1.使用包party建立决策树 这一节学习使用包party里面的函数ctree()为数据集iris建立一个决策树.属性Sepal.Length(萼片长度).Sepal.Width(萼片宽度).Petal.Length(花瓣长度)以及Petal.Width(花瓣宽度)被用来预测鸢尾花的Species(种类).在这个包里面,函数ctree()建立了一个决策树,predict()预测另外一个数据集. 在建立模型之前,iris(鸢尾花)数据集被分为两个子集:训练集(70%)和测试集(30%).使用随机种

数据探索 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到程序: 1. LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令2. GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程[Vim编辑器](http://www.shiyanlou.com/courses/2)3. R:在命令行输入‘R’  进入R语言

R语言分析朝阳医院数据 本次实践通过分析朝阳医院2016年销售数据,得出“月均消费次数”.“月均消费金额”.“客单价”.“消费趋势”等结果,并据此作出可视化图形. 一.读取数据: library(openxlsx) #1.读取目标数据 salesData <-read.xlsx("D:/test/朝阳医院2016年销售数据.xlsx,sheet=1") 二.对数据进行预处理: 1.列名重命名:打开excel表格发现列名都是中文名称,所以这里要对列名进行修改. names(sale

R语言实现金融数据的时间序列分析及建模 一 移动平均    移动平均能消除数据中的季节变动和不规则变动.若序列中存在周期变动,则通常以周期为移动平均项数.移动平均法可以通过数据显示出数据长期趋势的变动规律.   R可用filter()函数做移动平均.用法:filter(data,filter,sides) 1.简单移动平均   简单移动平均就是将n个观测值的平均数作为第(n 1)/2个的拟合值.当n为偶数时,需进行二次移动平均.简单移动平均假设序列长期趋势的斜率不变.    以我国1992到20

R语言处理Web数据 许多网站提供的数据,以供其用户的消费.例如,世界卫生组织(WHO)提供的CSV,TXT和XML文件的形式的健康和医疗信息报告.基于R程序,我们可以通过编程提取这些网站的具体数据.R中一些程序包,用来提取网络数据形式- "RCurl",XML", 和"stringr". 它们被用于连接到的URL,确定所需链接的文件,并将它们下载到本地环境. 安装R程序包 下面的软件包都需要处理的URL和链接文件.如果它们没有R环境中,可以使用下面的命令

转自:http://www.cnblogs.com/xfzhang/archive/2013/05/24/3096412.html 在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个,即:训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set). http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d2f6cf201000cjx.html 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation

在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个即: 训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set) 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set).其中训练集用来估计模型,验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数,而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何.一个典型的划分是训练集占总样本的50%,而其它各占25%,三部分都是从样本中随机抽取

在配置训练.验证.和测试数据集的过程中做出正确的决策会更好地创建高效的神经网络,所以需要对这三个名词有一个清晰的认识. 训练集:用来训练模型 验证集:用于调整模型的超参数,验证不同算法,检验哪种算法更有效 测试集:根据最终的分类器,正确评估分类器的性能 假设这是训练数据,用一个长方形表示,通常会把这些数据划分成几部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集,也称之为验证集,最后一部分则作为测试集. train dev test 如果数据只有100条,100条或者1万条,通常将样本集设置为70

训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set). http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d2f6cf201000cjx.html 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set).其中训练集用来估计模型,验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数,而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何.一个典型的划分是训练集占总样本的50%,而其它各

在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个即: 训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set) 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set).其中训练集用来估计模型,验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数,而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何.一个典型的划分是训练集占总样本的50%,而其它各占25%,三部分都是从样本中随机抽取

决策树和随机森林 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到程序: 1. LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令2. GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器.3. R:在命令行终端输入‘R’,进入R的交互式环境,下面的代码都是在交互式环境运行. 3. 环境使用 使用

