假设概率密度函数为: 思路: 首先产生-1到1之间的均匀分布随机数x,和0到1之间的均匀分布随机数y. 如果y<f(x),则x是符合该概率密度的随机数,否则,重复上述操作. 用r语言生成100个随机数程序如下: > for(i in 1:100)+ {x[i]=runif(1,-1,1)+ y[i]=runif(1,0,1)+     while(y[i]>(1-abs(x[i])))+     {x[i]=runif(1,-1,1)+     y[i]=runif(1,0,1)+  

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~ --------------------------- 数据选取与简单操作: which 返回一个向量中指定元素的索引 which.max 返回最大元素的索引 which.min 返回最小元素的索引 sample 随机在向量中抽取元素 subset 根据条件选取元素 sort 升序排列元素 rev 反转所有元素 order 获取排序后的索引 table 返回频数表 cut 将数据分割为几部分 spl

传送门 概率论神仙题-- 首先一个暴力做法是设\(f_{i,j}\)表示前\(i\)个骰子摇出点数和为\(j\)的概率,不难发现DP的过程是一个多项式快速幂,FFT优化可以做到\(O(XYlog(XY))\) 但是能够跑过\(4 \times 10^6\)的FFT应该很少见,所以我们对于\(Y\)比较大的部分需要另外考虑做法. 首先一个前置是概率密度函数:对于一个连续型随机变量\(p\),\(f(x)\)是\(p\)的概率密度函数当且仅当对于\(\forall l<r\),\(\int_l^r

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 自从买了kindle以后,总是想要定期刷有没有便宜的书,amazon经常有些1元/2元的书打特价,但是每次都去刷那些榜单太麻烦了,而且榜单又不能按照价格排名,捞书有点累 所以自己用R语言的rvest包简单写了一个小程序,让它自动按照不同价格区间把特价书给分出来. 主要看的是kindle新品排行榜和最快畅销榜. 销售爬升最快榜: http://www.amazon.cn/gp/move

1. 系统拓扑图 在日常业务分析中,R是非常常用的分析工具,而当数据量较大时,用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型,spark作为大规模数据处理框架,采用内存计算,可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型,但缺点是不能图形展示,R语言的sparkly则提供了R语言和Spark的接口,实现了在数据量大的情况下,应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能,方便业务分析,模型训练. 但是要想使多人同时共享R和Spark,还需要其他的相关组件,下图展示了所有相关的组件及应用:

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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~ --------------------------- tmcn包目前托管在在R-forge 上开发和发布.下载方式以及Rforge相关链接: install.packages("tmcn", repos = "http://R-Forge.R-project.org") tmcn 包是一个进行中文文本挖掘的R包.包含了中文编码处理.文字操作. 文本挖掘模型和算法的一些

在R中,基本的数据结构有:向量,矩阵,数组,数据框,列表,因子,函数等. 向量:一系列同类型的有序元素构成. 向量是一维结构. 向量是R最简单的数据结构,在R中没有标量. 标量被看成1个元素的向量. 向量元素必须是同类型的. 由于向量是最简单的数据结构,因此本章中以向量为例子来解释各个概念. 矩阵:二维的同类型元素的集合. 矩阵由函数matrix创建. 矩阵需要输入行数,列数. 矩阵是二维的,引用元素可通过双下标做索引. 矩阵在物理实现时,是向量附加行列数属性来实现的,因此也可以通过向量的方式引

R 语言基本数据结构 首先让我们先进入 R 环境下: sudo R 赋值 R 中可以用 = 或者 <- 来进行赋值 ,<- 的快捷键是 alt + - . > a <- c(2,5,8) > a [1] 2 5 8 筛选 我们可以用下标来筛选,例如: > a[1:2] [1] 2 5 注意 R 语言的下标是从 1 开始的. 当然我们也可以用逻辑进行筛选,例如: > a[a>4] [1] 5 8 为了了解这个式子的原理,我们先看看 a>4 是什么: &g

