转载于36大数据,原文作者:Selva Prabhakaran  译者:fibears 众所周知,当我们利用R语言处理大型数据集时,for循环语句的运算效率非常低.有许多种方法可以提升你的代码运算效率,但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升.本文将介绍几种适用于大数据领域的方法,包括简单的逻辑调整设计.并行处理和Rcpp的运用,利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集. 让我们尝试提升往数据框中添加一个新变量过程(该过程中包含循环和判断语句)的运算效率.下面的代码输出原始数据框: # C

在做数据分段截取的时候,发现for循环的表现和其他语言不太一样. 上代码: :) { i = i + print(i) } 结果: [] [] [] [] 即作为循环计次的i, 并不会因为在循环体中的赋值变化而变化. 在Python中查看也是一样的结果. 怀疑是动态语言在生成for循环的时候, 会提前生成循环列表的下标列表, 避免在循环中对下标做操作后,导致循环结果不稳定. 同时还避免了每次循环会重新计算长度表达式的问题. 如 for x in len(str), 在Java中,每一次循环都会执

循环  判断 函数 函数是一个对象,可以赋值 函数要放在调用函数的前面 输入输出 read.csv()------文本文件 csv是comma separated value的英文缩写,其读取逗号分隔的文本文件. read.csv()与read.table()的区别可以看他们的默认参数值. read.table(file, header = FALSE, sep ="") read.csv(file,header=TRUE,sep=“,”) 2.输出 write.table()是rea

基本语法:for (name in expr_1) expr_2 实例操作: 1.构造矩阵 x=array(,dim=c(,)) # 构造四阶矩阵 数值全为0 :){ :){ x[i,j]=/(i+j+) } } print(x) [,] [,] [,] [,] [,] 0.3333333 0.2500000 0.2000000 0.1666667 [,] 0.2500000 0.2000000 0.1666667 0.1428571 [,] 0.2000000 0.1666667 0.1428

R语言循环 可能有一种情况,当你需要执行一段代码几次. 通常,顺序执行语句. 首先执行函数中的第一个语句,然后执行第二个语句,依此类推. 编程语言提供允许更复杂的执行路径的各种控制结构. 循环语句允许我们多次执行一个语句或一组语句,以下是大多数编程语言中循环语句的一般形式 R编程语言提供以下种类的循环来处理循环需求. 单击以下链接以检查其详细信息. Sr.No. 循环类型和描述 1 repeat循环 多次执行一系列语句,并简化管理循环变量的代码. 2 while循环 在给定条件为真时,重复语句或

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

(注明:以下文章均在Linux操作系统下执行) 一.R语言简介 R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境.R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发. R语言的核心是解释计算机语言,其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程.R语言允许与以C,C ++,.Net,Python或FORTRAN语言编写的过程集成以提高效率. R语言在GNU通用公共许可证下免费提供,并为各种操作系统(如Linux,Windows和M

R语言笔记 学习R语言对我来说有好几个地方需要注意的,我觉得这样的经验也适用于学习其他的新的语言. 语言的目标 我理解语言的目标就是这个语言是用来做什么的,为什么样的任务服务的,也就是设计这个语言的动机.比如C++是为系统编程服务的,java是为企业级应用服务的.R语言是用于统计分析,这样在R的系统中有大量的库(或者是package)用来实现特定的统计方法. 基本的数据类型 学习各个语言的第一步是了解这个语言的最基本的数据类型,这决定如何使用变量进行计算. 基本数据类型是直接由语言本身所定义的变

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言

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~ --------------------------- 后续加更内容: 应用一:if族有哪些成员呢?--if/ifelse/stopifnot 应用二:如何在循环中,实时输出时间消耗? ------------------------------------ 1.循环 ##循环for iris allzl=unique(iris$setosa) for (i in 1:2){ pp=iris[iri

1.     参考<R语言编程艺术>(Norman Matloff) chapter 14 & chapter 15 2.     方法 (1)向量化 与非向量化-循环做个对比: (2)R中调用C或cpp 通过Rstudio建立R包,R包中可以联合使用cpp.仅拿循环做个例子,cpp中做循环的速度秒杀R. 查看R包的源文件,可以发现许多R包其实是用了.cpp的! (3)多线程 若在Rgui中直接运行程序,1个核跑1个Rgui:若电脑有4个核,就可以开4个Rgui跑4个程序. 使用多线程

