目前支持以下的语言： python R C++ Julia Scala 这里介绍基于R语言的安装和基本使用： 安装 install.packages("drat", repos="https://cran.rstudio.com...addRepo("dmlc") install.packages("mxnet") 若是安装过程中有问题，可以去https://cran.rstudio.com下载drat的本地文件”drat.zip” 在...https://cran.r-project.org/web/packages/drat/下载。
今天我们就介绍一下在地域分布热图，下面我们以中国地图的热图为例。...https://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/5722260.html 2. http://www.cehui8.com/3S/GIS/20130702/205.html 在地图包中包含了以下相关的地图数据...热图所需要的R包：”mapdata”, “maptools”,“ggplot2”, “plyr”, “mapproj”, “sp”, “maps”。 2....接下来我们将我们的分布比例作为一个CSV文件导入R语言，文件结构如下： 代码如下： x<-china_map@data ###读取行政信息 xs<-data.frame(x,id=seq(0:924)...那么我们需要将各省的坐标及名字导入R语言，数据结构如下： 最后就是整合后的的代码了： province_city<-read.csv("F:/map/lat.csv",header=T,as.is=T)
在题2的等式我们发现meregh乘上sas结尾的词，结果竟然还是以meregh尾！所以很明显sas就是1，于是thonith就是4。...而有趣的计数系统觉得不止Ndom语言一种，事实上在使用范围广的语言中也或多或少有这样的现象。 ---- 比如法语的数字，法语的数字一直被吐槽。...看(8)就得到了：asàr=4、tambaroy=5。接着很简单的就能推理得到：fete=6^2=36，tarumba=6^3=216。接下来换着看，看纳瓦特尔语。...在(1)可以看到，mahtlactli乘上cë不变，所以cë应该是1。多多观察发现，出现频率高的om\on应该不是数字，其中om在m、p和元音之前，剩下为on。...3+3*6^2+4*6+5即yànparo tarumba yenówe fete asàr tàxwo tambaroy。
R语言为其他的语言提供了很多接口，其中最最高级的接口就是C++/C。今天就给大家介绍下在R中如何直接调用C++的函数进行数据的计算。在这里需要用到的包是Rcpp。...在构建好C++文件后，我们可以通过Rcpp自带的sourceCpp将C++文件引入R语言之后其函数就可以像R中的函数一样直接被调用。 ?...那么，在R包中我们需要怎么去调用C++呢，那就需要构建对应的代码，引入所需要的库文件。 首先，我们需要在Rstudio中构建包含Rcpp 的R包的框架，具体，可以自己操作下，都是可视化的点呀点。...在NAMESPACE中需要添加importFrom(Rcpp,evalCpp)引入Rcpp环境。 至此，基础的Rcpp调用前期准备工作就完成了，接下来就是如何在R中进行调用。.../inst/include 至此，Rcpp的基础应用已经介绍完了，当然在知道基本的原理后，再加入更深的功能或者需求就是看个人对C++的熟悉程度了。
功效分析是统计检验中很重要的一部分，但实际上在科学文献中，特别是生命科学研究中极少有人使用。一方面是实验条件有限，另一方面是分析水平有限。希望有条件的实验人员在进行分析时还是应当考虑下功效。...在研究过程时，研究者通常关注四个量：样本大小、显著性水平、功效和效应值。 样本大小指实验设计中每种条件中观测的数目。 显著性水平（也称为alpha）由I型错误的概率来定义。...效应值指的是在备择或研究假设下效应的值。效应值的表达值依赖于假设检验中使用的统计方法。 四个量紧密相关，给定其中任意三个量，便可以推算第四个量。...不相等) pwr.anova.test() 平衡的单因素ANOVA pwr.chisq.test() 卡方检验 pwr.f2.test() 广义线性模型 pwr.p.test() 比例（单样本） pwr.r.test...() 相关系数 pwr.t.test() t检验（单样本、两样本、配对） pwr.t2n.test() t检验（n不相等的两样本） 在使用这些函数之前，请仔细阅读相关文档，设定相应的参数。