概率基础和R语言 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域.让我们一起

写在前面的话 按照正常的顺序,本文应该先讲一些线性回归的基本概念,比如什么叫线性回归,线性回规的常用解法等.但既然本文名为<从一个R语言案例学会线性回归>,那就更重视如何使用R语言去解决线性回归问题,因此本文会先讲案例. 线性回归简介 如下图所示,如果把自变量(也叫independent variable)和因变量(也叫dependent variable)画在二维坐标上,则每条记录对应一个点.线性回规最常见的应用场景则是用一条直线去拟和已知的点,并对给定的x值预测其y值.而我们要做的就是找出

> ####################5.2 > X<-c(159, 280, 101, 212, 224, 379, 179, 264, + 222, 362, 168, 250, 149, 260, 485, 170) > t.test(X,alternative='greater',mu=225,conf.level = 0.95)#单边检验 One Sample t-test data: X t = 0.66852, df = 15, p-value = 0.257

  #查看已安装的包,查看已载入的包,查看包的介绍 ########例题3.1 #向量的输入方法 w<-c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5, 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0) plot(w)#概况,数据的可视化可以让我们看的更轻松 summary(w) #求均值 w.mean<-mean(w); w.mean w[2]#选取特定位置的数字 #控制异常值,trim表示去掉异常值的比例

现在有一个人,如何对这个人怎么识别这个人?那么就对其存在的特征进行提取,比如,提取其身高,其相貌,其年龄,分析这些特征,从而确定了,这个人就是这个人,我们绝不会认错. 同理,对数据进行分析,也是提取出数据的特征,对其特征进行分析,从而确定这些数据所呈现的信息状况,从而确定了这些数据的独特性和唯一性,因为他呈现的信息是唯一的,绝不与别的是相同的. 那么这些特征是什么呢?拥有哪些特征呢?似乎应该是经过无数科学家的总结,终于发现了几个重要的特征,包括数字特征和分布特征,这个数字特征,包括集中位置,分散

概率图模型 基于R语言 这本书中的第一个R语言程序 prior <- c(working =0.99,broken =0.01) likelihood <- rbind(working = c(good=0.99,bad=0.01),broken =c(good=0.6,bad=0.4)) data <- c("bad","bad","bad","bad") bayes <- function(prio

在一个由 'L' , 'R' 和 'X' 三个字符组成的字符串(例如"RXXLRXRXL")中进行移动操作.一次移动操作指用一个"LX"替换一个"XL",或者用一个"XR"替换一个"RX".现给定起始字符串start和结束字符串end,请编写代码,当且仅当存在一系列移动操作使得start可以转换成end时, 返回True. 示例 : 输入: start = "RXXLRXRXL", en

R语言编程艺术讲矩阵这节时,举了个随机噪声模糊罗斯福总统画像的例子.但是里面似乎有个错误,例子本意是区域外的值保持不变,而选定区域的值加一个随机值,但是实际情况是两个行列不相等的矩阵相加,会报错,如果我有看错,请大家告诉我. 函数调用和参数输入: 然后是函数的编写: R中不同长高的矩阵是不能相加的,即使1X1,不会出现向量补齐的情况,下面举个极端的例子: > a<-matrix(1,1,1)> b<-matrix(1:2,2,1)> a [,1][1,] 1> b [,

目录 最终的效果图如下: 1.环境准备 2.需要安装的包: 3.进一步配置: end 最终的效果图如下: 1.环境准备 既然是用R语言作图,那么这几个软件是一定需要安装的: R语言的编译器:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/index.html (这里就提前给大家避坑一下:R尽量不要安装最新的4.0.4,安装完4.0.4后期你会发现总会出现一些莫名其妙的问题,比如安装各种包的时候出现混乱,又或者是命令窗口的结果都变成了Unicode编码..等等,

这个网站上有许多关于R语言黄皮书的系列书籍,而且都是免费的望珍惜 http://bbs.pinggu.org/thread-870446-1-1.html

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~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].