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。此工具包中有四个核心的包:RcppArmadillo使得线性代数的引入语法更加接近matlab;RcppEigen 高优化的线性代数计算;RInside实现在C++中调用R代码;RcppParallel基于Rcpp实现计算的并行运算。我们首先看下包的安装:
1写在前面 最近遇到一个大名鼎鼎的包叫Scanpy,用于单细胞测序的分析,不过需要在Python中运行。🫠 于是,我就研究了一下如何在Rstudio中调用这个神包。👀 这里和大家分享一下如何在Rstudio中调用python吧。🥰 2安装Python 2.1 方法一 你可以选择在官网直接下载安装,地址如下:https://www.python.org/downloads/ , 按照自己的操作系统下载即可。🤨 随后再配置环境。😁 📷 2.2 方法二(推荐) 我们输入以下代码,如果是从来没有进行过操作的,Rst
在最近的一篇文章中,我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器,用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。
在R中,你可以使用.libPaths()函数来查看R包的安装路径。这个函数会返回一个字符串向量,其中包含了所有R包的安装路径。默认情况下,第一个路径是你的个人R库的路径,其他的路径则是系统级别的R库路径。
R 语言已经广泛的应用与生物信息分析中,包括 RNAseq,单细胞,生物统计,绘图等都要用到 R 语言。R 语言是生物信息分析平台重要的组成部分。本章节中我们将在服务器中配置完整的 R 语言分析环境。
如果直接把这2条命令复制运行,放心,在mac上是百分之百安装不上的。哈哈,且听我娓娓道来这一路上遇到的各种坑。
感谢水友们积极的提问,大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。通过对水友们问题的汇总,我们发现大多数水友存在一些R语言的应用误区,在此出一期关于该问题的解读。
Rstudio Desktop for Windows/Mac 切换不同R版本非常简单,Tools→Global Options→General→Basic→R Sessions→R version→Change:
最近团队在使用R语言作为算法的实践语言,通过人工策略和xgboost算法进行一些价格算法的控制和输出,发现一些代码中对于内存、CPU、程序设计思想以及现代统计算法并不是很熟悉,于是特写此篇普及一下知识,也算是我对R语言的入门文章吧。
如果R的版本够的话,需要预装knitr,rmarkdown,同时你点击R notebook就会直接帮你加载。
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型,本章会将其组装起来,构成特殊的数据结构,即向量、矩阵与列表。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。
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clamp(x, a, b) 限制x的值,如果x小于a返回a,如果x大于b返回b,否则返回x
众所周知,当我们利用R语言处理大型数据集时,for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率,但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文将介绍几种适用于大数据领域的方法,包括简
转载于36大数据,原文作者:Selva Prabhakaran 译者:fibears
我需要安装R软件包stochvol,该软件包 仅适用于3.6.0版的R。因此,我安装了R(3.6.0 版本),并使用打开它 RStudio。但是现在 ,即使我成功 使用来 安装软件包,也无法加载任何库 。具体来说,我需要加载的库是stochvol ,Rcpp和 caret。我尝试重新安装 R, 但仍然无法正常工作。
假设你已经安装了R[1](R Core Team 2020)和RStudio IDE[2]。
简单来说,向量空间模型就是希望把查询关键字和文档都表达成向量,然后利用向量之间的运算来进一步表达向量间的关系。比如,一个比较常用的运算就是计算查询关键字所对应的向量和文档所对应的向量之间的 “相关度”
熵、交叉熵是机器学习中常用的概念,也是信息论中的重要概念。它应用广泛,尤其是在深度学习中。本文对交叉熵进行系统的、深入浅出的介绍。文章中的内容在已经出版的《机器学习与应用》(清华大学出版社,雷明著)中有详细的介绍。
本文主要使用它作为示例来对比算法和实现方式(R与Rcpp)对计算效率的影响,以及在 R 中如何简单使用 C++。
大数据文摘作品,转载要求见文末 原作者 | PakinJa 编译 | 笪洁琼,张天健,Aileen R语言是很多数据科学家和科研人员会用到的语言,根据自己的需要开发独立的R程序包可以使自己的工作更快捷方便,也便于与他人分享。本文摘自由三位MIT 麻省理工学院教授联合编写的教程“"Instructions for Creating Your Own R Package"”。 我们将按步骤指导并创建属于你的R安装包。 大数据文摘后台回复“R”下载英文完整PDF版教程。 教程全文包含三组不同的说明。本文涉及使用
数据是分析的核心,在做数据分析之前,首先要对数据进行一定的处理。数据预处理指当录入或读取数据后,对数据进行必要的清理,包括查错纠错、异常观察值和无效样本的处理、转换、填补缺失值等,这是数据分析的重要前提,是描述统计、定性定量分析的基础。它的主要口的就是为后续的分析工作提供经过清理、质量较好的数据集。
一直以来我们学习、测试python都会提到 Pycharm,不仅好用,还支持使用 R 语言。
一、常用对象操作:除了一般windows窗口的常用功能键外。 1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。 2、who 可以查看当前工作空间变量名, whos 可以查看变量名细节。 3、功能键: 功能键 快捷键 说明 方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入 方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入 方向左键 Ctrl+B
最近在复习python的科学计算,突然心血来潮,想看看R的数据处理和python的区别在哪,所以就有了这篇文章。 R语言简介 四十多年前, R 语言的始祖诞生了 , John Chambers 在贝尔实验室中开发出S语言 ,用于快速地进行数据探索, 统计分析和可视化 。十几年后 , 新西兰奥克兰大学的 Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 在 S 语言的基础上发明了 R 语言 。 R 语言流淌着统计学的血液 , 它内置了海量的统计函数 ,使用者可以利用其对数据进行快速交互分析 。
贝叶斯算法是一种常用的概率统计方法,它利用贝叶斯定理来进行分类和预测。其在计算机还没有出现前几十年就存在了,那个时候科学家们都是用手算的,是最早的机器学习形式之一,该算法基于统计学原理,通过已知的先验概率和观测到的数据,更新对事件发生概率的估计。因为有着一个很强的假设,每个数据特征都是独立的,这也是条件独立的前提条件,也叫"朴素的"的假设,故叫朴素贝叶斯算法。
特征工程本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。一般来说包含以下几个方面的内容:
尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南,但对于初学者来说,这可能是很难理解的。
需要使用C++编译器,安装方法取决于操作系统,Linux:一般安装了R就会安装了;Mac:Xocode;Windows:Rtools,与版本要对应。需要用到的包:microbenchmark, ggplot2movies, profvis, Rcpp
Hello亲耐的小伙伴们!新一期的大猫课堂又和大家见面了。针对前几期课程,不少童鞋向大猫提出了一些非常好的建议,例如:把需要用到的包明确写出来,中间过程不要省略,增加一些基础知识的讲解等。大猫在这里由衷感谢所有提出建议的小伙伴们,同时向上几期的不尽人意之处表示歉意,我会继续努力哒!