今天在VIP交流群中发现有观众老爷询问一张地图的画法，小编之前有整理过；今天就来介绍如何绘制此类地图，均使用公共数据，粘贴直接运行即可。...加载R包 library(tidyverse) library(sf) library(scico) 设置投影 projection_bonne <- c("+proj=bonne +lat_1=10
下面以一个例子来讲解如何在R语言中建立树模型。为了预测身体的肥胖程度，可以从身体的其它指标得到线索，例如：腰围、臀围、肘宽、膝宽、年龄。
在过去的一年中，我们一直在努力为Google的开源机器学习框架TensorFlow创建R接口。我们之所以如此关注它，最重要的是TensorFlow为深度学习应用提供了最先进的基础设施。...周六，我们的JJ Allaire在rstudio :: conf的主题演讲中正式宣布了我们关于TensorFlow的工作： 视频链接：http://imgcdn.atyun.com/2018/02/Machine-Learning-with-R-and-TensorFlow.mp4..._=1 在主题演讲中，JJ不仅描述了我们在TensorFlow上所做的工作，而且还深入地讨论了深度学习（深度学习是什么，它是如何工作的，以及它在未来几年可能与R的用户相关的地方，视频搬运自youtube...除了TensorFlow的各种R接口之外，还有一些工具有助于训练的工作流程，包括在RStudio IDE中对训练指标的实时反馈： ?...但是，大多数用户在本地没有这种硬件。为了解决这个问题，我们提供了多种在云中使用GPU的方法，包括： cloudml包，一个接到谷歌的托管机器学习引擎的R接口。
其实，我们还可以在 R 里直接模拟出符合特定分布的数据，R 提取了一些以“r”开头的函数来实现，常见的有下面这 4 个： rnorm，生成服从正态分布的随机数 runif，生成均匀分布的随机数 rbinom...，生成服从二项分布的随机数 rpois，生成服从泊松分布的随机数 例如： r1 = rnorm(n = 1000, mean = 0, sd = 1) r2 = runif(n = 1000, min...= 0, max = 100) r3 = rbinom(n = 1000, size = 100, prob = 0.1) r4 = rpois(n = 1000, lambda = 1) 正态分布...hist(r1) 均匀分布 hist(r2) 二项分布 hist(r3) 泊松分布 hist(r4) 写在最后 模拟数据有些时候是非常很有用的，特别是在学习统计作图时。
此API支持相同的代码无缝跑在CPU或GPU上；对用户友好，易于快速prototype深度学习模型；支持计算机视觉中的卷积网络、序列处理中的循环网络，也支持两种网络的任意组合；支持任意网络架构：多段输入或多段输出模型...因此，dense层的目的是将前面提取的特征，在dense经过非线性变化，提取这些特征之间的关联，最后映射到输出空间上。如28*28转化为1：784。...关键的想法是在训练期间从神经网络随机丢弃单位（以及它们的连接）。
有时候我们要处理的是非结构化的数据，例如网页或是电邮资料，那么就需要用R来抓取所需的字符串，整理为进一步处理的数据形式。R语言中有一整套可以用来处理字符的函数，在之前的 博文 中已经有所涉及。...本文假设你对正则表达式有了基本的了解，下面我们来看看如何在R里面来使用它。 假设我们有一个字符向量，包括了三个字符串。我们的目标是从中抽取电邮地址。...R语言中很多字符函数都能识别正则表达式，而最重要的函数就是 gregexpr()。该函数的第一个参数是正则表达式，前后需要用引号，对元字符进行转义时要用\\。第二个参数是等待处理的文本。...(s,g){substring(s,g,g+attr(g,'match.length')-1)}getcontent(word[1],gregout[[1]]) 下面我们用一个较大的例子来说明在实际的数据抓取工作中...R代码如下： url<-'http://movie.douban.com/top250?
