当我输入给定的向量[ which.max() ]时，为什么which.max()中的索引与索引的值不匹配？_值的长度与twitter API中的索引长度不匹配_检查矩阵中的值是否与数组中的值匹配，如果不匹配，则返回矩阵索引 - 腾讯云开发者社区

) 5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全 6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值（仅数据框中） 7、assign（）通过变量名的字符串来赋值 8、 split（）根据因子变量拆分数据框...22、输入输出 23、工作环境 24、简单统计量 25、时间序列【往期回顾】 R语言 | 第一部分：数据预处理 R语言|第2讲：生成数据 R语言常用的数据输入与输出方法 | 第三讲 R语言数据管理与...#……省略部分内容 3、which.min(), which.max()和which() which(), which.max(), which.min()返回的是位置（索引） which(x, arr.ind...这一函数在去除数据框中缺失值时很有用。...C：把对象用格式转换为字符串 paste，strsplit：连接或拆分 charmatch，pmatch：字符串匹配 grep，sub，gsub：模式匹配与替换 16、因子 factor：因子 codes

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R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现

最标准的可能是Gini的索引，当将s分为两类时，可以写出该索引，在此表示或将分为三类时，表示为等等，这里只是属于分区的观测值的计数，其取值为。...但是可以考虑其他标准，例如卡方距离，在传统上，当我们考虑两个等级时，或者在三个等级的情况下。同样，这里的想法是使距离最大化：想法是区分，所以我们希望样本尽可能不独立。...我们通过寻找最佳第二选择来重申：给定一个根节点，考虑将样本一分为三的值，并给出最高的基尼系数，因此，我们考虑以下分区或这个也就是说，我们在上一个结的下方或上方分割。然后我们进行迭代。...我们得到以下基尼系数图（作为第二个节点的函数）当样本在0.6左右分裂（这成为我们的第二个节点）时最大。...K-Means聚类实战研究 8.用R进行网站评论文本挖掘聚类 9.Python中的Apriori关联算法市场购物篮分析 10.通过Python中的Apriori算法进行关联规则挖掘 11.使用LSTM

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R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现

最标准的可能是Gini的索引，但是可以考虑其他标准，例如卡方距离，在传统上，当我们考虑两个等级时，或者在三个等级的情况下。同样，这里的想法是使距离最大化：想法是区分，所以我们希望样本尽可能不独立。...要计算基尼系数我们只需构造列联表，然后计算上面给出的数量。首先，假设只有一个解释变量。我们将样本一分为二，并使用所有可能的分割值然后，我们为所有这些值计算基尼系数。结是使基尼系数最大化的值。...我们通过寻找最佳第二选择来重申：给定一个根节点，考虑将样本一分为三的值，并给出最高的基尼系数，也就是说，我们在上一个结的下方或上方分割。然后我们进行迭代。...我们得到以下基尼系数图（作为第二个节点的函数） ? 当样本在0.6左右分裂（这成为我们的第二个节点）时最大。...} > u2[which.max(gini[,2])] [1] 0.3025479 这些图如下所示并获得了右侧的分区， ?

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R语言数据集合并、数据增减、不等长合并

数据选取与简单操作： which 返回一个向量中指定元素的索引 which.max 返回最大元素的索引 which.min 返回最小元素的索引 sample 随机在向量中抽取元素 subset 根据条件选取元素...(x,y,by="name") 以x为主，y中匹配到的都放进来，但，y中没有的则不放过来。...相比来说，其他一些方法要好一些，有dplyr，sqldf中的union 5、sqldf包利用SQL语句来写，进行数据合并，适合数据库熟悉的人，可参考： R语言︱数据库SQL-R连接与SQL语句执行...四、不等长合并 1、plyr包 rbind.fill函数可以很好将数据进行合并，并且补齐没有匹配到的缺失值为NA。...0 0 3 3 275.8 8 15.2 8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3 275.8 效果是，不匹配到的放在最后

