dummyVars函数:dummyVars creates a full set of dummy variables (i.e. less than full rank parameterization----建立一套完整的虚拟变量 先举一个简单的例子: survey<-data.frame(service=c("very unhappy","unhappy","neutral","happy","very

R语言包 R语言的包是R函数,编译代码和样本数据的集合. 它们存储在R语言环境中名为"library"的目录下. 默认情况下,R语言在安装期间安装一组软件包. 随后添加更多包,当它们用于某些特定目的时. 当我们启动R语言控制台时,默认情况下只有默认包可用. 已经安装的其他软件包必须显式加载以供将要使用它们的R语言程序使用. 所有可用的R语言包都列在R语言的包. 下面是用于检查,验证和使用R包的命令列表. 检查可用R语言的包 获取包含R包的库位置 .libPaths() 当我们执行上面的

1. Go 语言 SDK 安装包下载和安装 最新稳定版 1.5.3 安装包 go1.5.3.windows-amd64.msi下载地址 https://golang.org/dl/,大小约 69 MB(作者上传了一份该版本安装包到 CSDN 资源,嫌国外网速慢可以去下载:http://download.csdn.net/detail/defonds/9408855),下载之后直接运行安装,安装路径就使用它默认的 C:\Go\ 即可,之后一路 Next 并完成安装. 2. Go 语言环境变量设置

1. Go 语言 SDK 安装包下载和安装 最新稳定版 1.5.3 安装包 go1.5.3.windows-amd64.msi下载地址 https://golang.org/dl/,大小约 69 MB(作者上传了一份该版本安装包到 CSDN 资源,嫌国外网速慢可以去下载:http://download.csdn.net/detail/defonds/9408855),下载之后直接运行安装,安装路径就使用它默认的 C:\Go\ 即可,之后一路 Next 并完成安装. 2. Go 语言环境变量设置

1. Go 语言 SDK 安装包下载和安装 GO语言安装包下载地址:https://www.golangtc.com/download 下载 go1.9.2.windows-amd64 2. Go 语言环境变量设置 Go 语言需要配置 GOROOT 和 Path 两个环境变量:GOROOT 和 GOPATH. 2.1 根目录 GOROOT 和 Path 如果第一步安装使用的是默认安装目录 C:\Go\,那么安装程序就已经将 GOROOT 和 Path 两个环境变量设置好了,无须再对其进行手工设置

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

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~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].

1. 基本 "hello world!" > "hello world!" [1] "hello world!" 这在 R 中并不是一个标准的操作,当我们在控制台输入hello world 并敲击回车键时,R 产生了一个字符对象,然后调用 print 函数来显示这个对象,因此,在 R 标准操作: > print("hello world!") [1] "hello world!" 变量与赋值,

请先安装好R和RStudio 如果不干别的,控制台就是一个内置计算器 2 * 3 #=> 6 sqrt(36) #=> 6, square root log10(100) #=> 2, log base 10 10 / 3 #=> 3.3, 10 by 3 10 %/% 3 #=> 3, quotient of 10 by 3 10 %% 3 #=> 1, remainder of 10 by 3 余数 分配符 a <- 10 # assign 10 to 'a'

###第一周:R基础 rm(list = ls())  #ctr+L###矩阵相乘,函数diag()a=matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)b=matrix(1:12,nrow=4,ncol=3)a%*%ba=matrix(1:16,nrow=4,ncol=4)diag(a)#返回对角线元素diag(diag(a))diag(4)#对角线为1的单位矩阵###矩阵求逆,函数rnorm(),solve()a=matrix(rnorm(16),4,4)#产生4*4的随机数solve(a

老师简介: Gino老师,即将步入不惑之年,早年获得名校数学与应用数学专业学士和统计学专业硕士,有海外学习和工作的经历,近二十年来一直进行着数据分析的理论和实践,数学.统计和计算机功底强悍. 曾在某一世界500强公司核心部门担任高级主管负责数据建模和分析工作,在实践中攻克统计建模和数据分析难题无数,数据处理与分析科学精准,在实际应用中取得良好的效果. Gino老师担任数据分析培训师多年,探索出一套以实例讲解带动统计原理理解和软件操作熟悉的方法,授课的学生能迅速理解统计原理并使用统计软件独立开展数