估算缺失值的方法的选择在很大程度上影响了模型的预测能力。在大多数统计分析方法中，按列表删除是用于估算缺失值的默认方法。但是，它不那么好，因为它会导致信息丢失。 在本文中，我列出了5个R语言方法。...链式方程进行的多元插补 通过链式方程进行的多元插补是R用户常用的。与单个插补（例如均值）相比，创建多个插补可解决缺失值的不确定性。...在Petal.Length中缺少10％的值，在Petal.Width中缺少8％的值，依此类推。您还可以查看直方图，该直方图清楚地描述了变量中缺失值的影响。 现在，让我们估算缺失的值。...然后，它使用模型在观测值的帮助下预测变量中的缺失值。 它产生OOB（袋外）估算误差估计。而且，它对插补过程提供了高水平的控制。它有选择分别返回OOB（每个变量），而不是聚集在整个数据矩阵。...> impute_arg 输出显示R²值作为预测的缺失值。该值越高，预测的值越好。
Rwordseg、Rweibo、tm的安装 使用默认方法安装相关R中文文本挖掘包（tmcn、Rwordseg、Rweibo）时，会出现安装失败。...tm包是R文本挖掘的通用包。直接使用install.package即可安装。 1 install.packages("tm")
在上一期☞R语言中的颜色(一)中，我给大家介绍了R中的颜色以及自带的一些配色方案。这一期我给大家介绍一下gplots这个R包中的配色方案。...参考资料： 1.R语言中的颜色(一)
R语言中，如何对数据框的数据根据某个条件进行排序呢？如何根据多条件进行排序呢，类似Excel中的排序效果： 1....示例数据 R语言中鸢尾花的数据，数据有五列： > names(iris) [1] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width"...使用R中自带函数order 第一列升序，然后是第三列升序 这里的iris[,1]是数据的第一列 r1 = iris[order(iris[,1],iris[3]),] head(r1) 结果： > #...0.3 setosa 23 4.6 3.6 1.0 0.2 setosa 如果想要第一列升序，第三列降序呢，在第三列前面加上一个...“-”符号： r2 = iris[order(iris[,1],-iris[3]),] head(r2) 结果： > # 第一列升序，然后是第三列降序 > r2 = iris[order(iris[,
从上图我们可以看出每个变量对每个组件的贡献(取决于对象)，将其展示在一个柱状图中表示，其中每个柱状图的长度对应于样本对组件的装载重量(重要性)。负载重量可以是正的，也可以是负的。...稀疏矩阵PCA分析，此函数相对与PCA多了keepX参数可以设置在每个组件起作用的前几个基因或者样本。 ?...PLS的优点之一是它可以处理许多有噪声的、共线性(相关)和缺失变量，还可以同时在Y中建模几个响应变量。 ?...通过大量的短箭头可以看出样本在两个数据集之间良好的一致性。 下面看下各变量之间的关系的可视化： X11() cim(MyResult.spls, comp = 1) ?...DIABLO分析，相当于是pls的扩展，可以在X中引入多个矩阵。 ?
利用R绘图的时候，颜色是一个经常需要设置的参数。好的颜色搭配除了可以让你的图看上去更高大上，同时也能让结论更突出。接下来小编会用四期的内容来跟大家聊聊R里面的配色方案。...在R里面，一般常用的单个颜色，我们可以直接使用对应的英文单词，如red，blue，yellow，green等等。...在R里面像这样可以直接用英文单词调用的颜色一共有657个，可以使用colors()来查看 colors() 下面我们来看看R里面的配色方案，即多个颜色搭配使用的情况 这一期我们先来看看R默认调色板...R自带了5个跟颜色相关的函数，即： rainbow heat.colors terrain.colors topo.colors cm.colors 使用方法都是一样的，rainbow(n)，n是要生成颜色的个数
02-18 18:19:21 翻译：R-fox, 2008-03-18 机器学习是计算机科学和统计学的边缘交叉领域，R关于机器学习的包主要包括以下几个方面： 1）神经网络（Neural Networks...maptree包（http://cran.r-project.org/web/packages/maptree/index.html）和pinktoe包（http://cran.r-project.org...6）支持向量机（Support Vector Machines）： e1071包的svm()函数提供R和LIBSVM的接口 （http://cran.r-project.org/web/packages...klaR 包提供了R和SVMlight的接口（http://cran.r-project.org/web/packages/klaR/index.html）。...10）模型选择和确认（Model selection and validation）： e1071包的tune()函数在指定的范围内选取合适的参数（http://cran.r-project.org/
今天我们详细介绍R语言中卡方检验的实现与应用。 1. 我们看下理论基础 (1)检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布相一致。...R语言中卡方检验的函数chisq.test() ?
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