R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
Clojure是一种动态类型语言，这意味着你在程序中永远不需要明确定义符号、函数、或者参数的数据类型。但是，所有的值仍然有一个类型。字符串时是字符串，数字是数字，列表是列表，等等。如果你尝试执行一个类型不支持的操作，将会在运行时产生错误。写代码时避免这种事情，是程序员的责任。对于有动态语言背景的人来说是很自然的事情，而那些只使用静态语言的人需要一些转变。
matlab中的向量是只有一行元素的数组，向量中的单个项通常称为元素。Matlab中的向量索引值从1开始，而不是从0开始。
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式，不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用，我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
新鲜出炉的第三版，更新也很大，全面拥抱了ggplot体系。对我来说，比较新的知识点可能是一些小技巧，这里借花献佛给大家。
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解，相信书中不懂的地方，你都可以在这里找打答案，建议配合书阅读本文
NumPy 是一个为 Python 提供高性能向量、矩阵和高维数据结构的科学计算库。它通过 C 和 Fortran 实现，因此用向量和矩阵建立方程并实现数值计算有非常好的性能。NumPy 基本上是所有使用 Python 进行数值计算的框架和包的基础，例如 TensorFlow 和 PyTorch，构建机器学习模型最基础的内容就是学会使用 NumPy 搭建计算过程。
时间序列分析虽然主要应用于经济领域，但它作为一种分析时间依赖性变量之间关系的重要方法，值得我们去学习。就像孟德尔随机化里的工具变量方法那般，虽然它起自计量经济学，但在流行病学和遗传学上得到了广泛应用，所以我们做研究时需要有学科交叉思维，学科交叉往往能带来突破。
本文介绍了机器学习系统设计的一些重要概念和具体案例，包括数据预处理、模型训练、模型评估和优化等。作者通过分析和实践，得出了许多有用的结论，对于机器学习系统设计有着重要的指导作用。
机器学习算法不能直接处理分类数据，分类数据必须转换为数字。这适用于当你处理一个序列分类类型的问题，并计划使用深度学习方法，比如长短期循环神经网络（RNN）时。 在本教程中，你将了解如何将您的输入或输出序列数据转换为一个独热编码(one-hot code)，以便在Python中深度学习的序列分类问题中使用。 教程概述 本教程分为四个部分： 1. 独热编码是什么？ 2. 手动独热编码 3. 独热编码和scikit-learn 4. 独热编码与Keras 独热编码是什么？ 独热编码是将分类变量表示为二进制向量。这
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
在python开发的过程中,经常会遇到了*args和**kwargs这两个魔法变量，那么它们是什么呢？
在深入探讨 Python 之前，简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行，因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。另一方面，Colab 是 Google 的 Jupyter 笔记本版本，特别适合机器学习和数据分析，完全在云端运行。Colab 可以说是 Jupyter 笔记本的加强版：它免费，无需任何设置，预装了许多包，易于与世界共享，并且可以免费访问硬件加速器，如 GPU 和 TPU（有一些限制）。 在 Jupyter 笔记本中运行教程。如果希望使用 Jupyter 在本地运行笔记本，请确保虚拟环境已正确安装（按照设置说明操作），激活它，然后运行 pip install notebook 来安装 Jupyter 笔记本。接下来，打开笔记本并将其下载到选择的目录中，方法是右键单击页面并选择“Save Page As”。然后，切换到该目录并运行 jupyter notebook。
以上只是R语言中一些简单的基础函数例子，R语言提供了丰富的函数和包，涵盖了数据处理、统计分析、图形绘制等各个方面。这些简单的函数是R语言中的基础，对于数据处理和分析非常重要，可以方便地完成许多常见的任务。
接下来，将这些分别全部表示成一个one-hot向量(向量中只有一个元素值为1，其他都是0)
我们在使用R分析数据的时候，经常需要保存一些中间结果或者保存最终结果。这样的话下次就可以直接加载，而不必重新计算，这样既节省时间也节省计算资源。你保存的结果也可以很方便的分享给其他人，保证结果的一致性。那么在R里面怎么来保存和加载计算结果呢？
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
AiTechYun 编辑：Yining 在矩阵中，如果数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布无规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵
