇妙的对等关系(其实连续才是f,离散就是p). 似然函数 | 似然值 wiki:在数理统计学中,似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数,表示模型参数中的似然性. 这里我们讨论的范围已经界定了,那就是在指定模型下(比如二项分布),我们观测数据和可能的模型参数之间的关系. (传统的贝叶斯定理的适用范围很广,是高度的总结推广,在似然函数里就不要过于推广了) 似然函数在直觉上就很好理解了,L(

转载于36大数据,原文作者:Selva Prabhakaran  译者:fibears 众所周知,当我们利用R语言处理大型数据集时,for循环语句的运算效率非常低.有许多种方法可以提升你的代码运算效率,但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升.本文将介绍几种适用于大数据领域的方法,包括简单的逻辑调整设计.并行处理和Rcpp的运用,利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集. 让我们尝试提升往数据框中添加一个新变量过程(该过程中包含循环和判断语句)的运算效率.下面的代码输出原始数据框: # C