R读取excel文件中数据的方法: 电脑有一个excel文件,原始的文件路径是:E:\R workshop\mydata\biom excel数据为5乘2阶矩阵,元素为                         Year      biom                      2003     22.5                      2004     20.6                      2005     20.8                      

以下是我关于如何在R语言中读取.csv文件及一些需要注意的细节的总结,希望能帮助到大家~

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

笔者寄语:机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法,交叉验证中用到了哪些指标呢? 交叉验证将数据分为训练数据集.测试数据集,然后通过训练数据集进行训练,通过测试数据集进行测试,验证集进行验证. 模型预测效果评价,通常用相对绝对误差.平均绝对误差.根均方差.相对平方根误差等指标来衡量. 只有在非监督模型中才会选择一些所谓"高大上"的指标如信息熵.复杂度和基尼值等等. 其实这类指标只是看起来老套但是并不"简单",<数据挖掘之道>中认为在监控.评估监督模型

教材就是传说中的机器学习和R语言--中文版,大家可以去图书馆借来看看~~~,例子都是来自书上的 首先介绍一下KNN算法,KNN还好吧,说白了就是一个算距离的公式然后以统计的方式呈现出来,以二维平面为例,平面内已知n个区域,每个区域里面有m(n)个点,现在求一个不在n区域内的点与哪一个区域最近,额,为了"恰当",考虑较远的点的影响会覆盖较近点的影响和没有意义的重复计算,只取k(k<n)个较近点参与计算,这就是这个方法的原理了,简单粗暴~~问题还有就是在数据很大的时候怎么选取K值,书

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

主要学习如何把几种常用的数据格式导入到R中进行处理,并简单介绍如何把R中的数据保存为R数据格式和csv文件. 1.保存和加载R的数据(与R.data的交互:save()函数和load()函数)a <- 1:10save(a, file = "data/dumData.Rdata") # data文件为当前工作目录下的文件,必须存在rm(a)load("data/dumData.Rdata")print(a) 2.导入和加载.csv文件(write.csv()函

输入数据 使用键盘输入数据 只能处理小样本,很少使用 在创建 data.txt 字符串之后,用函数 read.table() 创建数据框 data.1.这种方法可以让我们把数据嵌入到R代码中,此处切记,read.table() 使我们最为常用的读取外部数据的函数. 下面的方法是用函数 fix() 创建了一个和data.1一样的数据框 data.2,函数 edit() 也有同样的效果. 从文本文件导入数据 read.table() 函数 read.table() 更加常用的是从带有分隔符的文本文件

假设存在文件file1.xlsx,其内容如下: 存在文件file2.xlsx,其内容如下: 现在我想从第七列开始,将file2所有的字符替换成file1一样的,即第七.八.九.十列不需要改变,因为file1和file2的字符一致的(3和1,2和4):从第11列开始,file1和file2的字符不一样了.我的命名规则是从第11列开始,file2的2改为3,4改1,3改为2,1改为4: 下面是代码的实现过程: install.packages("openxlsx") #安装openxlsx

#include "stdio.h" #include "string" #include "stdlib.h" using namespace std; int main( void ) { FILE *fp; fp = fopen("05.爱,九把刀系列之那些年,我们一起追的女孩.txt" , "r"); fseek( fp , , SEEK_END ); int file_size; file_siz

一. 批量生成文件夹,批量读取文件夹名称 今日,工作中遇到这样一个问题:boss给我们提供了200多家公司的ID代码(如6007.7920等),需要根据这些ID号去搜索下载新闻,从而将下载到的新闻存到以公司ID生成的指定文件夹下!所以第一个问题就是200多个公司,不可能每一次下载,都要去点击:新建文件夹,然后对文件夹命名,too boring and monotonous.嘿嘿,幸好有R的陪伴! let's do it,来看看R如何完成这些工作! 主要用到两个函数 一. dir.create-生

rm(list=ls())path = 'J:/lab/EX29 --在R语言中进行文件(夹)操作'setwd(path)cat("file A\n", file="A") #创建一个文件A,文件内容是'file A','\n'表示换行,这是一个很好的习惯cat("file B\n", file="B")  #创建一个文件Bfile.append("A", "B")  #将文件B的内容附

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~ --------------------------- 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ----------------

R语言中文社区历史文章整理(类型篇)   R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图 今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP——自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作 借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形

从五月10日开始自学R in action,将我的学习所得逐渐发布在博客上. chapter1.新手上路 工作空间:存储着所有用户定义的对象(向量,矩阵,函数,数据框,列表): 当前的工目录保存是R用来读取文件和保存结果的默认目录. getwd()显示当前工作目录: setwd(“”)修改当前的工作目录:工作目录的"\"要换成“/”;历史记录保存在文件.Rhistory中,工作空间保存在文件.RData中. install.packages("")下载某个包,lib

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有

笔者寄语:分类器算法最后都会有一个预测精度,而预测精度都会写一个混淆矩阵,所有的训练数据都会落入这个矩阵中,而对角线上的数字代表了预测正确的数目,即True Positive+True Nagetive. -------------------------- 相关内容: 1. R语言︱ROC曲线--分类器的性能表现评价 2.机器学习中的过拟合问题 3.R语言︱机器学习模型评估方案(以随机森林算法为例) -------------------------- 1.TPR与TNR 同时可以相应算出TP

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

转自http://www.dataguru.cn/article-1602-1.html 看到很多的R语言教材,介绍的编辑器或者IDE都是很简陋的那些,就没有见到有人提到RStudio.对于不使用Emacs的人来说,RStudio真的是一个很好很好的IDE. http://www.rstudio.org/ 在这里就可以下载了,还支持多平台,windows,Linux,Mac都能用,非常好.当然,它的好不仅是夸平台,还有许许多多的有点.下面我将详细介绍它. 下面就是它的主界面. 从图上可以看出,它

一. 实训内容 利用R语言对Java项目程序进行调用,本实验包括利用R语言对java的.java文件进行编译和执行输出. 在Java中调用R语言程序.本实验通过eclipse编写Java程序的方式,调用R语言的脚本文件进行传值运算,并将执行后的结果返回给Java程序. 二. 实验课题目标 要求能在R x64 3.6.1程序中进行简单的工作空间切换功能,以及掌握基本的shell.exec()和system()函数的应用. 掌握在R语言中进行包的下载和加载的方法,以及启动Rserve服务的方法. 掌

写在前面:本博客为本人原创,严禁任何形式的转载!本博客只允许放在博客园(.cnblogs.com),如果您在其他网站看到这篇博文,请通过下面这个唯一的合法链接转到原文! 本博客全网唯一合法URL:https://www.cnblogs.com/acm-icpcer/p/11203182.html 这几天参加了学院组织的生物信息培训活动,有一个部分讲R语言入门,个人觉得受益良多,特将一些听课心得记录在此. Introduction R语言本质上和python.matlab一样是解释型语言,与编译型