在R中画地图先从简单的maps包开始. library("maps") 在这个maps包中有一些数据集,用命令data(package=”maps”),可以看到如下数据: canada.cities          Database of Canadian cities county.fips            FIPS county codes for US County Map countyMapEnv           United States County Map f

List R语言中各组件的名称叫做标签(tags),访问列表有3种方法: j$salary 通过标签名字访问,只要不引起歧义,可以只写出前几个字母. j[['sal']] 夹在两个中括号时引号里的标签名字要写全. j[[2]] 亦可以通过在列表中的位置访问. 这三种方法得到的都是对应组件内容的类型. 如果只加一个中括号,得到的是组件,类型为向量. 需要注意的是 [ ] 可以提取多个组件,但 [[ ]] 一次只能提取列表的一个组件内容. > j <- list(name = 'Joe', sal

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-组间差异的非参数检验 7.5 组间差异的非参数检验 如果数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设,可以转而使用非参数方法.举例来说,若结果变量在本质上就严重偏倚或呈现有序关系,那么你可能会希望使用本节中的方法. 7.5.1 两组的比较 若两组数据独立,可以使用Wilcoxon秩和检验(更广为人知的名字是Mann–Whitney U检验)来评估观测是否是从相同的概率分布中抽得的(即,在一个总体中获得更高得分的概率是否比另一个总体要大).调用格式为: 其中的y是数值型变量,而x是一个二分变量

[怪毛匠子整理] 1.下载 wget http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz 2.解压: tar -zxvf R-3.0.1.tar.gz cd R-3.0.1 3.安装 yum install readline-devel yum install libXt-devel ./configure 如果使用rJava需要加上 --enable-R-shlib ./configure  --enable-R-shlib -

上图是R语言绘制的按地域分布的数据图.更科学,更严谨,也更有质感的样子. 今天瞎写点东西,我在想数据分析的意义是什么,也许就是研究事物存在的形式.而事物存在的形式是什么样子呢,从最初的三维空间,爱因斯坦伯伯把时间也拉了进来,于是时间作为一种变化的空间而存在着,成为第四维.现在好像还发现了第五空间,可能是人的心理空间或者意识空间,还有人说是曲率,不一而足.个人认为i,所有的事物应该都是彼此联系的,没有单纯的独立的与其他东西绝缘的存在.而人的内心,人的思维目前确实是独立于其他四维的空间.所以他应该是

3.1 单组样本符号秩检验(Wilcoxon signed-rank test) 3.1.1 方法简介 此处使用的统计分析方法为美国统计学家Frank Wilcoxon所提出的非参数方法,称为Wilcoxon符号秩 (signed-rank)检验,当数据中仅有单一组样本时,可用这种方法检验数据的中位数是否大于.小于或等于某一特定数值.当你的样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大),建议改以单组样本均值t检验(one-sample t-test)检验总体均值.注:总体中位数经常和均

R语言网络爬虫初学者指南(使用rvest包) 钱亦欣 发表于 今年 06-04 14:50   5228 阅读   作者 SAURAV KAUSHIK 译者 钱亦欣 引言 网上的数据和信息无穷无尽,如今人人都用百度谷歌来作为获取知识,了解新鲜事物的首要信息源.所有的这些网上的信息都是直接可得的,而为了满足日益增长的数据需求,我坚信网络数据爬取已经是每个数据科学家的必备技能了.在本文的帮助下,你将会突破网络爬虫的技术壁垒,实现从不会到会. 大部分网上呈现的信息都是以非结构化的格式存储(html)且

简介 统计学一直在研究如何从数据中得到可解释的东西,而机器学习则关注如何将数据变成一些实用的东西.对两者做出如下对比更有助于理解“机器学习”这个术语:机器学习研究的内容是教给计算机一些知识,再让计算机利用这些知识完成其他的任务.相比之下,统计学则更倾向于开发一些工具来帮助人类认识世界,以便人类可以更加清晰地思考,从而做出更佳的决策. 在机器学习中,学习指的是采用一些算法来分析数据的基本结构,并且辨别其中的信号和噪声,从而提取出尽可能多的(或者尽可能合理的)信息的过程.在算法发现信号或者说模式之后

在折腾完爬虫还有一些感兴趣的内容后,我最近在看用R语言进行简单机器学习的知识,主要参考了<机器学习-实用案例解析>这本书. 这本书是目前市面少有的,纯粹以R语言为基础讲解的机器学习知识,书中涉及11个案例.分12章.作者备注以及代码部分都讲得比较深.不过或许因为出书较早,在数据处理方面,他使用更多的是plyr包,而我用下来,dplyr包效果更好.所以许多涉及数据处理的代码,其实可以用更简洁的方法重写.但是思路却是实打实的精华. 我之前在某长途动车上啃完了前三章,两个案例.但越往后读,越觉得后面

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE

本文对应<R语言实战>前3章,因为里面大部分内容已经比较熟悉,所以在这里只是起一个索引的作用. 第1章       R语言介绍 获取帮助函数 help(), ? 查看函数帮助 example() 使用函数示例 vignette() 列出vignette文档 vignette("svmdoc") 打开对应文档 管理工作空间 getwd() 显示当前工作目录 setwd("mydirectory") 修改当前工作目录为mydirectory rm(objec

1.不同的行业对数据集(即表格)的行和列称谓不同,统计学家称其为观测(observation)和变量(variable): 2.R语言存储数据的结构: ①向量:类似于C语言里的一位数组,执行组合功能的函数c()可用来创建向量: a <- c(1,2,3,4,5) b <- c("one","two","three") c <- c(TRUE,FALSE,TRUE) 以上,a是数值型向量,b是字符型,c是逻辑型:注意,单个向量中元

R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组   2.dim()函数可

孩子上初中时拿到过全年级一次考试所有科目的考试成绩表,正好可以用于R语言的统计分析学习.为了不泄漏孩子的姓名,就用学号代替了,感兴趣可以下载测试数据进行练习. num class chn math eng phy chem politics bio history geo pe0158 3 99 120 114 70 49.5 50 49 48.5 49.5 600442 7 107 120 118.5 68.6 43 49 48.5 48.5 49 560249 4 98 120 116 70

向量是R语言最基本的数据类型. 单个数值(标量)其实没有单独的数据类型,它只不过是只有一个元素的向量. x <- c(1, 2, 4, 9) x <- c(x[1:3], 88, x[4])   #在最后一个数前面插入一个数值88,可以看到用x[4]可以取出第4个元素,用x[1:3]可以取出前3个元素 typeof(x)    #查看向量里的元素的类型,注意默认是double.[1] "double" mode(x)    #r语言中变量类型称为模式(mode).[1] &

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

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

此书网上有英文电子版:Machine Learning with R - Second Edition [eBook].pdf(附带源码) 评价本书:入门级的好书,介绍了多种机器学习方法,全部用R相关的包实现,案例十分详实,理论与实例结合. 目录 第一章 机器学习简介 第二章 数据的管理和理解 第三章 懒惰学习--使用近邻分类 第四章 概率学习--朴素贝叶斯分类 第五章 分而治之--应用决策树和规则进行分类 第六章 预测数值型数据--回归方法 第七章 黑箱方法--神经网络和支持向量机 第八章 探