R语言:变量名称和字符串的转换 2014-06-23 14:45:27         在R语言中,经常会遇到变量名称和字符串相互转换的问题.比如说,进行1000次循环运算,并将运算结果存储在1000个变量中,如x_1, x_2, ... , x_1000.这时候可以使用assign()函数,示例如下: > a错误: 找不到对象'a'> assign('a', 1)> a[1] 1 上面的例子将字符'a'转变为变量a,并将其赋值为1 . 相反,如果我们想遍历一个变量序列,并对其中的每一个

#R语言大小写字母转换 熊荣川 六盘水师范学院生物信息学实验室 xiongrongchuan@126.com http://blog.sciencenet.cn/u/Bearjazz R语言有很丰富的程序包处理生物学信息及问题,如DNA等大分子数据,然后往往遇到将碱基符号在大小写字母间转化的问题,下面是几个小例子: >x = "CAGTTTCTTGAGTCTGATTAATTCAGGTTTCGGGGT"#定义字符串变量x>tolower(x)[1] "cagtttc

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

标题 plot(c(1:2,2:4),main = "这是主标题",sub = "这是副标题",xlab = "这是x轴", ylab = "这是y轴") 坐标轴筛选 plot(c(1:20,10:30,15:40)) plot(c(1:20,10:30,15:40),xlim = c(10,80),ylim = c(20,40)) 颜色 单一颜色 命令行输入colors(),可以查看所有可用的颜色(当前有657种颜色可供使用

今天来学习下R中字符串处理操作,主要是stringr包中的字符串处理函数的用法. 先导入stringr包,library(stringr),require(stringr),或者stringr::函数名:这几种方式都行. 一.检测是否匹配 我们先定义一个字符串和变量,在此基础上演示各个函数基本用法. 1 library(stringr) 2 animal<-c("cow","dog","sheep","goat",&qu

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,只需要将全是F的那一列指定为 character 就可以了 read.table( "file.txt" , sep = "\t", header=FALSE, stringsAsF

什么是R语言编程? R语言是一种用于统计分析和为此目的创建图形的编程语言.不是数据类型,它具有用于计算的数据对象.它用于数据挖掘,回归分析,概率估计等领域,使用其中可用的许多软件包. R语言中的不同数据对象是什么?它们是R语言中的6个数据对象.它们是向量,列表,数组,矩阵,数据框和表. 什么使R语言中的有效变量名?有效的变量名称由字母,数字和点或下划线字符组成.变量名以字母或不以数字后跟的点开头. 数组和矩阵之间的主要区别是什么?矩阵总是二维的,因为它只有行和列.但是阵列可以具有任何数量的维度,

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 数据库是极其重要的R语言数据导入源数据之地,读入包有sqldf.RODBC等.跟SQL server相连有RODBC,跟mySQL链接的有RMySQL.但是在R里面,回传文本会出现截断的情况,这一情况可把我弄得有点手足无措. 一.数据库读入--RODBC包 CRAN 里面的包 RODBC 提供了 ODBC的访问接口: odbcConnect

笔者寄语:分类器算法最后都会有一个预测精度,而预测精度都会写一个混淆矩阵,所有的训练数据都会落入这个矩阵中,而对角线上的数字代表了预测正确的数目,即True Positive+True Nagetive. -------------------------- 相关内容: 1. R语言︱ROC曲线--分类器的性能表现评价 2.机器学习中的过拟合问题 3.R语言︱机器学习模型评估方案(以随机森林算法为例) -------------------------- 1.TPR与TNR 同时可以相应算出TP

说明 在前一篇中,我们介绍了 R 语言和 R Studio 的安装,并简单的介绍了一个示例,接下来让我们由浅入深的学习 R 语言的相关知识. 本篇将主要介绍 R 语言的基本操作.变量和几种基本数据类型,好对 R 语言的使用方法有一个基本的概念.通过本篇的学习,你将了解到: R 语言有哪些基本操作 什么是变量,以及如何给变量赋值 R 语言有哪些基本数据类型,如何确定变量的数据类型 R 语言的基本操作 R 语言的默认提示符是 > ,它表示正在等待输入命令,每次输入命令后敲击回车即可执行当前命令. R

