机器学习_深度学习_入门经典(博主永久免费教学视频系列) https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&share=2&shareId=400000000398149 微信扫二维码,免费学习更多python资源 数据预处理的好坏,很大程度上决定了模型分析结果的好坏.(Garbage In Garbage Out!) 其中,异常值(outliers)检测是整个数据预处理过程中,十分重要的一环.方法也是多种多样

一,布局 R绘图所占的区域,被分成两大部分,一是外围边距,一是绘图区域. 外围边距可使用par()函数中的oma来进行设置.比如oma=c(4,3,2,1),就是指外围边距分别为下边距:4行,左边距3行,上边距2行,右边距1行.很明显这个设置顺序是从x轴开始顺时针方向.这里的行是指可以显示1行普通字体.所以当我们使用mtext中的line参数时,设置的大小就应该是[0,行数)的开区间.当我们使用mtext在外围边距上书写内容时,设置mtext中的outer=TRUE即可. 绘图区域可使用par(

矩阵(matrix)是一种特殊的向量,包含两个附加的属性:行数和列数.所以矩阵也是和向量一样,有模式(数据类型)的概念.(但反过来,向量却不能看作是只有一列或一行的矩阵. 数组(array)是R里更一般的对象,矩阵是数组的一个特殊情形.数组可以是多维的.例如:一个三维数组可以包含行.列和层(layer),而一个矩阵只有行和列两个维度 1.创建矩阵 矩阵的行和列的下标都是从1开始,如:矩阵a左上角的元素记作a[1,1].矩阵在R中是按列存储的,也就是说先存储第一列,再存储第二列,以此类推. > y

1.异常值分析 异常值是指样本中的个别值,其数值明显偏离其余的观测值.异常值也称离群点,异常值的分析也称为离群点的分析. 异常值分析 → 3σ原则 / 箱型图分析异常值处理方法 → 删除 / 修正填补 1.1 3σ原则 / 箱型图分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats % matplotlib inline # 异常值分析 # (1)3σ原则

矩阵(matrix)是一种特殊的向量,包含两个附加的属性:行数和列数.所以矩阵也是和向量一样,有模式(数据类型)的概念.(但反过来,向量却不能看作是只有一列或一行的矩阵. 数组(array)是R里更一般的对象,矩阵是数组的一个特殊情形.数组可以是多维的.例如:一个三维数组可以包含行.列和层(layer),而一个矩阵只有行和列两个维度 1.创建矩阵 矩阵的行和列的下标都是从1开始,如:矩阵a左上角的元素记作a[1,1].矩阵在R中是按列存储的,也就是说先存储第一列,再存储第二列,以此类推. > y

导言:     较早之前就听说R是一门便捷的数据分析工具,但由于课程设计的原因,一直没有空出足够时间来进行学习.最近自从决定本科毕业出来找工作之后,渐渐开始接触大数据行业的技术,现在觉得是时候把R拿下了:用了3天时间,除了对R先有一个大概认识之外,也着手敲指令.由于计算机专业的底子还不错,而且先后接触过不下10种编程语言,感觉R语言入门上手还是挺简单的.下面是自己汇总的一些简单入门代码供大家参考,感兴趣的朋友也可逐行敲打测试. 1. 介绍变量.顺序结构.分支结构.循环结构.函数使用.获取帮助等知

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

Customizing graphics GraphicsLaTeXLattice (Treillis) plots In this chapter (it tends to be overly comprehensive: consider it as a reference and feel free to skip it), we consider all the configurable details in graphics: symbols, colours, annotations

说明: 1.本笔记对<R语言实战>一书有选择性的进行记录,仅用于个人的查漏补缺 2.将完全掌握的以及无实战需求的知识点略去 3.代码直接在Rsudio中运行学习 R语言实战(第二版) part 1 入门 ----------第1章 R语言介绍-------------------- help.start() #帮助文档首页 demo() #R语言demo演示 demo(package = .packages(all.available = TRUE)) demo(image) #演示图像 ex

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 前言 延续之前的用R语言读琅琊榜小说,继续讲一下利用R语言做一些简单的文本处理.分词的事情.其实就是继续讲一下用R语言读书的事情啦,讲讲怎么用它里面简单的文本处理方法,来优化我们的读书体验,如果读邮件和读代码也算阅读的话..用的代码超级简单,不涉及其他包 这里讲两个示例,结尾再来吐槽和总结. 1)R-Blogger订阅邮件拆分 2) R代码库快速阅读方法 不在博客园上阅读时才会看到的,这篇博文

