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

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

矩阵是元素布置成二维矩形布局的R对象. 它们包含相同原子类型的元素.尽管我们可以创建只包含字符或只逻辑值的矩阵,但是它们没有多大用处.我们使用的是在数学计算中含有数字元素矩阵. 使用 matrix()函数创建一个矩阵. 语法 R语言中创建矩阵的基本语法是: matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames) 以下是所使用的参数的说明: data - 是这成为矩阵的数据元素输入向量. nrow - 是要创建的行数. ncol - 要被创建的列的数目. byrow -

目录 11.1          优势和利益... 1 11.2          过程... 1 11.2.1       语法... 2 11.2.2       建立或者替换... 2 11.2.3       执行存储过程... 3 11.2.4       安全... 3 试验:访问过程... 3 11.2.5       参数... 5 11.2.6       局域声明... 12 试验:AUTHID DEFINER. 13 工作原理... 14 试验:AUTHID CURRENT

函数1: pcap_next_ex(pcap_t*                       p, struct pcap_pkthdr**   pkt_header, const u_char*             pkt_data ) 从一个网络接口或离线捕获方式(例如读文件)读取一个数据包.该函数被用来重新获得下一个可用的数据包,没有使用libpcap提供的传统的回调方法.pcap_next_ex用指向头和下一个被捕获的数据包的指针为pkt_header和pkt_data参数赋值.

 [函数]wm_concat包的订制   1  BLOG文档结构图     2  前言部分   2.1  导读和注意事项 各位技术爱好者,看完本文后,你可以掌握如下的技能,也可以学到一些其它你所不知道的知识,~O(∩_∩)O~: ① 利用系统包创建WM_CONCAT函数(重点) ② ORA-00904: "wm_concat":invalid identifier错误解决 ③ 订制自己的WM_CONCAT函数 ④ listagg分析函数的使用 ⑤ ORA-01489: result o

  主要内容: 1.read,write 与 recv,send函数. recv函数只能用于套接口IO ssize_t recv(int sockfd,void * buff,size_t len,int flags) ssize_t send(int sockfd,const void *buff,size_t len,int flags) flags为0或者为常值的或 MSG_OOB:发送或接收带外数据 (紧急数据) MSG_PEEK:窥看外来消息(接收缓冲区数据,但并不将缓冲区数据清除)

最近在写一个基于Lwip协议栈的网络程序,对于一包数据,想先获得包头信息,再根据包头信息读取后面的数据,但是调用recvfrom后,发现读取后面的数据读取不到,进一步查阅发现,原来对于UDP协议,一次读取完毕后,buf中存放的数据被清除.要想从中正确读取所有的数据有两种方法: 1.知道一包数据长度,直接全部读出. 2.读取函数的参数中引入MSG_PEEK,先尝试读取一些数据,然后读出全部数据.

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"~ --------------------------- 终于开始攻克并行这一块了,有点小兴奋,来看看网络上R语言并行办法有哪些: 赵鹏老师(R与并行计算)做的总结已经很到位.现在并行可以分为:  隐式并行:隐式计算对用户隐藏了大部分细节,用户不需要知道具体数据分配方式 ,算法的实现或者底层的硬件资源分配.系统会根据当前的硬件资源来自动启动计算核心.显然,这种模式对于大多数用户来说是最喜闻乐见的.

还是在学校时间比较多, 能够把时间更多的花在学习上, 尽管工作对人的提升更大, 但是总是没什么时间学习, 而且工作的气氛总是很紧凑, 忙碌, 少了些许激情吧.适应就好了.延续着之前对twisted高并发框架的学习, 自己重新写了一遍代码, 并开始在程序中实现自己的一些想法, 并不局限于最基本的操作, 以及官网上的实例, 因此就引出来了今天的问题.首先, 我需要阐述下我的想法:在命令行下启动twisted的服务器端程序, 以及客户端程序.同时在客户端程序中传入三个命令行参数, 其中一定要有clos

