与R语言纠缠了一个星期,从快速上手的暗暗得意,到之后某些细节的纠结烦躁,过山车式体验中,我逐渐才认识了真实的R语言. 期间遇到两个很烦恼的问题,一个是让人烦躁抓狂,另一个是无意发现的重大错误. 1.      令人抓狂的rownames 若数据矩阵datamatrix如图1,无列名和行名及表头.若c1~c4分别为colnames,而r1~r5为rownames,表头为A. 图1:datamatrix 如何添加c1~c4?r1~r5? coln = c(”c1”,”c2”,”c3”,”c4”) r

res = read.table("ttest_expression.tsv",sep=",",header = TRUE)rownames(res)=res[,colnames(res)[1]] res[rownames(res),colnames(res)[2:length(colnames(res))]] res = read.table(exp_file, header=T, quote="",row.names=1, sep='\t',

R语言作为BI中ETL的工具,增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互. 外加其强大数据变换清洗函数,为ETL提供一条方便快捷的道路. RODBC ROracal RMysql Rmongodb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_cheat_sheet.pdf step1 新建连接con,并查看其信息 library(RODBC) con<-odbcConn

1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性.最初,我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的.最近几年的国内外大赛,包括2013年百度校园电影推荐系统大赛.2014年阿里巴巴天池大数据竞赛以及Kaggle数据科学竞赛,参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例.此外,据我的个人了解来看,一大部

#################################Weka-J48(C4.5)################################# ##############################R语言:C4.5###################################### ###############################C5.0############################# data(churn) treeModel <- C5

首先观看数据: l  数据的基本特征用  describe  描述每个基本特征 l  画图画出每个特征的基本统计图 应用import matplotlib.pylab as pl  画图显示 l  关于特征值特别大的数据集  :可能对结果产生权重的等级影响  所以尽量将数据进行归一化   特征值归一化的原因: 1:看数据范围看看是否可以归一化 Aum 归一化   虽然等级已经有过归一化这个方向: l  :看看数据是否完整()  想到对后续目标的完整度处理 由于一般的模型对于空值来讲不符合模型的,

网上有不少R包的编译过程介绍,挑选了一篇比较详细的,做了稍许修改后转载至此,与大家分享 如何在windows中编写R程序包 created by helixcn modified by binaryfan 在Windows环境下如何编写R程序包,即生成供linux环境编译运行的tar.gz文件,也生成供windows下使用的.zip文件呢?其实并不复杂,只要下载一些工具软件,按照相应的步骤填写相应的“表格”,继而运行一些简单的指令,就可以生成R的程序包了. 编写R程序包通常包括以下几步: (1)

在我的实际工作中,数据来源一方面是关系型数据库MS SqlServer, 别一方面是HBase.本节主要介绍通过RODBC访问MS SqlServer 安装配置,参见资料(https://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh568454(v=sql.110).aspx),请注意:下载的msodbc 的版本与 unixODBC的版本之间有强制的对应关系,参见:(https://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh568449(v=

随机森林是一个高度灵活的机器学习方法,拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险. 既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失.也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性. 随机森林是一个可做能够回归和分类. 它具备处理大数据的特性,而且它有助于估计或变量是非常重要的基础数据建模. 这是一篇关于使用Python来实现随机森林文章. 什么是随机森林? 随机 森林 是 几乎 任何 预测 问题 (甚至 非直线 部分) 的固有 选择 . 它是 一个 相对较 新 的 机器 学习 的 策略 (

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 数据库是极其重要的R语言数据导入源数据之地,读入包有sqldf.RODBC等.跟SQL server相连有RODBC,跟mySQL链接的有RMySQL.但是在R里面,回传文本会出现截断的情况,这一情况可把我弄得有点手足无措. 一.数据库读入--RODBC包 CRAN 里面的包 RODBC 提供了 ODBC的访问接口: odbcConnect

在实操时出现以下的问题: Error: cannot allocate vector of size 2.9GB 大神指导(http://bbs.pinggu.org/thread-3682816-1-1.html) cannot allocate vector就是典型的数据太大读不了 方法有三 一.升级硬件 二.改进算法 三.修改操作系统分配给R的内存上限, memory.size(T)查看已分配内存 memory.size(F)查看已使用内存 memory.limit()查看内存上限 obj

序列化战争:主流序列化框架Benchmark GitHub上有这样一个关于序列化的Benchmark,被好多文章引用.但这个项目考虑到完整性,代码有些复杂.为了个人学习,自己实现了个简单的Benchmark测试类,也算是总结一下当今主流序列化框架的用法. 1.序列化的战争 按照序列化后的数据格式,主流的序列化框架主要可以分为四大类:JSON.二进制.XML.RPC.从更高层次来说,JSON和XML都可以算作是文本类的,而RPC类因为不只是序列化,框架往往还提供了底层RPC以及跨语言代码生成等基础

# coding: utf-8 # In[1]: # numpy and pandas for data manipulationimport numpy as npimport pandas as pd # sklearn preprocessing for dealing with categorical variablesfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoder # File system manangementimport os # S

阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 回到顶部 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性.最初,我是

1.数值计算和统计基础 常用数学.统计方法 数值计算和统计基础 基本参数:axis.skipna df.mean(axis=1,skipna=False)  -->> axis=1是按行来进行统计: 默认按列统计(axis默认为0,可不写): skipna=False是不忽略,显示NaN,默认为True,即忽略NaN. >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.Da

随机森林的Python实现 (RandomForestClassifier) # -*- coding: utf- -*- """ RandomForestClassifier skleran 的随机森林回归模型,应用流程. .源数据随机的切分:%作为训练数据 %最为测试数据 .训练数据中的因变量(分类变量)处理成数字形式 .设定参数,训练/fit .对测试数据,预测/predict结果y_pre .对预测数据y列,y_pre列,生成混淆矩阵,显示分类/预测效果 "

一些函数不知道什么意思要查,看数值例子,做笔记,知道函数的功能,函数和返回值. 网页上查找关键词,巧用查找(ctrl+F) 数据读取处理,有read.table   read R-读取数据(导入csv,txt,excel文件) read.table函数:read.table函数以数据框的格式读入数据,所以适合读取混合模式的数据,但是要求每列的数据数据类型相同. read.table读取数据非常方便,通常只需要文件路径.URL或连接对象就可以了,也接受非常丰富的参数设置: file参数:这是必须的

http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 回到顶部 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做

每日一悟 [分开工作内外8小时] 前一个月,我经常把工作内的问题带到路上.地铁上.睡觉前,甚至是周末. 然而很快发现,我工作外的成就几乎没有,而工作内的进展也并不理想. 仔细想想,工作外是需要学新东西,产生新灵感.一方面是工作内的支撑,另一方面也是新的方向.而不是低效率地光在脑子里想工作内的解决方案. 所以,我觉得有必要明确工作内外的目标和行动,比如工作外每周一本书,每天的原版技术书阅读:工作内做好事务优先级,处理前先想清楚思路再着手准备. 高效且多产,这才是目的. pandas.pivot_t

简单使用limma做差异分析 Posted: 五月 12, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments 首先需要说明的是,limma是一个非常全面的用于分析芯片以及RNA-Seq的差异分析,按照其文章所说: limma is an R/Bioconductor software package that provides an integrated solution for analysing data from gene expressi