Description 作为一个生活散漫的人,小Z每天早上都要耗费很久从一堆五颜六色的袜子中找出一双来穿.终于有一天,小Z再也无法忍受这恼人的找袜子过程,于是他决定听天由命…… 具体来说,小Z把这N只袜子从1到N编号,然后从编号L到R(LInput 输入文件第一行包含两个正整数N和M.N为袜子的数量,M为小Z所提的询问的数量.接下来一行包含N个正整数Ci,其中Ci表示第i只袜子的颜色,相同的颜色用相同的数字表示.再接下来M行,每行两个正整数L,R表示一个询问.Output 包含M行,对于每个询问

求文本与单模式串匹配,通常会使用KMP算法.后来接触到了Z算法,感觉Z算法也相当精妙.在以前的博文中也有过用Z算法来解决字符串匹配的题目. 下面介绍一下Z算法. 先一句话讲清楚Z算法能求什么东西. 输入为一个字符串s,Z算法可以求出这个字符串每一个后缀与自身的最长公共前缀LCP,Z算法可以求出一个数组z,z[i]表示suffix(i)与字符串本身的最长公共前缀. 接下来,介绍Z算法的具体内容. 记字符串s的长度为n. Z算法需要维护一对值,记为left和right,简记为L和R.L和R满足s[L

题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/631/D 给定两个压缩形式的字符串,如a3b5a4k7这样的形式 问A在B中出现次数. 分类讨论,如果A是只有一种字符的,则答案数量可能很大,但计算也很简单,直接看B的每一个字符,答案累加上cnt2-cnt1+1 如果A不是单字符的,则答案至多是B的压缩之后长度的数量级. 不考虑A的第一个字符,用KMP或者Z函数来计算A的出现情况,如果匹配长度为lenA-1,则检查是否该匹配的第一个字符与A[0]相等且

题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/126/B 大意:给一个字符串,问最长的既是前缀又是后缀又是中缀(这里指在内部出现)的子串. 我自己的做法是用KMP的next数组,对所有既是前缀又是中缀的位置计数,再从next[n]开始走next,也即枚举所有既是前缀又是后缀的子串,看cnt[i]是否大于0,如果大于0则说明作为中缀出现过(也即有大于i的某个位置的next为i) #include <iostream> #include <vec

前言 R语言不仅在统计分析,数据挖掘领域,计算能力强大.在数据可视化上,也不逊于昂贵的商业.当然,背后离不开各种开源软件包的支持,Cairo就是这样一个用于矢量图形处理的类库. Cairo可以创建高质量的矢量图形(PDF, PostScript, SVG) 和 位图(PNG, JPEG, TIFF),同时支持在后台程序中高质量渲染! 本文将介绍,Cairo在R语言中的使用. 目录 Cairo介绍 Cairo安装 Cairo使用 1. Cairo介绍 在信息领域中,cairo 是一个让用于提供矢量

聚类分析:对样品或指标进行分类的一种分析方法,依据样本和指标已知特性进行分类.本节主要介绍层次聚类分析,一共包括3个部分,每个部分包括一个具体实战例子. 1.常规聚类过程: 一.首先用dist()函数计算变量间距离dist.r = dist(data, method=" ") 其中method包括6种方法,表示不同的距离测度:"euclidean", "maximum", "manhattan", "canberra

Referer: http://www.quora.com/How-can-R-and-Hadoop-be-used-together/answer/Jay-Kreps?srid=OVd9&share=1 Another way to answer this question is that they don't really integrate very well. The advantage of R is not its syntax but rather the incredible l

使用ggplot2包绘制时,为了更直观地向用户显示报表的内容和外观,需要使用geom_text()函数添加文本说明,使用annotate()添加注释,并通过theme()来调整非数据的外观. 一,文本图层 向图中增加文本内容,可以使用标度来实现,特殊的标度函数是:labs().xlab().ylab().ggtitle(),分别修改标签(title.x标签.y标签).x标签.y标签和标题,也可以使用geom_text() 和 geom_label() 来实现,前者仅仅是绘制文本,后者会在文本的后

http://blog.sina.com.cn/s/blog_72208a6a0101cdt1.html http://www.docin.com/p-350677620.html http://wenku.baidu.com/view/9bd89b7e31b765ce050814d5.html 在进行空间数据分析的时候,很多结果都是基于 Z-score 和P-score 的.P值 我大概明白,指的是最终数据落到这个区间的可能性.但是Z 值到底是什么一直不明白,而且这玩意还对应着一张表,查了这个

本文对应<R语言编程艺术>第2章:向量:第3章:矩阵和数组:第4章:列表:第5章:数据框:第6章:因子和表 ========================================================================= R语言最基本的数据类型就是向量(vector),单个数值和矩阵都是向量的一种特例. 声明:R中不需要声明变量,但是注意函数式语言的特性,如果读写向量中的元素时,R事先不知道对象是向量的话,则函数没有执行的对象.如下代码是无法工作的: y[1]

Standard score(z-分数) The standard score is the signed number of standard deviations by which the value of an observation or data point differs from the mean value of what is being observed or measured.Observed values above the mean have positive stan