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。
np.sum(r1中的np.sum()函数对上述条件判断的结果进行求和，由于布尔类型的True在计算时会被转换成 1，False会被转换成 0，因此最终的求和结果就是小于 60...输出结果： [[1 1 2] [1 2 1] [1 1 1] [1 1 1]] 11、对r1数组的每一列按降序排序，排序结果放在数组r2中并输出 r2 = np.sort(r1,axis=0)[:...:-1,:] r2 np.sort(r1, axis=0)使用 NumPy 的sort()函数对二维数组r1按列进行排序，其中axis=0表示沿着列的方向进行排序，即每一列都会单独排序。...=True)计算了数组r1每行的平均值，并且保持维度一致，即使是在一维数组中也会以列向量形式输出。...rows = pos // r5.shape[1]：根据位置索引计算每个元素在原矩阵中的行坐标。 cols = pos % r5.shape[1]：根据位置索引计算每个元素在原矩阵中的列坐标。
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。
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。
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 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。
ufunc 函数全称为通用函数，是一种能够对数组中的所有元素进行操作的函数，对数组实施向量化操作（逐元素进行相同的操作）。...对一个数组进行重复运算时，使用 ufunc 函数比使用 math 库中的函数效率要高很多，方便程序书写（替代了循环）。...数组间的四则运算表示对每个数组中的元素分别进行四则运算，所以形状必须相同。 （2）比较运算： 、 == 、 >= 、 函数在针对二维数组的时候需要注意轴的概念。axis=0 时表示沿着纵轴进行计算，axis=1 时沿横轴进行计算。...使用 argsort 和 lexsort 函数，可以在给定一个或多个键时，得到一个由整数构成的索引数组，索引值表示数据在新的序列中的位置。
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
R的内置数据，test 进行操作，也可以对双表格进行操作。...dplyr包有很多函数，为了防止dplyr包中的函数名与其他函数产生冲突，使用时前面加上“包名::”dplyr五个基础函数mutate(),新增列select(),按列筛选按列号筛选注意筛选内容与表格内容的统一...，包括大小写按列名筛选filter()筛选行arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序arrange(test, desc...(Sepal.Length))#用desc从大到小summarise()：汇总，对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强summarise(test, mean(Sepal.Length),...，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数函数和R包的学习方式快速查看函数帮助文档?
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 函数1.mutate(),新增列mutate...(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)图片2.select(),按列筛选(1)按列号筛选图片(2)按列名筛选图片3.filter()筛选行图片4.arrange...(),按某1列或某几列对整个表格进行排序图片5.summarise()：汇总图片dplyr两个实用技能管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)count统计某列的unique值dplyr
9.参数按值传递和引用传递是怎样实现的？ Python中的一切都是类，所有的变量都是一个对象的引用。引用的值是由函数确定的，因此无法被改变。但是如果一个对象是可以被修改的，你可以改动对象。...匿名函数lambda没有语句的原因，是它被用于在代码被执行的时候构建新的函数对象并且返回。 15.Python中的pass是什么？ Pass是一个在Python中不会被执行的语句。...高相关滤波 (High Correlation Filter)高相关滤波认为当两列数据变化趋势相似时，它们包含的信息也显示。这样，使用相似列中的一列就可以满足机器学习模型。...同样要注意的是：相关系数对范围敏感，所以在计算之前也需要对数据进行归一化处理。...②每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。③对来自各个插补数据集的结果，根据评分函数进行选择，产生最终的插补值。
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 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。
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