学习R语言半年多了,以前比较注重统计方法上的学习,但是最近感觉一些基础知识也很重要.去年的参考资料是<R语言实战>,今年主要是看视频.推荐网易云课堂里的教程,很多资料都是很良心的~ 目前学习的是:R语言数据分析挖掘实战,讲的很全,从基础知识到R语言机器学习的应用. (我是先从后面机器学习开始学的,发现老师在里面用到很多自定义函数.循环,以前在书上看到这些也没有实际操作过,所以赶紧看前面的视频补补课) 今天的例子都很简单啦... 1.while循环 s<-1 i<-0 while(i

目录 1.调整模型参数来提高性能 1.1 创建简单的调整模型 2.2 定制调整参数 2.使用元学习来提高性能 2.1 集成学习(元学习)概述 2.2 bagging 2.3 boosting 2.4 随机森林 1)训练随机森林 2)评估随机森林性能 1.调整模型参数来提高性能 参数调整:调节模型合适的选项的过程,如股票C5.0决策树模型中的trials参数,神经网络中的调节节点.隐层数目,SVM中的核函数等等. caret包自动调整参数:train函数,为分类和回归的150种不同机器学习模型自动

R语言中有几个常用的函数,可以按组对数据进行处理,apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等.这几个函数功能有些类似,下面介绍下这几个函数的用法. Apply 这是对一个Matrix或者Array进行某个维度的运算.其格式是: Apply(数据,维度Index,运算函数,函数的参数) 对于Matrix来说,其维度值为2,第二个参数维度Index中,1表示按行运算,2表示按列运算.下面举一个例子: m<-matrix(1:6,2,3) 构建一个简单的2行3列的矩

处理文本是每一种计算机语言都应该具备的功能,但不是每一种语言都侧重于处理文本.R语言是统计的语言,处理文本不是它的强项,perl语言这方面的功能比R不知要强多少倍.幸运的是R语言的可扩展能力很强,DNA/RNA/AA等生物序列现在已经可以使用R来处理. nchar 字符的个数 toupper 转换为大写字符 tolower 转换为小写字符 substr 求字符串的字串 grep 基于正则表达式的匹配 sub 基于正则表达式的替换 strsplit 字符串分割 paste 字符向量连接 match

R语言是单线程的,如果数据量比较大的情况下最好用并行计算来处理数据,这样会获得运行速度倍数的提升.这里介绍一个基于Unix系统的并行程序包:multicore. 我们用三种不同的方式来进行一个简单的数据处理: 我们从 1000 genome project 数据库下载了VCF文件,现在需要手动提取出每个allele的 allele frequency(AF)值(vcftools 可以很好的解决这个问题,但是假设我的vcf文件没有genotype, 或者我要实现一些个性化功能,那么可能要手动解决)

内容概览   尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言,但字符串有时候也会在数据分析中占到相当大的份量.   R语言是一个擅长处理数据的语言,但是也不可避免的需要处理一些字符串(文本数据).如何高效地处理文本数据,将看似杂乱无章的数据整理成可以进行统计分析的规则数据,是『数据玩家』必备的一项重要技能.   在编程语言里,文本处理绝对是一大热门,作为数据统计分析最热门的R语言,虽然处理方法没有其他的文本的编程语言丰富,但其处理文本的能力也是非常实用的.特别是在文本数据挖掘日趋重要的背景下,在数

R语言:文本(字符串)处理与正则表达式 (2014-03-27 16:40:44) 转载▼ 标签: 教育 分类: R 处理文本是每一种计算机语言都应该具备的功能,但不是每一种语言都侧重于处理文本.R语言是统计的语言,处理文本不是它的强项,perl语言这方面的功能比R不知要强多少倍.幸运的是R语言的可扩展能力很强,DNA/RNA/AA等生物序列现在已经可以使用R来处理. R语言处理文本的能力虽然不强,但适当用用还是可以大幅提高工作效率的,而且有些文本操作还不得不用.高效处理文本少不了正则表达式(r

转载:http://blog.csdn.net/duqi_yc/article/details/9817243 目录 Table of Contents 1 正则表达式简介 2 字符数统计和字符翻译 2.1 nchar和length 2.2 tolower,toupper和chartr 3 字符串连接 3.1 paste函数 4 字符串拆分 4.1 strsplit函数 5 字符串查询: 5.1 grep和grepl函数: 5.2 regexpr.gregexpr和regexec 6 字符串替换

R语言简介 R语言是一种为统计计算和图形显示而设计的语言环境,是贝尔实验室(Bell Laboratories)的Rick Becker.John Chambers和Allan Wilks开发的S语言的一种实现,提供了一系列统计和图形显示工具.S语言也是目前比较流行的统计软件S-PLUS的基础.http://hovertree.com/ R语言的创始人Ross Ihaka和Robert Gentleman,由于这两位“R之父”的名字都是以R开头,所以就称之为R语言. R语言是一组数据操作,计算和

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