使用人工智能技术来预测彩票，是这次的主题，那么预测哪种彩票呢？我们先选择简单一些的，就是排列组合少一些的，如果证明我们的模型work，再扩展到其他的彩票上。最终我选择了排列三, 从000-999的数字中选取1个3位数，一共有1000种，中奖概率就是千分之一，够简单了吧。
翻译自Jay Alammar的一篇文章。 Translated from an article by Jay Alammar
今天这篇介绍数据类型中因子变量的运用在R语言和Python中的实现。 因子变量是数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活中对应着大量具有实际意义的分类事物。 比如年龄段、性别、职位、爱好，星座等。 之所以给其单独列出一个篇幅进行讲解，除了其在数据结构中的特殊地位之外，在数据可视化和数据分析与建模过程中，因子变量往往也承担中描述某一事物重要维度特征的作用，其意义非同寻常，无论是在数据处理过程中还是后期的分析与建模，都不容忽视。 通常意义上，按照其所描述的维度实际意义，因子变量一般又可细分为无序因
学习Python不到一个月，虽然学的很渣，但是还是想通过这种途径分享自己的学习心得，毕竟当初学习R语言也是这么走过来的。 今天是R语言与Python综合系列的第一篇，就聊一聊两者在常用字符串输出上的差异。 为了方便统一案例图片的风格，今天统一在jupyter编辑器中编辑（R和Python）。 通常在R语言中我们使用最多的关于字符串输出函数是paste和paste0。 这两着之间的差别非常微小，如同其字面意思一样，前者可以自定义字符串间隔符号，后者则默认没有间隔符号。 paste和paste0都可以完成单个向
随机性的使用是机器学习算法配置和评估的重要部分。从神经网络中的权重的随机初始化，到将数据分成随机的训练和测试集，再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗（random shuffling），生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。
输入一个正整数数组，把数组里所有数字拼接起来排成一个数，打印能拼接出的所有数字中最小的一个。例如输入数组{3，32，321}，则打印出这三个数字能排成的最小数字为321323。
本文简单介绍NumPy模块的两个基本对象ndarray、ufunc，介绍ndarray对象的几种生成方法及如何存取其元素、如何操作矩阵或多维数组、如何进行数据合并与展平等。最后说明通用函数及广播机制。
Java 8 引入的一个重要的特性无疑是 Stream API。Stream 翻译过来是“流”，突然想到的是大数据处理有个流式计算的概念，数据通过管道经过一个个处理器（Handler）进行筛选，聚合，而且流都具有向量性，强调的是对数据的计算处理，而集合强调的是数据集。Stream可以看做是一个可操作的数据集序列，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。有点类似于数据库中的增删改查操作。十分高效而且易于使用。
在 Python 的生态环境中， NumPy 包是数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它大大简化了向量和矩阵的操作及处理过程。一些领先的Python 包都依靠 NumPy 作为其基础架构中最基本的部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow）。除了对数值数据进行分片和分块处理，在库中处理和调试高级用例时，掌握 NumPy 操作也能展现其优势。
在过去的十年中，Python 已成为科学计算中最受欢迎的编程语言之一。 其成功的原因很多，随着您着手本书，这些原因将逐渐变得明显。 与许多其他数学语言（例如 MATLAB，R 和 Mathematica）不同，Python 是一种通用编程语言。 因此，它为构建科学应用并将其进一步扩展到任何商业或学术领域提供了合适的框架。 例如，考虑一个（某种）简单的应用，该应用要求您编写软件并预测博客文章的受欢迎程度。 通常，这些是您要执行此操作的步骤：
主要是看官方的入门文档（https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/getting-started-with-matlab.html）写的一些笔记。由于Matlab风骚的语法与我有(hua)限(shui)的时间所制，我只是简单地写了这篇笔记，权当记录与提示，不要指望这样一篇东西可以帮助读者掌握Matlab，该自己查文档还是该去查。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：MATLAB 向量和矩阵 ---- MATLAB 向量和矩阵 1.输入数组 2.创建等间距向量 2.1 通过间距创建等间距向量 2.2 通过元素数目创建等间距向量 2.3 等间距列向量 3.数组创建函数 ---- 1.输入数组 MATLAB 中的每个数值变量都是一个数组，单个称为标量的数值实际上是一个 1×1