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基本操作包的移动向量矩阵数组数据框列表因子NA字符串

c("one","two","three","four")#字符型向量加引号 z<-c(TRUE,T,T,F,F) mode(x)#查看向量x的类型 3.1.向量索引 3.1.1 数值型向量 x<-(1,2,3,4,5...) x[1]#取向量x当中第1个元素 x[-1]#取向量x当中除了第1个以外的其它元素 x[c(1,3,5)]#取第1，3，5个元素 x[c(T,F)]#>1,3,5 循环补充 x[x>3]#从向量x中取出大于...(t) #向量t中的最大值所在位置 >6 which.min(t) which(t==7)# 元素7所在位置 which(t>5) t[which (t>5)]#返回具体值 3.1.4 将向量x赋予维度...x中的1和2 x[1]<-3#把向量x中的第1个数改为3 四.矩阵（矩阵的四则运算需要行列一致） 4.1创建矩阵 m <- matrix(1:20,4,5) # 4行5列，按列填充，遵循循环补齐原则 m...NaN(不存在的值，如0/0) Inf(无穷大或无穷小，不可能的值，如1/0) a <- c(NA,1:49) is.na(a)#测试向量a里面含元素NA吗 sum(a,na.rm = TRUE)

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R语言入门系列之一

向量可以通过“[]”来进行索引，方括号内为元素的位置，可以是大于1的整数或者向量，位置前加负号“-”则表示删除这个位置的元素，但是使用向量索引时只能全是正整数或者负整数，不能混杂，如下所示： R语言中判断符号有大于...sinmin()返回最小值，此外which.min()返回最小值idmax()返回最大值，此外which.max()返回最小值idabs()返回数值对象绝对值sum()返回对象元素的和prod()返回对象元素的乘积..., +, {, |, (, )时，要使用'\\'来消除特殊含义grep()grep("x", a)，返回a中包含有字符“x”的元素id，可以使用正则表达式匹配，与strsplit()类似。...当向量含有缺失值时，若是计算向量的均值、方差等，需要在函数内设置参数na.rm=TRUE来去除缺失值。对于函数的使用方法可以使用?function来查询。...() 1.6输入与输出 R可以通过键盘输入数据，也可以导入其他数据框软件生成的数据，常用的一般为文本文件、Excel文件、Web文件等。

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dataframe进行常用统计、分组统计平均绝对偏差等操作函数。

pandas在dataframe中提供了丰富的统计、合并、分组、缺失值等操作函数。...1.统计函数 df.count() #非空元素计算 df.min() #最小值 df.max() #最大值 df.idxmin() #最小值的位置，类似于R中的which.min函数 df.idxmax...() #最大值的位置，类似于R中的which.max函数 df.quantile(0.1) #10%分位数 df.sum() #求和 df.mean() #均值 df.median()...df.describe() #一次性输出多个描述性统计指标 2.分组统计依托group by 单列如：df.groupby(‘sex’).sum() 通过多个列进行分组形成一个层次索引...对应的部分数据描述 ?

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30道练习题带你玩转统计学的R语言版

：众数、分位数和平均数定量数据的离散趋势指标主要是：极差，方差和标准差，标准分数，相对离散系数（变异系数），偏态系数与峰态系数 Q1: 载入R中自带的数据集 iris，指出其每列是定性还是定量数据 Q2...zcore标准化后 iris的前两列变量的相关性 Q8: 根据数据集 iris的第五列拆分数据集后重复上面的Q2到Q7问题 Q9:载入R中自带的数据集 mtcars，重复上面的Q1到Q7个问题 Q10:...T检验 pos=which.max(rowSums(RNAseq_expr)) t.test(RNAseq_expr[pos,]~RNAseq_gl) pos Q6: 取RNAseq_expr的MAD最大的那一行根据分组矩阵进行...矩阵进行每一行独立根据分组矩阵进行T检验 Q4: 对e1矩阵进行加1后log2的归一化命名为e2再对每一行独立根据分组矩阵进行T检验 Q5: 对e1,e2的T检验P值做相关性分析 p1=apply(e1...本习题是生信工程师全套教学视频（74小时）的一个补充 ?

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【R系列】概率基础和R语言

[1] "7" 最小值(minimum): 在给定情形下可以达到的最小数量或最小数值 R程序：计算样本(2,3,3,3,7,7,7,7,9,10,21)的最小值 > S<-c(2,3,3,3,7,7,7,7,9,10,21...) #最小值 > min(S) [1] 2 #最小值的索引 > which.min(S) [1] 1 最大值(maximum): 在给定情形下可以达到的最大数量或最大数值 R程序：计算样本(2,3,3,3,7,7,7,7,9,10,21...)的最大值 > S<-c(2,3,3,3,7,7,7,7,9,10,21) #最大值 > max(S) [1] 21 #最大值的索引 > which.max(S) [1] 11 中位数(Medians)...当Var(X)>0, Var(Y)>0时，称Cov(X,Y)/sqrt(Var(X)*Var(Y))为X与Y的相关系统。 ?...设从均值为μ、方差为σ^2;（有限）的任意一个总体中抽取样本量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ^2/n的正态分布。

