一篇文章教你如何用R进行数据挖掘 引言 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言,于上世纪90年代开始发展起来.得益于全世界众多 爱好者的无尽努力,大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio(用户的界面体验更好).也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献,让R语言在全球范围内越来越流行.其中一些R包,例如MASS,SparkR, ggplot2,使数据操作,可视化和计算功能越来越强大. 我们所说的机器学习和R有什么关系呢?我对R的第一印象是,它只是

Quandl R Package 通过Quandl API可以快速准确地获取宏观经济数据.(https://www.quandl.com/docs/api) 分享两个国外的优秀网站 R和Python在线免费学习的网站>超赞 高频数据与算法学习 This is Quandl's R package. The Quandl R package uses the Quandl API. The official Quandl R package manual can be found here. Li

factoextra is an R package making easy to extract and visualize the output of exploratory multivariate data analyses, including: Principal Component Analysis (PCA), which is used to summarize the information contained in a continuous (i.e, quantitati

如果大家已经熟悉python和R的模块/包载入方式,那下面的表查找起来相对方便.python在下表中以模块.的方式引用,部分模块并非原生模块,请使用 pip install * 安装:同理,为了方便索引,R中也以::表示了函数以及函数所在包的名字,如果不含::表示为R的默认包中就有,如含::,请使用 install.packages("*") 安装. 连接器与io 数据库 类别 Python R MySQL mysql-connector-python(官方) RMySQL Oracl

1.获取数据 从 QQ 消息管理器中导出消息记录,保存的文本类型选择 txt 文件.这里获取的是某群从 2016-04-18 到 2016-05-07 期间的聊天记录,记录样本如下所示. 消息记录(此消息记录为文本格式,不支持重新导入) ================================================================ 消息分组:我的QQ群 =======================================================

http://www.cnblogs.com/emanlee/archive/2012/12/05/2803606.html

Today, i try to install a package in R named 'DOBDC', while i meet a message: > install.packages('RODBC') package ‘RODBC’ is available as a source package but not as a binary 警告信息:package ‘RODBC’ is not available (for R version 3.1.2) Then, i opened

Every now and again someone comes along and writes an R package that I consider to be a 'game changer' for the language and it's application to Data Science. For example, I consider dplyr one such package as it has made data munging/manipulation that

It has been possible for some years to launch a web map from within R. A number of packages for doing this are available, including: RgoogleMaps, an interface to the Google Maps api leafletR, an early package for creating Leaflet maps with R rCharts,

http://www.sthda.com/english/wiki/create-and-format-word-documents-using-r-software-and-reporters-package Install and load the ReporteRs R package Create a simple Word document Add texts : title and paragraphs of texts Format the text of a Word docum

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/

[翻译]Awesome R资源大全中文版来了,全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么? 阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究 7.Web技术和服务 8.并行计算 9.高性能 10.语言API 11.数据库管理 12.机器学习 13.自然语言处理 14.贝叶斯 15.最优化 16.金融 17.生物信息学 18.网络分析 19.R 开发 20.日志 21.数据包 22.其他工具 23.其他编译器 24.R学习

现在对R感兴趣的人越来越多,很多人都想快速的掌握R语言,然而,由于目前大部分高校都没有开设R语言课程,这就导致很多人不知道如何着手学习R语言. 对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人

R 语言的优劣势是什么? 2015-05-27 程序员 大数据小分析   R,不仅仅是一种语言 本文原载于<程序员>杂志2010年第8期,因篇幅所限,有所删减,这里刊登的是全文. 工欲善其事,必先利其器,作为一个战斗在IT界第一线的工程师,C/C++.java.perl.python.ruby.php.javascript.erlang等等等等,你手中总有一把使用自如的刀,帮助你披荆斩棘. 应用场景决定知识的储备与工具的选择,反过来,无论你选择了什么样的工具,你一定会努力地把它改造成符合自己应

SparkR (R on Spark) 概述 SparkDataFrame 启动: SparkSession 从 RStudio 来启动 创建 SparkDataFrames 从本地的 data frames 来创建 SparkDataFrames 从 Data Sources(数据源)创建 SparkDataFrame 从 Hive tables 来创建 SparkDataFrame SparkDataFrame 操作 Selecting rows(行), columns(列) Groupin

笔者:受alphago影响,想看看深度学习,但是其在R语言中的应用包可谓少之又少,更多的是在matlab和python中或者是调用.整理一下目前我看到的R语言的材料: ------------------------------------------------------------ 近期,弗莱堡大学的Oksana Kutina 和 Stefan Feuerriegel发表了一篇名为<深入比较四个R中的深度学习包>的博文.其中,四个R包的综述如下: MXNet: MXNet深度学习库的R接

[怪毛匠子整理] 1.下载 wget http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz 2.解压: tar -zxvf R-3.0.1.tar.gz cd R-3.0.1 3.安装 yum install readline-devel yum install libXt-devel ./configure 如果使用rJava需要加上 --enable-R-shlib ./configure  --enable-R-shlib -

这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单 通过这些翻译了解这些工具包,以后干活也就方便多了.不过翻译这个东西的确要靠耐心,翻译,编辑花费了至少一周的空余时间. 在编辑本文的过程中,惊喜的发现Awesome系列的其他资源:地址在github: 1.DotNet 资源大全中文版 2.Java资源大全中文版 3.JavaScript 资源大全中文版 一  集成开发环境 RStudio –

R的优点:免费,开源,体积小.缺点:对大文本处理差,另外一个也在于开源,package如果出错,烦死你.当你跑比较大的simulation,对效率有要求的时候,有时还是不得不用C,这可能是10小时和10分钟的差别,毫不夸张.SAS流行于公司,R流行于研究机构和大学数据分析不是单纯的靠软件来做的,需要很好的数学基础. 统计学工具各有千秋.https://englianhu.wordpress.com/statistics/学了R,可以免去学spss,matalab,ucinet等等众多的软件,可以

直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单 通过

1.praise包干什么的? praise包就一个功能:赞你! 2.praise包怎么搞? 2.1安装 直接安装: install.packages("praise") 从github上安装: library(devtools) install_github("gaborcsardi/praise") 2.2开始赞你 用法: praise(template = "You are ${adjective}!") 使用随机的单词替换adjective