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~ ---------

设置R语言环境为英文环境 其实不设置也行...就是报错提示的内容是中文的话, 会不太好理解.. 1. 首先在用户根目录下cat查看一下, 发现没有.Renviron文件, 这个是R语言的环境配置文件. 2. 那么就用echo语句追加一句"LANGUAGE=en" 到 .Renviron文件, 如果没有这个文件, echo语句会自动创建. 3. 然后再cat查看一下, 确认一下. R语言运行方式 1. 在 R 的 console中 , 以一行一行用户交互的方式来进行 2. 在R 的con

R语言语法基础一 Hello world #这里是注释 myString = "hello world" print(myString) [1] "hello world" 基本数据类型 print(class(TRUE)) #logical print(class(5)) #Numeric print(class(2L)) #Integer print(class(2+5i)) #Complex print(class("hello")) #C

ggplot2是一个绘制可视化图形的R包,汲取了R语言基础绘图系统(graphics) 和l attice包的优点,摒弃了相关的缺点,创造出来的一套独立的绘图系统: ggplot2 有以下几个特点: 1) 图形映射, 自动化的将数据映射到图形上: 2) 图层叠加, 将不同形状的图表视为图层(layer),  可以方便的进行叠加 3)提供了范围控制(scale), 坐标系转换(coord), 分面(facet)等特性: 先看一个最简单的例子,用ggplot2 绘制一副散点图: 代码示例: libr

本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程! 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题.学习者不知道从哪开始,如何进行,选择什么学习资源.虽然网络上有许多不错的免费学习资源,然而它们多过了头,反而会让人挑花了眼. 为了构建R语言学习方法,我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源,帮您从头学习R语言.这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户,则会由本文了解这门语言的部分最新成果. R语言学习方法会帮助您快速.高效学习R语言. 前言 在开始学习之前

R语言学习笔记(一)——在Vs.C#中配置R语言开发环境. 最近在学习小众的R语言,所以将遇到的问题记录下来供大家参考,不足之处欢迎大家交流指正. 至于R语言的介绍就不多说了,它集成了复杂的数学算法,将之封装成简单函数,开发者可以直接调用,使用得当绝对是一把利器. 配置前准备: 1.R语言安装包,因为是开源的所以大家可以直接去官网下载.https://cran.r-project.org/src/base/R-3/ 官网最新版是3.6.1,我这是使用的是3.4.1. 安装包P地址 链接:http

在大数据如火如荼的时候,机器学习无疑成为了炙手可热的工具,机器学习是计算机科学和统计学的交叉学科, 旨在通过收集和分析数据的基础上,建立一系列的算法,模型对实际问题进行预测或分类. R语言无疑为我们提供了很好的工具,它正是计算机科学和统计科学结合的产物,开源免费, 相对于Python.Orange Canvas.Weka.Kinme这些免费的数据挖掘软件来说,更容易上手,统计图形也更加美观. 今天在这里和大家介绍一下Caret机器学习包的一些基本用法.   一.数据收集       下载kern

环境设置函数为options(),用options()命令可以设置一些环境变量,使用help(options)可以查看详细的参数信息. 1. 数字位数的设置,options(digits=n),n一般默认情况下是7位,但实际上的范围是1~22,可以随意设置位数. #这个命令,可以把R的整数表示能力设为10位. options(digits=10) 2. 扩展包的安装,使用下面的命令,可以联网安装扩展包. options(CRAN="http://cran.r-project.org")

什么是分位数回归 分位数回归(Quantile Regression)是计量经济学的研究前沿方向之一,它利用解释变量的多个分位数(例如四分位.十分位.百分位等)来得到被解释变量的条件分布的相应的分位数方程. 与传统的OLS只得到均值方程相比,分位数回归可以更详细地描述变量的统计分布.它是给定回归变量X,估计响应变量Y条件分位数的一个基本方法:它不仅可以度量回归变量在分布中心的影响,而且还可以度量在分布上尾和下尾的影响,因此较之经典的最小二乘回归具有独特的优势.众所周知,经典的最小二乘回归是针对因