01 数据预处理 在实际的数据集中，包含互联网数据、金融数据等，往往都会存在缺失值和异常值，我们进行机器学习的建模，第一步就需要对数据进行清洗，并在清洗的过程中处理这些缺失、异常。...在处理完非数据类型的列后，我们在进行机器学习模型训练前，必须对缺失数据进行处理。...02 探索性数据特征统计 探索性数据统计分析（简称EDA）是对我们预处理完的数据进行探索性分析的阶段，通过EDA，我们可以初步知道数据的一些统计特征，以帮助我们更加合理的选择和使用数据构建特征。...分组特征 我们可以先用其中的某一个变量对所有的建筑物进行一次分类，再在每个分类中计算该分类的能源之星得分的数据分布。我们可以按类别对密度图进行着色，以查看变量对分布影响。...特征选择更多的是对特征做减法，只留下那些相对重要的特征，在删除的过程中，需要特别注意避免重要特征被删除的情况。
——进行聚类或者排序——找出异常值/点 我做面板数据一般都是缩尾异常值(winsorize)，相当于人为censored保留其部分信息，使后续分析结论更稳健 异常值有很大的价值，需要提取出来进行专门分析...概括三种异常值检测方法 方法1：对总体进行统计建模来检测异常值 k个标准差以外的； 用指数加权移动回归； 类似CUSUM的一些方法，可以最快速的检测到一些变化。...简单来说三点： 1）对每一个 像素 的一系列 光谱值 进行主成分分析，提取前5个主成分。 2）在转换过的5D空间里（对应5个主成分），进行K均值聚类。k=50，距离采用马氏距离。...3）根据每个点到类（一般是我们感兴趣的那个类）的距离，对每个点进行异常程度打分，将结果可视化。 这个例子中，使用的工具是Hadoop和Accumulo，算法是聚类、PCA。...3）对每个POS机的支付行为，比较其与基准模型的差异，并对异常程度进行打分，可视化结果。
答：拟合良好，是由该回归/总方差解释的那部分方差；你添加的预测变量越多，R^2越大；因而使用因自由度调整的R ^ 2；或着训练误差指标。 3.什么是维度灾难？...数据的改变：1.对数据进行winsorize处理2.转换数据（如进行对数处理）3.只有在你确定它们是不值得预测的异常值时才删除它们 4.与最小化误差绝对值的模型相比，在最小化误差平方的模型中，你认为有哪些差异...MSE对异常值更加严格。在这个意义上MAE鲁棒性更好，但也更难以拟合模型，因为它无法在数值上进行优化。因此，当模型的可变性较小且在计算上容易拟合时，我们应该使用MAE，否则应该使用MSE。...logloss/deviance：优点：基于概率的误差度量，缺点：对假阳性，假阴性非常敏感。当有超过2组时，我们可以使用k个二分类并将它们添加到logloss中。...将值代入同一随机变量的累计分布函数 6.一对夫妻告诉你他们有两个小孩，其中至少有一个是女孩。请问他们拥有两个女儿的概率是多少？ 1/3 产品指标 ?
答：拟合良好，是由该回归/总方差解释的那部分方差；你添加的预测变量越多，R^2越大；因而使用因自由度调整的R ^ 2；或着训练误差指标。 3.什么是维度灾难？...数据的改变：1.对数据进行winsorize处理2.转换数据（如进行对数处理）3.只有在你确定它们是不值得预测的异常值时才删除它们 4.与最小化误差绝对值的模型相比，在最小化误差平方的模型中，你认为有哪些差异...MSE对异常值更加严格。在这个意义上MAE鲁棒性更好，但也更难以拟合模型，因为它无法在数值上进行优化。因此，当模型的可变性较小且在计算上容易拟合时，我们应该使用MAE，否则应该使用MSE。...logloss/deviance：优点：基于概率的误差度量，缺点：对假阳性，假阴性非常敏感。当有超过2组时，我们可以使用k个二分类并将它们添加到logloss中。...将值代入同一随机变量的累计分布函数 6.一对夫妻告诉你他们有两个小孩，其中至少有一个是女孩。请问他们拥有两个女儿的概率是多少？
清洗数据的能力 事实上，在我实习过程中，绝大部分时间是在清洗数据，处理数据，把数据整理成各种各样的格式，而建各种高大上模型的时间很少，所以这部分能力是非常重要的。...- 异常值处理:异常值处理相对简单，一般是winsorize截尾的方法，python中可以用np.percentile完成。...，可以从以下几个角度进行学习。...- 优化：线性规划、非线性规划，可以通过scipy中的optimize函数实现。 - 多元统计模型：主要是聚类分析（kmeans,层次聚类）、判别分析、PCA、因子分析这些用的比较多。...- 证券投资学：证券投资学中给了很多常用的量价指标，当然这些也可以在别的地方去看，python的talib模块中基本都能实现，不用自己动手写。
数据排序 在R中对数据框中的数据排序，我们通常使用order()函数,该函数默认是升序，但是在要排序的变量前加上减号（-）就相当于降序排列了。...数据合并 2.1 添加列 将数据水平合并时我们通常使用merge()函数，合并时你可以指定一个或者多个关键字段（变量）。...,dataframeB,by=c("ID","Country")) 2.2 添加行 将数据垂直合并时，我们常常使用rbind()函数，使用该函数时要求两数据框的列数相同，并且变量的顺序已经匹配好了。...数据分类汇总 在R中对数据进行分类汇总是一件比较容易的事情： # 对mtcars数据集的变量cyl和vs进行分类汇总并计算各组数值型变量的均值 attach(mtcars) # 固定数据集 aggdata...这里aggregate()函数的FUN=参数是用来指定对各组变量进行的操作，是一个函数（R内置函数或自定义函数），na.rm=是用来指定是否移除缺失值的参数。
