项目三-tiger机 说明:每玩一次老ji游戏需要花费一元钱.钻石符号(DD)可以百搭,并且能够将最终的金额加倍. 任务分解: 任务分解的步骤: 将复杂的任务分解为一些简单的子任务: 使用实例: 用通俗的语言描述解决方案,然后将其转换成R代码. 任务分解的种类:有序步骤和同类情况 老虎JI程序任务的初步分解 生成符号组合: #生成符号组合 get_symbols<-function(){ wheel<-c(","BBB","BB", "

之前一直只是在写小程序脚本工具,几乎不会对异常和错误进行控制和处理. 随着脚本结构和逻辑更复杂,脚本输出结果的准确性验证困难,同时已发布脚本的维护也变得困难.所以也开始考虑引入异常处理和测试工具的事情. 不过好像R语言的异常处理似乎有些辣鸡?查了下资料和try的文档说明,感觉说的并不清楚. 在网上查了一些资料,对R语言异常处理做了比较详细的说明,留档作为参考.至于测试工具的问题,后续还是再考虑下. 文章链接:R语言-处理异常值或报错的三个示例 原文参考了以下几个网页: http://stacko

问题描述: 安装包xlsx包后,运行library("xlsx")后弹出错误窗口: RGui (64-bit): Rgui.exe - 系统错误 无法启动此程序,因为计算机中丢失 jvm.dll.尝试重新安装该程序以解决此问题. 在R语言环境中的错误是: 载入需要的程辑包:rJava Error : loadNamespace()里算'rJava'时.onLoad失败了,详细内容: 调用: inDL(x, as.logical(local), as.logical(now), ...)

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~ --------------------------- R语言·文本挖掘︱Rwordseg/rJava两包的安装 笔者:文本挖掘中这两个包可谓是"老顽固",做文本挖掘必须要过的关卡,今天倒腾了一天,桌面下了一堆东西,终于弄出来了.故此,赶紧记录下来,以后可用: 关于这两个包的安装问题,有很多很多教程,很多方法,我就不一一介绍,如果我介绍的方法你安装不了,那你就得去下面的参考链接找找其他的方

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:词典型情感分析对词典要求极高,词典中的词语需要人工去选择,但是这样的选择会很有目标以及针对性.本文代码大多来源于<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中还提到了监督算法式的情感分析,可见博客: R语言︱情感分析-基于监督算法R语言实现笔记. 可以与博客 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)对着看. 词典型

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:情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高,笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已. 主要包括以下内容: 1.批量读取txt字符文件(导入.文本内容逐行读取.加入文档名字). 2.文本清洗(一级清洗,去标点:二级清洗去内容:三级清洗,去停用词) 3.词典之间匹配(有主键join.词库匹配%in%) 4.分词之后档案id+label

1.向量 向量是R语言中最基本的数据类型,在R语言中没有单独的变量. (1)  创建向量 R语言中可以用 = 或者 <- 来赋值. 向量名 <- 向量 或  向量名 = 向量 向量的创建方式有c()函数,seq()函数等. 注:R中的向量默认为列向量,如果要得到行向量需要对其进行转置. (2)  引用 待引用向量为:test = c(6,7,8,9,10). a.用下标引用 向量名[下标值] 或  向量名[下标值1:下标值2] (下标值1至下标值2的所有数值) 注:R语言下标值从1开始. 另外

既然了解了R语言的基本数据类型,那么如何将庞大的数据送入R语言进行处理呢?送入的数据又是如何在R语言中进行存储的呢?处理这些数据的方法又有那些呢?下面我们一起来探讨一下. 首先,数据输入最直接最直观的方法就是键盘输入,在上面几篇都已经讲到,利用c创建向量,利用matrix创建矩阵,利用data.frame创建数据框等,但是我们处理的数据往往比较多,键盘输入在面对如此庞大的数据时显然不现实,当然你可以花费好几天来输入数据而且保证不出错除外,而且待处理的一般都存储在Excel,网页,数据库其他中介中

R语言的正则表达式主要用来处理文本资料,比如进行查找.替换等等. 首先是一些处理文本时会用到的函数: 字符串分割:strsplit() 字符串连接:paste(),paste0() 计算字符串长度:nchar(),length() 字符串截取:substr(),substring() 查看是否存在某个字符:grep(p,x) <返回匹配到的元素的下标(位置),p是一个正则表达式 grepl(p,x)<返回逻辑值false or true 举个栗子: s<-c("123abc\\

<- 与 = 间的区别 <- 与 = 在大部分情况下是应该可以通用的.并且,相对于 <<- 运算符,它们的赋值行为均在它们自身的环境层(environment hierarchy)中进行. R语言中,<- 与 = 这两个赋值运算符最主要的区别在于两者的作用域不同.大家可以从下面的例子感受一下. 好多好多人喜欢用的 = 貌似许多早期学习R的童鞋都比较喜欢使用 = 进行赋值.毕竟,简简单单的a = 5用起来比较符合大多数现有语言的习惯. > rm(x) ## 如果变量 x

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R语言里操作和接触的所有东西都称作对象(object).对象有很多种类 可以包含各种类型的数据.R 语言里所有的东西都被称为对象,R语言中常见的数据类型有几下几种,分别是字符型 (character).数值型 (numeric).复数型 (complex)以及逻辑型 (logical).通过mode()函数可以查看一个对象的类型. R语言中的基本运算包括以下:数学计算,比较运算,运算函数,向量常用统计函数,矩阵常用函数集合运算,向量化,从文件中读取数据,概率分布,循环和条件操作. 打开R语言的

为了MLib,最近是铁了心要学好Spark.关注本博客的朋友应该知道我的主力语言是R,无论是训练模型还是做Elasticsearch,都是通过R脚本来操作的.之前的<通过 Spark R 操作 Hive>这篇博文中我对通过R来操作Spark还存在幻想,实际使用之后基本放弃了这种想法,因为目前的Spark R可用功能十分有限,并且运行效率也不理想,干脆就决定好好学一下原生的Scala!本文将类比R与Scala,从R语言码农的角度介绍一下Scala的学习心得: 注:本文不求全,只求实用,想学习详细

基于空间自相关,R语言克里金插值 library(gstat) Warning message: In scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : EOF within quoted string library(sp) data(meuse) head(meuse) x y cadmium copper lead zinc elev dist om ffreq soil lime landuse 1

<R语言实战2>PDF+源代码 下载:https://pan.baidu.com/s/1gP_16Xq9eVmLJ1yOsWD9FA 提取码:l8dx 分享更多python数据分析相关电子书PDF及代码下载:https://pan.baidu.com/s/1TYb3WZOU0R5VbSbH6JfQXw 本书特色 学懂分析,玩转大数据用R轻松实现数据挖掘.数据可视化从实际数据分析出发,全面掌握R编程新增预测性分析.简化多变量数据等近200页内容.

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

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[R笔记]R语言函数总结   R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(

原博: R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 目录: 零:写在前面的一些废话 一.R眼看琅琊榜的基本原理 1.导入数据 2.筛选数据 3.多条件筛选对话 4.导出数据 二.R眼看琅琊榜的基础分析 1.快速对文本分章节 2.快速定位人物出场章节 3.快速定位人物互动章节 三.总结 零:写在前面的一些废话 最近电视剧琅琊榜非常之火,除了主角以外,里面很多配角都非常出彩. 原著琅琊榜也是非常精彩的.有些电视剧里没明说的解析,在小说里会明文说出来

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概