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R语言统计知识以及常用方法实例

众数线性回归一元多元回归逻辑回归正态分布决策树随机森林生存分析卡方检验统计平均值语法 mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) x - 是输入向量...trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值。 na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。...na.rm - 是用于输入向量中删除缺少的值。...示例 # Find the median. median.result <- median(x) print(median.result) 众数众数是指给定的一组数据集合中出现次数最多的值。...该包中含有Surv()函数，它将输入数据作为R公式，并在所选变量中创建一个生存对象进行分析。然后使用survfit()函数来创建分析图。

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R语言入门 Chapter01 | 向量

不登高山,不知天之高也；不临深溪,不知地之厚也。 ——荀子这篇文章讲述的是R语言中关于向量相关知识。希望这篇R语言文章对您有所帮助！...R中的向量概念与数学之间的向量是不同的，类似于数学上的集合的概念，由一个或多个元素所构成。向量其实是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。用函数C来创建向量。...> which.max(a) [1] 11 # 最小值的位置 > which.min(a) [1] 6 # 最小下标的值 > a[which.min(a)] [1] 1 # 向量中值为2的下标...> which(a==2) [1] 1 4 9 # 向量中2所在的位置 > a[which(a==2)] [1] 2 2 2 # 向量中值大于5的下标(返回的索引值) > which(a>5) [1...，每一个分别重复c向量中的个数 > rep(x,c(2,4,6,2,3)) [1] 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 5 5 5 二、索引及元素的增删改查 1、索引 1、正(负

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R语言分位数回归预测筛选有上升潜力的股票

p=18984 现在，分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。与均值回归（OLS）不同，目标不是给定x的均值，而是给定x的一些分位数。您可以使用它来查找具有良好上升潜力的股票。...您可能会认为这与股票的beta有关，但是beta与OLS相关，并且是对称的。如果市场出现上涨，高beta股票将获得上行波动的收益，但对称地，当市场下跌时，您可能会遭受巨额亏损。...使用下图最好地理解分位数回归的用法： ? 绘制的是股票收益。蓝线是OLS拟合值，红线是分位数（80％和20％）拟合值。在上部面板中，您可以看到，当市场上涨时（X轴上的正值很高），Y轴上的分散很大。...当市场下跌时，相对的分散程度而言较大。在底部面板中，情况相反。当市场上涨时，您“非常了解”股票会发生什么，但是当市场处于下跌时，股票收益的不确定性就会降低。...考虑到其他因素，您希望投资组合中包含高位股票。当市场上涨时，它们收益很好，但同时在下跌的过程中提供相对的确定性。

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布隆过滤器实战！垃圾邮件识别？重复元素判断？缓存穿透？

一、布隆过滤器简介当你往简单数组或列表中插入新数据时，将不会根据插入项的值来确定该插入项的索引值。这意味着新插入项的索引值与数据值之间没有直接关系。...此时，我们已经使用 “semlinker” 和 ”kakuqo“ 两个输入值，填充了位向量。当前位向量的标记状态为： ?...当对值进行搜索时，与哈希表类似，我们将使用 3 个哈希函数对 ” 搜索的值 “进行哈希运算，并查看其生成的索引值。...假设，当我们搜索”fullstack“ 时，3 个哈希函数输出的 3 个索引值分别是 2、3 和 7： ?...了解完上述的内容之后，我们可以得出一个结论，当我们搜索一个值的时候，若该值经过 K 个哈希函数运算后的任何一个索引位为 ”0“，那么该值肯定不在集合中。

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评分卡模型开发-用户数据缺失值处理

直接删除含有缺失值的样本时最简单的方法，尤其是这些样本所占的比例非常小时，用这种方法就比较合理，但当缺失值样本比例较大时，这种缺失值处理方法误差就比较大了。...在采用删除法剔除缺失值样本时，我们通常首先检查样本总体中缺失值的个数，在R中使用complete.cases()函数来统计缺失值的个数。 >GermanCredit[!...当我们采用数据集每行的属性进行缺失值填补时，通常有两种方法，第一种方法是计算k个（本文k=10）最相近样本的中位数并用这个中位数来填补缺失值，如果缺失值是名义变量，则使用这k个最近相似数据的加权平均值进行填补...式中：δ_i ( )是变量i的两个值之间的距离，即 ? 在计算欧式距离时，为了消除变量间不同尺度的影响，通常要先对数值变量进行标准化，即： ?...GermanCredit,k=10,meth=”median”) View(d) 综上，我们共讲述了三种缺失值的处理方法，当我们决定采用哪种方法来填补缺失值时，通常需要根据所分析领域的具体情况来确定。