但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。...apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并以返回计算结果。...参数列表： X:数组、矩阵、数据框 MARGIN: 按行计算或按按列计算，1表示按行，2表示按列 FUN: 自定义的调用函数 …: 更多参数，可选 比如，对一个矩阵的每一行求和，下面就要用到apply做循环了...，还可以用data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象，那么直接使用lapply就不能达到想要的效果了。...，而不是按行或按列进行分组计算。
前言 apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。...apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并返回计算结果。...MARGIN：表示对行(1)或者是对列(2)应用函数。 FUN: 可是R自带函数，如mean，sum等。也可以是自己编写的函数。 ... ：FUN中的额外参数。...，此外，它还可以对data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象，那么直接使用lapply就不能达到想要的效果了，lapply会分别循环矩阵中的每个值，而不是按行或按列进行分组计算...eapply函数平时很难被用到，但对于R包开发来说，环境空间的使用是必须要掌握的。特别是当R要做为工业化的工具时，对变量的精确控制和管理是非常必要的。
这些数据结构在社交网络分析中极其重要，本质上对图的分析，就是对邻接矩阵的分析，而矩阵又是由若干个向量构成，因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。...在 R 语言中使用 matrix() 函数来创建矩阵。...矩阵还可以通过组合向量的方式创建，使用 rbind() 函数按行组合向量，使用 cbind() 函数按列组合向量： > v1 <- c(1:3) > v2 <- c(4:6) > v3 <- c(7:9...如果为列表元素定义名称的话，列表更像是 Python 中的字典，但 R 语言中的列表中的元素是有序的。在 R 语言中使用 list() 函数来创建列表。...试着对任意一个非空列表使用 unlist() 函数，看看会发生什么。 参考 An Introduction to R R 数据类型 | 菜鸟教程 R 矩阵 | 菜鸟教程 R 列表 | 菜鸟教程
library(“R包名”)加载R包，记得先有安装了，才可以加载使用。...dplyr包的学习 五个基本函数 首先构建一个储存数据的变量 test 图片 mutate() 用于新增一列数据 select(),按列筛选 按列号筛选 按列名筛选 图片 filter()筛选行 图片...arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序 图片 arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序 图片 summarise()：汇总 图片 图片 图片 dplyr两个实用技能 管道操作...图片 半连接：semi_join 图片 反连接：anti_join 图片 简单合并：相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意，bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而...bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数。
,默认数据按列排列，可以调整byrow参数。...DataFrames DataFrame是一种更为灵活的数据结构因为它的不同列可以存储不同类型的数据，这也是在R中最为常见的一种数据结构，使用data.frame()来创建，直接传入每一列对应的vector...默认情况下程序的运行结果保存在Global Evoriment中，R在进行搜索时只会搜索这三个区域内的object。...，如果直接对列进行赋值如score=score+10会在全局环境中创建一个新的score变量而不是改变原来列的值，一般只用于简化列名的索引。...，可以使用<<-对变量进行赋值。
目录 R语言第二章数据处理①选择列 R语言第二章数据处理②选择行 R语言第二章数据处理③删除重复数据 R语言第二章数据处理④数据框排序和重命名 =============================...=================== 这一篇主要介绍如何通过一个或多个列（即变量）的值对数据中的行进行重新排序。...您将学习如何轻松地： 使用R函数arrange（）[dplyr包]按升序（从低到高）进行排序 使用arrange（）结合函数desc（）[dplyr package]以降序（从高到低）对行进行排序 library...dplyr函数arrange（）可用于通过一个或多个变量对行重新排序（或排序）。...( sepal_length = Sepal.Length, sepal_width = Sepal.Width ) 使用Rbase函数重命名列 要将列Sepal.Length