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

R语言中用double表示日期,即从1970-1-1距离给定日期的天数,将5位数字日期转为正常日期格式的方法 as.Date(16543,origin='1970-1-1')

通常来说,我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性:完善特征工程(feature engineering)或是直接使用Boosting算法.通过大量数据科学竞赛的试炼,我们可以发现人们更钟爱于Boosting算法,这是因为和其他方法相比,它在产生类似的结果时往往更加节约时间. Boosting算法有很多种,比如梯度推进(Gradient Boosting).XGBoost.AdaBoost.Gentle Boost等等.每一种算法都有自己不同的理论基础,通过对它们进行运用,算法之间细微的差别

R语言由于效率问题,实现自然语言处理的分析会受到一定的影响,如何提高效率以及提升词向量的精度是在当前软件环境下,比较需要解决的问题. 笔者认为还存在的问题有: 1.如何在R语言环境下,大规模语料提高运行效率? 2.如何提高词向量的精度,或者说如何衡量词向量优劣程度? 3.词向量的功能性作用还有哪些值得开发? 4.关于语义中的歧义问题如何消除? 5.词向量从"词"往"短语"的跨越? 转载请注明出处以及作者(Matt),欢迎喜欢自然语言处理一起讨论~ ---------

R语言的最大数值 在R语言里面,所能计算的最大数值可以用下面的方法获得: ###R可计算最大数值 .Machine 在编程的时候注意不要超过这个数值.当然,普通情况下也不可能超过的. R语言的最大精度 R语言的舍入误差要比python好不少,但是也还是有的. ###最小非零整数 2^-1074 ###最大数 2^1023 ###机器误差 2^-52 + 1 - 1 2^-53 + 1 - 1 ###比较两个数字 all.equal(2^-12 + 1,2^-13 + 1,tolerance =

以下是我关于如何在R语言中读取.csv文件及一些需要注意的细节的总结,希望能帮助到大家~

一些函数不知道什么意思要查,看数值例子,做笔记,知道函数的功能,函数和返回值. 网页上查找关键词,巧用查找(ctrl+F) 数据读取处理,有read.table   read R-读取数据(导入csv,txt,excel文件) read.table函数:read.table函数以数据框的格式读入数据,所以适合读取混合模式的数据,但是要求每列的数据数据类型相同. read.table读取数据非常方便,通常只需要文件路径.URL或连接对象就可以了,也接受非常丰富的参数设置: file参数:这是必须的

既然了解了R语言的基本数据类型,那么如何将庞大的数据送入R语言进行处理呢?送入的数据又是如何在R语言中进行存储的呢?处理这些数据的方法又有那些呢?下面我们一起来探讨一下. 首先,数据输入最直接最直观的方法就是键盘输入,在上面几篇都已经讲到,利用c创建向量,利用matrix创建矩阵,利用data.frame创建数据框等,但是我们处理的数据往往比较多,键盘输入在面对如此庞大的数据时显然不现实,当然你可以花费好几天来输入数据而且保证不出错除外,而且待处理的一般都存储在Excel,网页,数据库其他中介中

分类-回归树模型(CART)在R语言中的实现 CART模型 ,即Classification And Regression Trees.它和一般回归分析类似,是用来对变量进行解释和预测的工具,也是数据挖掘中的一种常用算法.如果因变量是连续数据,相对应的分析称为回归树,如果因变量是分类数据,则相应的分析称为分类树. 决策树是一种倒立的树结构,它由内部节点.叶子节点和边组成.其中最上面的一个节点叫根节点. 构造一棵决策树需要一个训练集,一些例子组成,每个例子用一些属性(或特征)和一个类别标记来描述.

在高维数据分析过程中,为了筛选出与目标结局相关的变量,通常会用到回归分析,但是因为自变量较多,往往要进行多次回归.这就是统计编程语言发挥作用的时候了 有些大神们认为超过3次的复制粘贴就可以考虑使用循环了,当然个人“承受能力较强”,在分析过程中还是经常会用复制粘贴来解决相当一部分的问题.但是当变量太多需要多次复制粘贴,并且还要对不同的过程设置不同的编号真的太麻烦了.比如有100个X,就要命名100个模型,从fit1到fit100,显然可操作性太差了. 所以循环必须派上用场,接下来将总结一下在R中使