/* 一.函数? 1.函数定义 函数的内容 根据实际需要来定义 2.使用的方式 */ -- 定义函数 根据部门编号查询出部门的总人数 create or replace function fn( deno dept.deptno%type )return number as v_count number; begin select count(*) into v_count from emp where deptno=deno; return v_count; dbms_output.put_l

首先,Java的main方法有个初始化入参args,如下所示: public static void main(String[] args) {} 然后,在linux下执行jar包引入外部配置文件的命令(window下比如进入d: 同样的道理,java -jar XXX.jar config.properties): java -jar db2Util-uberjar.jar /opt/pasier/config.properties 其中的args就可以用来加载上面红色部分的配置文件路径. 直

scale(sx,sy)对应matrix(sx,0,0,sy,0,0)  拉伸 rotate(θ)对应matrix(cosθ,sinθ,-sinθ,cosθ,0,0)  旋转 skew(θx,θy)对应matrix(1,tan(θy),tan(θx),1,0,0)   倾斜

收集参数的解包问题 - 把参数放入list或者字典中,直接把list/dict中的值放入收集参数中- 语法:参照案例 # 收集参数的问题 def stu(*args): print("="*20) # n表示循环次数 # 主要用来调试 n = 0 for i in args: print(type(i)) print(n) n+=1 print(i) l = [89,98,56,54,88,56] stu(l) # 此时,args的表示形式是字典内一个list类型的元素,即args=(

Introduction to Random forest(Simplified) With increase in computational power, we can now choose algorithms which perform very intensive calculations. One such algorithm is “Random Forest”, which we will discuss in this article. While the algorithm

K近邻算法(KNN)是指一个样本如果在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法适合分类,也适合回归.KNN算法广泛应用在推荐系统.语义搜索.异常检测. KNN算法分类原理图: 图中绿色的圆点是归属在红色三角还是蓝色方块一类?如果K=5(离绿色圆点最近的5个邻居,虚线圈内),则有3个蓝色方块是绿色圆点的“最近邻居”,比例为3/5,因此绿色圆点应当划归到蓝色方块一类:如果K=3(离

摘要:目前经典的统计学分析方法主要有回归分析,Logistic回归,决策树,支持向量机,聚类分析,关联分析,主成分分析,对应分析,因子分析等,那么对于这些经典的分析方法在R中的使用主要有那些程序包及函数呢? 1.线性模型~回归分析:[包]:stats  [函数]:lm(formula, data,  ...)逐步回归:step(lm(formula, data,  ...))回归诊断:influence.measure(lm(formula, data,  ...))多重共线性:kappa(XX

本节大纲: 1 python程序由包(package).模块(module)和函数组成.包是由一系列模块组成的集合.模块是处理某一类问题的函数和类的集合. 2 包就是一个完成特定任务的工具箱. 3 包必须含有一个__init__.py文件,它用于标识当前文件夹是一个包. 4 python的程序是由一个个模块组成的.模块把一组相关的函数或代码组织到一个文件中,一个文件即是一个模块.模块由代码.函数和类组成.导入模块使用import语句. 5 包的作用是实现程序的重用 一:在执行list()函数或者

匿名PL/SQL块回顾 DECLARE (可选)    定义在PL/SQL块中要使用的对象BEGIN (必须)    执行语句EXCEPTION (可选)    错误处理语句END; (必须)匿名块(以DECLARE或BEGIN开始)每次使用时都要进行编译. 匿名块不存储在数据库中,并且它不能从其它的PL/SQL块中进行调用. 过程.函数.包和触发器:都是带名块.(请注重同匿名块的比较) 过程.函数.包和触发器:可以存储在数据库中,并且可以在需要的时候运行. 过程.函数.包和触发器:可以从其它P

函数 实例1:输入雇员的姓名,返回该雇员的年薪 create function fun1(spName varchar2) ,); begin +nvl(comm,) into yearSal from emp where ename=spName; return yearSal; end; / 在sqlplus中调用函数 var income number call annual_incomec('SCOTT') into: income; print income 同样我们可以在java程序