数据解析 XML是一种可扩展标记语言,它被设计用来传输和存储数据.XML是各种应用程序之间进行数据传输的最常用的工具.它与Access,Oracle和SQL Server等数据库不同,数据库提供了更强有力的数据存储和分析能力,例如:数据索引.排序.查找.相关一致性等,它仅仅是存储数据.事实上它与其他数据表现形式最大的不同是:它极其简单,这是一个看上去有点琐细的优点,但正是这点使它与众不同. 针对XML格式数据,R语言XML包可以对其进行数据导入与处理,详见下面的案例说明. 案例1 直接输入一段标

Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的. Data Frame每一列有列名,每一行也可以指定行名.如果不指定行名,那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行. 初始化 使用data.frame函数就可以初始化一个Data Frame.比如我们要初始化一个student的Data Frame其中包含ID和Name还有Gender以及Birthdate,那么代码为: studen

#安装R语言R3.3版本会出现各种so不存在的问题,退回去到R3.1版本时候就顺利安装.在安装R环境之前,先安装好中文(如果没有的话图表中显示汉字成框框了)和tcl/tk包(少了这个没法安装sqldf)sudo yum install fonts-chinese tcl tcl-devel tclx tk tk-devel -y安装中文字体后重新加载 service xfs reload (不过在有台机器上总是失败,后来重启机器OK)sudo service xfs reload有些包会需要rg

1.读文本文件数据 (1)先设置工作目录,把文本文件放于该目录下 备注:在记事本里写完数据后,按一下回车,负责在R语言中出现错误 (2)读剪贴板 文本或EXCEL的数据均可通过剪贴板操作 (3)读excel文件数据 方法1:先把excel另存为空格分隔符的prn文件格式再读     方法2:安装RODBC包,再通过ODBC读

上周在中国R语言大会北京会场上,给大家分享了如何利用R语言交互数据可视化.现场同学对这块内容颇有兴趣,故今天把一些常用的交互可视化的R包搬出来与大家分享. rCharts包 说起R语言的交互包,第一个想到的应该就是rCharts包.该包直接在R中生成基于D3的Web界面. rCharts包的安装 require(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') rCharts函数就像lattice函数一样,通过formula.data指定数据源和绘图

数据对象 创建向量相关的方法 R语言的向量用法非常像python, 就比如这个seq(0,10,2), 从0到10, 步长为2, 涉及到的元素作为向量里的内容进行创建. 这里的用法非常像Matlab, 可以直接对向量进行科学计算. (我记得在python里类似这样的乘法是"重复"的作用, 也就是(1,2,3)会变成(1,2,3,1,2,3,1,2,3)) rep方法, 例子如下, 创建一个向量, 连续5个100, 然后是连续2个200, 然后是连续3个300 runif方法会取n个随机

在数据挖掘的过程中,数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据:指一般不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括:缺失值.异常值.不一致的值.重复数据及含有特殊符号(如#.¥.*)的数据 数据清洗:删除原始数据集中的无关数据.重复数据.平滑噪声数据.处理缺失值.异常值等 缺失值处理:删除记录.数据插补和不处理 主要用到VIM和mice包 install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤: (1)识别缺失数据:

Twitter开源的时序数据突变检测(BreakoutDetection),基于无参的E-Divisive with Medians (EDM)算法,比传统的E-Divisive算法快3.5倍以上,并且具有鲁棒统计性,就是你加入一些离群点或异常点,并不影响该算法的检测效果,不过最关键的还是无参特性,有时候调参真是件摸着石头过河的事. 它认为突变有两种方式: 1.Mean Shift:突然跳变,比如CPU从40%一跃跳变为60%,像佛教里讲的“顿宗” 2.Ramp Up:缓慢从一个平稳状态渐变到另

Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的. Data Frame每一列有列名,每一行也可以指定行名.如果不指定行名,那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行. 初始化 使用data.frame函数就可以初始化一个Data Frame.比如我们要初始化一个student的Data Frame其中包含ID和Name还有Gender以及Birthdate,那么代码为: studen

时间序列与数据挖掘 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到: 1. LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令2. GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器3. R:在命令行输入‘R’进入交互式环境,下面的代码都是在交互式环境运行4. 数据:在命令行终端输入以下命令: