昨天我在公众号推文中提了一个非常有意思的问题：mean() 和 sum() / length() 哪一个更快？ 我在知识星球看到有朋友已经测试过了，发现后者更快，为什么呢？...R语言中有些函数是通过接口 .Primitive() 直接调用的 C 语言代码，而不是用 R 语言代码编写的。这些函数被称元函数（Primitive functions）。...元函数仅在R基础包base中出现。因为元函数用底层语言写成，所以他们通常计算效率更高。但是也因为他们用C语言而不是用R语言写成。他们的行为方式也可能与 R 语言的其他函数不一样。...引自 R 语言中的函数[1] 这就正常了，C 语言毕竟是性能之王。...从代码中查看可以看出在调用最后一句计算代码之前进行过排序操作，显然这些 R 代码是有比较大的意义的。 话说这里的 .Internal 又是什么？查文档。
6.1点估计及R实现 6.1.1矩估计 R中的解方程函数: 函数及所在包：功能 uniroot()@stats：求解一元（非线性)方程 multiroot()@rootSolve：给定n个(非线性)方程...，求解n个根 uniroot.all()@rootSolve：在一个区问内求解一个方程的多个根 BBsolve()@BB：使用Barzilai-Borwein步长求解非线性方程组 uniroot(f,interval...在R中编写对数似然函数时，5个参数都存放在向量para中，由于nlminb()是计算极小值的，因此函数function中最后返回的是对数似然函数的相反数。...在R中没有直接计算方差的置信区间的函数，我们可以把上面两种情况写在一个函数里，通过一个if语句进行判断，只要是方差的区间估计，都调用这个函数即可。...在R中写函数时，参数可以事先设定一个初值，例如设mu=Inf，代表均值未知的情况，调用函数时如果没有特殊说明mu的值，将按照均值未知的方法计算;如果均值己知，在调用函数时应该对mu重新赋值。
有人问我，机器学习这么逆天，怎么不用来学习学习“自己”（指机器学习本身）呢？...Python的热度已经远超R和SAS 《R for SAS and SPSS Users》的作者Bob Muenchun，近日在他的个人网站 r4stats.com上发表了一篇文章。...这世界上，除了中文，还能有比Python更美丽的语言么！？嗯，没毛病~ Hadoop排第四，10000个左右。...（原文：http://r4stats.com/2017/02/28/r-passes-sas/） 2....在文本分析的方法上，采用二元语法和三元语法作为提取策略、采用 RAKE 进行基于机器学习作为关键词提取的方法，这不是重点，重点是研究最终得出的10个研究主题： 这是个研究主题分别是：支持向量机，神经网络
前言 R是作为统计语言，生来就对数学有良好的支持，一个函数就能实现一种数学计算，所以用R语言做数学计算题特别方便。如果计算器中能嵌入R的计算函数，那么绝对是一种高科技产品。...(duplicated(x)) [1] 18 19 20 24 25 26 27 28 29 30 2 三角函数计算 2.1 三角函数 在直角三角形中仅有锐角（大小在0到90度之间的角）三角函数的定义...由于uniroot()函数，每次只能计算一个根，而且要求输入的区间端值，必须是正负号相反的。如果我们直接输入一个(-10,0)这个区间，那么uniroot()函数会出现错误。...4.4 二元一次方程组 R语言还可以解二次的方程组，当然计算方法，其实是利用于矩阵计算。 假设方程组：是以x1,x2两个变量组成的方程组，求x1,x2的值 ? 以矩阵形式，构建方程组 ?...我们看到两条直线交点的坐标，就是方程组的两个根。多元一次方程，同样可以用这种方法来解得。 通过R语言，我们实现了对于初等数学的各种计算，真的是非常方便！
默认包 包stats（默认安装的基本R包）提供了几个通用的优化程序。 optimize()。用于区间内的一维无约束函数优化（对于一维求根，使用uniroot()）。...Nelder-Mead：相对稳健的方法（默认），不需要导数。...用于凸问题、MIP和非凸问题 ROI包为处理R中的优化问题提供了一个框架。它使用面向对象的方法来定义和解决R中的各种优化任务，这些任务可以来自不同的问题类别（例如，线性、二次、非线性规划问题）。...最小二乘法 – 让我们从一个简单的LS例子开始：最小化 当然，我们可以使用R的基础线性模型拟合函数lm()。...如果仍然需要更快的速度，那么如果问题属于定义好的类别之一，则使用该类别专用的求解器（例如，对于LP，推荐使用lpSolve，对于QP则使用quadprog）。
p=26277 极值理论对样本尾部分布的极值指数的估计方法主要有两类：半参数方法和全 参数方法，前者主要是基于分布尾部的 Hill 估计量，后者则主要基于广义帕累托分布（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据...然后 在某种意义上满足某种一致性 ,如果 ，即 （在收敛速度的附加假设下， ）。此外，在附加的技术条件下 为了说明这一点，请考虑以下代码。...这只能通过查看生存函数的性质。假设，这里有一些辅助函数 这个（正）常数 以某种方式与生存函数与幂函数之比的收敛速度有关。...使用前面的代码，生成具有生存函数的随机样本实际上是极其简单的 > Q=function(p){uniroot(function(x) S(x)-(1-p)} 如果我们使用上面的代码。...R语言非参数方法：使用核回归平滑估计和K-NN(K近邻算法)分类预测心脏病数据 matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计 R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法
这种方法使用 Gawk，因为其中的 asorti 函数可以轻松对输出进行排序。...r8ProcessPart 函数与方案 1 基本相同，但它会首先查找各个块的偏移并将长度限制为块大小之内（使用 io.LimitedReader）。...方案九：优化加并行 在方案九，也就是最终答案中，我们简单将之前从方案一到七的所有优化方法，跟方案八中的并行化结合起来。...有趣的是，由于所有实际处理现在都在单一大函数 r9ProcessPart 中进行，因此概览图就没什么用了。...难道说切片查找就是要比函数调用快得多？Ben Hoyt 自己也不太理解，欢迎各位 Go 性能大神在评论区中答疑解惑。
R 包也一样，有时候明明我需要用的是xx 包的xx 函数，却被R 误当作aa 包的xx 函数。虽然它们都叫做xx 函数，但功能却是大相径庭。 这时候有两种应对的思路。...开发者：R告诉你 你错了 我们如何避免这样的问题呢。其实作为R 包的开发者来说，最好还是显式调用： > tidyr::tibble(mat) 但有的时候，这样做也比较麻烦。...要是R 可以帮我们区分，环境中是否发生冲突就好了。即如果环境中有两个函数名相同，就告诉我们要显式调用。...可是在你的环境中不冲突的函数，未必在别人的环境不冲突呀。.../Versions/4.0/Resources/library) 这个时候加载的顺序也就是函数在环境中的优先级，可见dplyr 所在的位置优先级靠后，因此在使用函数时，R 首先认为是plyr 这个包中的函数
同样重要的一点是，数据科学家需要从模型得到的结果中来评估与每个特征相关的重要性。 然而，在 Python 中是否只有一种方法来执行线性回归分析呢？如果有多种方法，那我们应该如何选择最有效的那个呢？...虽然还存在其他更快更简洁的方法，但是它们都不能提供同样的信息量与模型灵活性。 请继续阅读。 有关各种线性回归方法的代码可以参阅笔者的 GitHub。...方法 2：stats.linregress( ) ? 这是 Scipy 中的统计模块中的一个高度专门化的线性回归函数。其灵活性相当受限，因为它只对计算两组测量值的最小二乘回归进行优化。...然而，对于真实世界的问题，它的使用范围可能没那么广，我们可以用交叉验证与正则化算法比如 Lasso 回归和 Ridge 回归来代替它。但是要知道，那些高级函数的本质核心还是从属于这个模型。...可以在 GitHub 查看这个方法的代码。下方给出了最终的结果。由于模型的简单性，stats.linregress 和简单矩阵求逆乘法的速度最快，甚至达到了 1 千万个数据点。 ?