首先，以向量的形式输入数据➊。然后，将diabetes和status分别指定为一个普通因子和一个有序型因子。最后，将数据合并为一个数据框。函数str(object)可提供R中某个对象（本例中为数据框）的信息➋。它清楚地显示diabetes是一个因子，而status是一个有序型因子，以及此数据框在内部是如何进行编码的。注意，函数summary()会区别对待各个变量➌。它显示了连续型变量age的最小值、最大值、均值和各四分位数，并显示了类别型变量diabetes和status（各水平）的频数值。
列表是python中最基础，最强大的数据结构之一。python的列表可以容纳任何东西，其中的元素可以没有任何关系。python的列表就像一个可以容纳万物的容器。但是需要注意，这个容器中的数据是有序的。 在Python 中，用方括号（[]）表示列表，并用逗号分隔其中的元素。下面是一个例子：
在进行正式的数据分析之前，通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的，之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等，可以使用data()进行查看，接下来我们以R内置数据mtcars（32辆汽车在11个指标上的数据）为例进行分析，如下所示：
PHP是一种流行的服务器端编程语言，它提供了一系列的数组函数，使得数组在PHP中非常容易处理。在PHP中创建一个数组非常简单，可以使用不同的方式来创建不同类型的数组。在这篇文章中，我们将探讨如何使用PHP创建数组。
GOseq是一个R包，用于寻找GO terms，即基因富集分析。此方法基于 Wallenius non-central hyper-geometric distribution。相对于普通的超几何分布(Hyper-geometric distribution)，此分布的特点是从某个类别中抽取个体的概率与从某个类别之外抽取一个个体的概率是不同的，这种概率的不同是通过对基因长度的偏好性进行估计得到的，从而能更为准确地计算出 GO term 被差异基因富集的概率。
大家好，很高兴又和大家见面啦！！！经过前面三个篇章的介绍，我相信大家对操作符的知识以及很熟悉了，接下来我们就要开始趁热打铁，来上几道习题练练手，帮助大家巩固这个章节的内容。今天博主给大家带来了3道题目供各位朋友练手，题目如下：
在不断进步的现代科技中，我认为最伟大的是我们在使计算机具有类似于人的感知能力方面取得了进步。以前训练计算机使它像人一样学习、做出像人一样的行为是很遥远的梦想。但现在随着神经网络和计算能力的进步，梦想逐渐成为现实。
NumPy是Python的一个扩展库，负责数组和矩阵运行。相较于传统Python，NumPy运行效率高，速度快，是利用Python处理数据必不可少的工具。
NumPy 数组中的索引以 0 开头，这意味着第一个元素的索引为 0，第二个元素的索引为 1，以此类推。
datenum 函数用于将日期和时间转换成日期序列值，即将每个时间点表示为从 0000年 1月 0日起的天数。
这里说了，就是装maple的锅，估计是32位的Maple替换了原本64位matlab自带的maple库，我还能遇到这种事情？？？
现在我们有了训练好的模型，对单词有一些语义理解，我们应该如何使用它？ 如果你看它的背后，第 2 部分训练的 Word2Vec 模型由词汇表中每个单词的特征向量组成，存储在一个名为syn0的numpy数组中：
当许多人开始踏足数据分析领域时，他们常常会对选择何种工具感到迷茫。在这个充满各种选项的时代，为什么会有这么多人选择 Pandas 作为他们的数据分析工具呢？这个问题似乎简单，但背后涉及了许多关键因素。在探究这个问题之前，让我们先理解一下 Pandas 的背景和特点。
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
据说，在命令行窗口打印出‘hello，world’是入门编程语言的第一个程序，那么手写数字识别就是机器学习的hello，world了，学习的东西不经常复习的容易忘记，因此在这里记录一下。
本部分主要是 CavsZhouyou 在练习《剑指 Offer》时所做的笔记，主要涉及算法相关知识和一些相关面试题时所做的笔记，分享这份总结给大家，帮助大家对算法的可以来一次全方位的检漏和排查，感谢原作者 CavsZhouyou 的付出，原文链接放在文章最下方，如果出现错误，希望大家共同指出！
变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。因子（factor)是R语言中比较特殊的一个数据类型， 它是一个用于存储类别的类型，举个例子，从性别上，可以把人分为：男人和女人，从年龄上划分，又可以把人分为：未成年人（<18岁），成年人（>=18）。R把表示分类的数据称为因子，因子的行为有时像字符串，有时像整数。因子是一个向量，通常情况下，每个元素都是字符类型，也有其他数据类型的元素。因子具有因子水平（Levels），用于限制因子的元素的取值范围，R强制：因子水平是字符类型，因子的元素只能从因子水平中取值，这意味着，因子的每个元素要么是因子水平中的字符（或转换为其他数据类型），要么是缺失值，这是因子的约束，是语法上的规则。
本文是 Python 系列的第十四篇，也是深度学习框架的 Keras 中篇，离上篇相隔时间太久。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
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