认识 R 包R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。 包的使用是一通百通的，我们以dplyr为例，讲一下R包。...安装和加载R包1.镜像设置为了保证我们可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像，其实是可以在Rstudio中进行设置的，只需要运行这两行代码即可：# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置...图片加载library(dplyr)示例数据直接使用内置数据集iris的简化版:test % (cmd/ctr + shift + M)count统计某列的unique值dplyr
查询数据 使用公式：在单元格中输入公式进行计算。 查找特定数据：按Ctrl+F打开查找窗口，输入要查找的内容。 5. 排序 简单排序：选中数据区域，点击“数据”选项卡中的“升序”或“降序”按钮。...使用函数 使用逻辑、统计、文本、日期等函数：在单元格中输入如=SUM(A1:A10)、=VLOOKUP(value, range, column, [exact])等函数进行计算。...图标集：在单元格中显示图标，以直观地表示数据的大小。 公式和函数 数组公式：对一系列数据进行复杂的计算。 查找和引用函数：如VLOOKUP、HLOOKUP、INDEX和MATCH等。...通过dplyr和tidyr包，我们可以轻松地对数据进行复杂的操作。 在R语言中，即使不使用dplyr和tidyr这样的现代包，也可以使用基础包中的函数来完成数据操作。...在实际工作中，直接使用Pandas进行数据处理是非常常见的做法，因为Pandas提供了对大型数据集进行高效操作的能力，以及丰富的数据分析功能。
下面是学习order函数的记录 (生信技能树学员luka) 写下这篇笔记的初衷是有小伙伴在群里提出问题，我在寻找答案过程中参与了学习群内的互动，借此机会写下个人浅薄的理解，希望帮助您更好理解order...因此我整合了order( )函数从基础到上述问题解决的学习过程，仅供参考！ 一、order( )函数的介绍 排序在R语言处理数据的重要过程，有多种内置的基本函数进行排序。...3 > y <- c(9,9:1);y [1] 9 9 8 7 6 5 4 3 2 1 # order()对各向量进行排序，返回排序后的原始次序 > order(x) #当遇到相等值时，按原始顺序排列...()对2个向量进行排序 > order(x,y) [1] 6 5 1 2 7 4 10 8 3 9 似乎突然不知所云，我们将x,y组成数据框，尝试解读一下 > xy <- data.frame...当两个向量长度相等时，只要符合函数运算规律，放在order( )中（也许其他函数也类似）就可以形成运算，并不需要特意指定也无法指定。当然，这并不妨碍我们使用函数。
在Excel中，如果想对一个一维的数组（只有一行或者一列的数据）进行排序的话（寻找最大值和最小值），可以直接使用Excel自带的数据筛选功能进行排序，但是如果要在二维数组（存在很多行和很多列）的数据表中排序的话...，就要巧用函数来实现了。...先如今要对下面的表进行排序，并将其按顺序排成一个一维数组 ?...另起一块区域，比如说R列，在R列的起始位置，先寻找该二维数据的最大值，MAX(A1:P16)，确定后再R1处即会该二维表的最大值 然后从R列的第二个数据开始，附加IF函数 MAX(IF(A1:P300...< R1,A1:P300))，然后在输入完公式后使用Ctrl+shift+Enter进行输入（非常重要） 然后即可使用excel拖拽功能来在R列显示出排序后的内容了
数据表可以按「键」合并，用 merge 函数；可以按「轴」来连接，用 concat 函数。...在 Pandas 里透视的方法有两种： 用 pivot 函数将「一张长表」变「多张宽表」， 用 melt 函数将「多张宽表」变「一张长表」， 本节使用的数据描述如下： 5 只股票：AAPL, JD,...---- 多层索引中的任意个数的索引也可以用来分组，下面 level = [0,2] 就是对第零层 (Symbol) 和第二层 (Month) 进行分组。...7 总结 【合并数据表】用 merge 函数按数据表的共有列进行左/右/内/外合并。 ---- 【连接数据表】用 concat 函数对 Series 和 DataFrame 沿着不同轴连接。...---- 【分组数据表】用 groupBy 函数按不同「列索引」下的值分组。一个「列索引」或多个「列索引」就可以。 【整合数据表】用 agg 函数对每个组做整合而计算统计量。
前言 在使用机器学习做分类和回归分析时，往往需要对训练和测试数据首先做归一化处理。这里就对使用MATLAB对数据进行归一化方法做一个小总结。...为什么进行归一化 一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化。...按列进行归一化 mapminmax函数默认是按行进行归一化的。...当我们使用libsvm工具箱进行回归分析时，其数据组织要求一行表示一个样本数据，因此我们需要掌握如何使用mapminmax函数按列进行归一化的方法。 基于magic函数生成测试数据，假设有5个样本。...每一列数据的属性相同，假设第1列数据表征身体的健康分数，2、3、4和5列是一些测量指标（如：体重、身高等）。在对数据进行归一化时，应该对每一列进行归一化，而不是将体重和升高一起进行归一化。
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