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R中的数据结构(Array,Factor,List,DataFrame)

1、R中的数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array...) #修改,凡是能够访问到的地方,都可以修改 x1[3] <- 30 #删除,凡是能够访问到的地方,都可以删除 x1[-3] x1 <- x1[-3] #查找/过滤 x1[x1 >= 4] 2、R中的数据结构...把可以访问的地方,设置为NULL,即为删除, #注意,删除之后,它后面的位置索引都自动减一 j$sex <- NULL; j #四、检索 j=='Joe' #五、查看长度 length(j) 4、R中的数据结构...-DataFrame 数据框用于存储多行和多列的数据集合。...(f)[names(f)=='name'] <- "name2" #修改行名 row.names(f) row.names(f) <- 0:2 f #删除行 f[-1,] f #注意,删除后的DataFrame

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你打boss我捡宝贝可好-R包作者致敬(R包安装)

每一个我们现在听到的R包都是作者花费了很多心血的结果; 技能满点的神觉得我们凡人也有需求,就善良地分享出来; Then 我们可以不再吭哧吭哧看各种统计学的书,想各种画图的方法,直接加载R包读懂说明书拿来使用就好...; 那么多口红色号都分得清清楚楚,那么多游戏操作都溜得令人发指,R包简直小case!!!...1.R包的重要性 R包 包括代码(不仅是R代码)、说明文档(对包以及其功能)、数据集等; 通过优化R的现有功能或添加新的功能来助力R R包是这样的人写的 当前R包满足不了自己的需求 乐于分享,开源的精神...2.R包的来源 CRAN( Comprehensive R Archive Network) CRAN是世界各地的ftp和Web服务器网络,为R存储相同的,最新的代码和文档版本,是R包的主要‘仓’,如果是专业相关...:install() ####卸载的话,这个命令同样适用 remove.packages('GenomicFeatures') github 这里不介绍devtools了,介绍另一个安装github R包的包

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特征工程(一):前逐步回归(R语言)

本文介绍的前逐步回归法是针对最小二乘法的修改。相对于要将所有组合情况遍历一遍,前逐步回归可以大大节省计算量,选择最优的特征集合,从而解决过拟合问题。”...前逐步回归 前逐步回归的过程是:遍历属性的一列子集,选择使模型效果最好的那一列属性。接着寻找与其组合效果最好的第二列属性,而不是遍历所有的两列子集。...trainlist <- train[,1:11] testlist <- test[,1:11] trainlabel <- train[,12] testlabel <- test[,12] 2、前逐步回归构建输出特征集合...分别画出RMSE与属性个数之间的关系,前逐步预测算法对数据预测对错误直方图,和真实标签与预测标签散点图。

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R 家族又新丁,5个数据科学专用包,怀着探索的心态来使用吧

李垠序编译 出处:雪晴数据网 R生态体系有其非常之美,在于它的新包贡献系统,而这也可能是R使用者显著增加的根本原因。这一特点与坚如磐石的基础包版本库(CRAN)结合,给了R一个非常优越的条件。...仅仅关注CRAN可能无法发现其优秀的地方:事实上,对R的初学者而言,开源会让他们遇到很多麻烦。怎样通过一个有机的包系统来构造高质量的集成软件?学习这些需要花费许多时间和精力。...不过即使是相对新手的人来说,发现那些支撑R语言发展的基础包并不难。那些可靠地为R语言增加价值的包已经出现在CRAN’s package dependency network。...微软的AzureML为R(和Python)程序员提供了一个非常丰富的机器学习环境。如果你还不是一个Azure的使用者,这个包花了大工夫来克服上手这一环境的困难。...它提供了函数来将R代码从你的本地环境推送到Azure云端,并将函数和模型发布为web服务.图文教程会一步一步地教你,从获得试用账号和必要的证书到发布你的第一个简单的实例。

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【教程】一小时非程序员介绍 R 编程语言

(1)下载R和RStudio 我对RStudio的印象不错,对于初学者来说,它既方便又很有帮助,对专业人士也很有用。...我甚至都不用再花精力向我妹妹介绍R默认的集成开发环境——我马上就让她下载了RStudio,不过你仍然需要下载普通版的R。...下载之后,我意识到r-project.org网站真应该在设计上进行大修整,因为:(a)它不够漂亮(b)如果你不知道什么是“CRAN镜像”,下载R将是一件容易把人搞糊涂的事。...我介绍了: 向量 image.png 矩阵 image.png 数据框(dataframe) image.png 就这样,我们借助实例讨论了一些数据类型,并顺带着学习了其他一些重要的内容,像怎么确定向量中元素的个数...我很乐意听各位来谈谈你是如何应对”一小时内向非程序员介绍R”这个挑战的。

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