1.3K10 0

R语言与机器学习（分类算法）K-近邻算法

算法一：K-近邻算法原理及举例工作原理：我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系，输入没有标签的新数据后，将新数据与训练集的数据对应特征进行比较，找出“距离”最近的k（通常k<...算法描述：（1）计算已知类别数据及中的点与当前点的距离；（2）按距离递增次序排序（3）选取与当前点距离最小的k个点（4）确定前K个点所在类别出现的频率...，默认为去掉缺失值 k k值选择，默认为7 distance 这个是明科夫斯基距离，p=2时为欧氏距离其他参数略上面的鸢尾花例子使用kknn包可以实现...names(which.max(table(index[order(di)[1:5]])))，这个函数有两个众数时会输出两个，所以K近邻为了保证多数投票法有用，麻烦仔细选择合理的k值。...这里我在做训练集时并没有选择k值得过程（因为这个算法实在是太慢了，没有那个耐心）实际使用这个算法，执行效率相当的低下，每个距离的计算包含了1024个维度的浮点运算，总计900多次，还要为测试向量准备

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布隆过滤器你值得拥有的开发利器

这意味着新插入项的索引值与数据值之间没有直接关系。这样的话，当你需要在数组或列表中搜索相应值的时候，你必须遍历已有的集合。若集合中存在大量的数据，就会影响数据查找的效率。...这意味着索引值是由插入项的值所确定的，当你需要判断列表中是否存在该值时，只需要对值进行哈希处理并在相应的索引位置进行搜索即可，这时的搜索速度是非常快的。 ?...此时，我们已经使用 “semlinker” 和 ”kakuqo“ 两个输入值，填充了位向量。当前位向量的标记状态为： ?...当对值进行搜索时，与哈希表类似，我们将使用 3 个哈希函数对 ”搜索的值“ 进行哈希运算，并查看其生成的索引值。...假设，当我们搜索 ”fullstack“ 时，3 个哈希函数输出的 3 个索引值分别是 2、3 和 7： ?

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【学习】 R语言与机器学习学习笔记（1）K-近邻算法

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java之Vector使用（与ArrayList区分）

第三个构造函数既不指定初始的存储容量也不指定capacityIncrement。　　 Vector 类提供的访问方法支持类似数组运算和与Vector 大小相关的运算。...TextField 和Choice 中选择自己所要求的内容，程序中通过事件响应把值传到向量Vector 中。...int indexOf(Object elem) 搜索给定参数的第一个匹配项，使用 equals 方法测试相等性。...boolean remove(Object o) 移除此向量中指定元素的第一个匹配项，如果向量不包含该元素，则元素保持不变。 boolean removeAll(Collection<?...boolean removeElement(Object obj) 从此向量中移除变量的第一个（索引最小的）匹配项。

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数据分析中非常实用的自编函数和代码模块整理

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【搜索引擎】Apache Solr 神经搜索

在这样的模型中（另见词袋方法），维数对应于术语字典基数，并且任何给定文档的向量大部分包含零（因此它被称为稀疏，因为只有少数术语存在于整个字典中将出现在任何给定的文档中）。...这种方法的维数通常远低于稀疏情况，并且任何给定文档的向量都是密集的，因为它的大部分维数都由非零值填充。...与稀疏方法（标记器用于直接从文本输入生成稀疏向量）相比，生成向量的任务必须在 Apache Solr 外部的应用程序逻辑中处理。...5.5f, 6.7f, 65.1f)); client.add(Arrays.asList(d1, d2)); knn 查询解析器 knn K-Nearest Neighbors 查询解析器允许根据给定字段中的索引密集向量查找与目标向量最近的...knn f=vector topK=10}[1.0, 2.0, 3.0, 4.0] 检索到的搜索结果是输入 [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] 中与向量最近的 K-nearest，由在索引时配置的

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R语言常见函数知识点梳理与解析 | 精选分析

R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现

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