同样重要的一点是，数据科学家需要从模型得到的结果中来评估与每个特征相关的重要性。 然而，在 Python 中是否只有一种方法来执行线性回归分析呢？如果有多种方法，那我们应该如何选择最有效的那个呢？...虽然还存在其他更快更简洁的方法，但是它们都不能提供同样的信息量与模型灵活性。 请继续阅读。 有关各种线性回归方法的代码可以参阅笔者的 GitHub。...方法 2：stats.linregress( ) 这是 Scipy 中的统计模块中的一个高度专门化的线性回归函数。其灵活性相当受限，因为它只对计算两组测量值的最小二乘回归进行优化。...然而，对于真实世界的问题，它的使用范围可能没那么广，我们可以用交叉验证与正则化算法比如 Lasso 回归和 Ridge 回归来代替它。但是要知道，那些高级函数的本质核心还是从属于这个模型。...可以在 GitHub 查看这个方法的代码。下方给出了最终的结果。由于模型的简单性，stats.linregress 和简单矩阵求逆乘法的速度最快，甚至达到了 1 千万个数据点。
系统统计：这一项显示的是中断（int）和上下文切换（csw）。这项统计仅在有比较基线时才有意义。这一栏中较高的统计值通常表示大量的进程造成拥塞，需要对CPU进行关注。...enable process stats -r, --io enable io stats (I/O requests completed)...3秒钟,并且报表中输出10个结果，你可以运行如下命令： dstat 3 10 在dstat命令中有很多参数可选，你可以通过man dstat命令查看，大多数常用的参数有这些： -l ：显示负载统计量 -...m ：显示内存使用率（包括used，buffer，cache，free值） -r ：显示I/O统计 -s ：显示交换分区使用情况 -t ：将当前时间显示在第一行 –fs ：显示文件系统统计数据（包括文件总数量和...你可以通过查看/usr/share/dstat目录来查看它们的一些使用方法，常用的有这些： -–disk-util ：显示某一时间磁盘的忙碌状况 -–freespace ：显示当前磁盘空间使用率 -–proc-count
除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢？...那么，如何学习R画图和数据可视化呢？再简单些，如何画直方图？如何往直方图上添加密度曲线呢？我想读完下面这几本书你就大致会明白了。...该书介绍了各种时间序列分析的经典方法及实现各种经典方法的R代码，该书有中文版。如果不想买的话，建议去作者主页直接下载，英文版其实读起来很简单。时间序列分析中有一大块儿是关于金融时间序列分析的。...7数据挖掘 现在相关的书籍已经比较多了,可见一文中推荐的几本书。 8附注 与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。..., diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats 2、分类
目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。...除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢？...该书介绍了各种时间序列分析的经典方法及实现各种经典方法的R代码，该书有中文版。如果不想买的话，建议去作者主页直接下载，英文版其实读起来很简单。时间序列分析中有一大块儿是关于金融时间序列分析的。...7数据挖掘 现在相关的书籍已经比较多了,可见一文中推荐的几本书。 8附注 与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。..., diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats 2、分类
目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。...除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢？...该书介绍了各种时间序列分析的经典方法及实现各种经典方法的R代码，该书有中文版。如果不想买的话，建议去作者主页直接下载，英文版其实读起来很简单。时间序列分析中有一大块儿是关于金融时间序列分析的。...7.数据挖掘 现在相关的书籍已经比较多了,可见一文中推荐的几本书。 与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。..., diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster,plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats 2、分类
拟合出来的这条直线和正态分布之间有什么关系呢？为什么可以根据这条直线来判断数据是否符合正态分布呢。...在Python中可以使用如下代码来绘制Q-Q图： from scipy import stats fig = plt.figure() res = stats.probplot(x, plot=plt)...如果是判断某个样本是否符合某个已知分布，比如正态分布，则需要先计算出标准正态分布的累计分布函数，然后在计算样本集的累计分布函数。两个函数之间在不同的取值处会有不同的差值。...在Python中有现成的包可以直接用于KS检验： from scipy.stats import kstest kstest(x,cdf = "norm") x表示待检验的样本集，cdf用来指明要判断的已知分布类型...在Python中的实现代码如下： from scipy.stats import shapiro shapiro(x) 上面的代码会返回两个结果：W值和其对应的p_value。
一般来说，非纯随机的时间序列经一阶差分或者二阶差分之后就会变得平稳。那差分几阶合理呢？...基于这样的想法，构造了选择差分阶数的函数： ? （3）平滑法。利用移动平均的方法来处理数据，可能可以用来处理周期性因素，我还没实践过。 （4）分解法。...将时间序列分解成长期趋势、季节趋势和随机成分，同样没实践过。...R方的指标，但是似乎在机器学习领域，回归时常用RMSE(Root Mean Squared Error，均方根误差)，可能是因为调整R方衡量的预测值与均值之间的差距，而RMSE衡量的是每个预测值与实际值的差距...用statsmodel这个包来进行预测，很奇怪的是我从来没成功过，只能进行下一步（之后一天）的预测，多天的就无法做到了。
nodejs中的文件系统模块 nodejs中有一个非常重要的模块叫做fs。这个模块提供了许多非常实用的函数来访问文件系统并与文件系统进行交互。...注意，上面fs提供的方法都是异步的，所谓异步的意思是，这些方法都提供了回调函数，方便异步触发相应的处理逻辑。...fs在提供异步方法的同时，还提供了同步的方法调用，这个同步的方法就是在异步方法后面加上Sync： const fs = require('fs') try { const data = fs.readFileSync...}) 上面的open方法的第二个参数表示以只读的方式打开文件。 我们看下常用的文件系统标志： ‘r’: 打开文件用于读取。如果文件不存在，则会发生异常。 ‘r+’: 打开文件用于读取和写入。...() //false stats.size //文件大小 }) fs.Stats将会作为fs.stat的回调函数参数传入。
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