这部分内容摘自百度百科。超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件(其中包含M个指定种类的物件)中抽出n个物件,成功抽出该指定种类的物件的次数(不放回)。超几何分布中的参数是N,n,M,上述超几何分布记作X~H(N,n,M)
不使用下载速度会慢,甚至失败。如果你人在海外的话,在自己的电脑上安装,建议找一个离自己近的镜像地址。当然你也可以先试试看我们给大家推荐的这个,如果下载速度肉眼可见的非常慢,那再去找其他的镜像。
参考:https://blog.csdn.net/a_codecat/article/details/127563784
EM( expectation-maximization,期望最大化)算法是机器学习中与SVM(支持向量机)、概率图模型并列的难以理解的算法,主要原因在于其原理较为抽象,初学者无法抓住核心的点并理解算法求解的思路。本文对EM算法的基本原理进行系统的阐述,并以求解高斯混合模型为例说明其具体的用法。文章是对已经在清华大学出版社出版的《机器学习与应用》一书中EM算法的讲解,对部分内容作了扩充。
R本身提供了超过50个数据集,同时在功能包(包括标准功能包)中附带了更多的数据集。R自身提供的数据集存放在自带的datasets程序包中。
导读:本文写给有抱负的新兴数据科学家、知道各种专业知识的程序员,还有那些不懂任何编程技巧的初学者。本文提供了简单的教程和可实践的分析,而不是理论。我还试图将Python与R结合起来,为学习者提供对比的方法。
b. read.table()。这个函数主要来打开TXT、CSV等文件。具体参数同read.csv().当然也存在一些区别,read.csv()默认的sep为逗号;read.table()在导入TXT数据的时候需要定义sep=‘分隔符’。 c. read.xlsx()。这个函数来源于R包“xlsx'。这个函数可以用来读入EXCL的表格,并进行运算。其中的主要参数sheetIndex=i就是选择哪张子表。具体不再演示。
目录 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术 2 并行处理 2.1 整体并行处理 2.2 部分并行处理 3 流水线处理 4 自动化调参 5 持久化 6 回顾 7 总结 ---- 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集,数据分析,特征工程,训练模型,模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作,在使用sklearn做特征工程中,
显然,这不是巧合,这正是sklearn的设计风格。我们能够更加优雅地使用sklearn进行特征工程和模型训练工作。此时,不妨从一个基本的数据挖掘场景入手:
指数加权波动率是一种波动率的度量,它使最近的观察结果有更高权重。我们将使用以下公式计算指数加权波动率:
Rcpp 的主要目的在于使得开发 R 语言的 C++ 相关拓展变得更加容易、更少出错。
人脸识别有四个步骤:人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取和特征比较。人脸特征提取是面识别过程中最重要的任务之一。为了提高面识别的准确性,有必要增强模型提取判别性人脸特征的能力。
主要学习了R语言的基础,Rstudio的使用,R语言输出结果,R语言的数据和向量.
1.1、数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集,数据分析,特征工程,训练模型,模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作,在《使用sklearn做单机特征工程》中,我
我们对事物的看法各不相同,有时他人特别喜欢的语言可能会成为另一个人的的噩梦。而我个人的噩梦是用C语言进行日常的编程工作。
今日学习任务:1、安装R和Rstudio;2、认识R和Rstudio;3、学会外观设置和基本操作;4、完成第一个R做的图
MATLAB基本语法变量变量名保留变量不适合做变量名变量不应当覆盖内置函数变量类型数字型变量的显示格式MATLAB命令行使用MATLAB进行数字运算使用MATLAB计算数学表达式MATLAB内置的数学函数使用MATLAB进行矩阵运算定义矩阵向终端输入矩阵使用冒号运算符创建向量定义特殊矩阵矩阵的索引矩阵的操作操作矩阵的运算符操作矩阵的函数
http://www.tensorinfinity.com/paper_171.html
数据挖掘通常包括数据采集,数据分析,特征工程,训练模型,模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作,在《使用sklearn做单机特征工程》中,我们最后留下了一些疑问:特征处理类都有三个方法fit、transform和fit_transform,fit方法居然和模型训练方法fit同名(不光同名,参数列表都一样),这难道都是巧合?
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