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。
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:
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。
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。
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
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。
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
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++。
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)
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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!
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:
R语言在数据处理方面很是强大,然而也面临着很多的局限性。比如图像的分析处理,大数据的运算效率问题。今天我们介绍R语言和高效语言结合的一种方法:
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。
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。
【画图】与SARS-CoV-2病毒结合ACE2基因表达正相关的LncRNA有哪些?
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。
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。
我想把ggplot2做的图片直接保存成ppt,想到了之前的推文 《我不会用illustrator,只会用ppt!》 这里用到的是 export 包
在这篇文章中,我将介绍情感分析的主题和怎样实现一个可以识别和分类Netflix评论中人的感情的深度学习模型。
https://pan.baidu.com/s/1kNngtcRUXH9J1CEeE2MaVw?pwd=oj5g 提取码:oj5g ##################################
作为 C++ 中与 Eigen 并驾齐驱的一大科学计算库, Armadillo 因其简单易用的特性深受广大程序员和科学家的喜爱,也获得了 Facebook、NASA、Boeing、Siemens、Deutsche Bank、MIT、 CMU、Stanford 等公司和高校的广泛使用。此外, Armadillo 的主作者和 Rcpp 的主作者联合开发了 RcppArmadillo,作为 R 语言中的主要科学计算库,在 Github 每月下载量高达 97.2 万次。除此以外,Armadillo 还在著名开源机器学习库 mlpack 中被用作主要的依赖库之一, 获得了极高的知名度。
R通常被用来进行数值计算比较多,字符串处理相对较少,而且关于字符串的函数也不多,用得多的就是substr、strsplit、paste、regexpr这几个了。实际上R关于字符串处理的功能是非常强大的,因为它甚至可以直接使用Perl的正则表达式,这也是R的一个理念,作为语言就把向量计算做到极致,作为环境,就在各领域都集成最好的。R中有grep系列的函数,可以用最强大的方式处理字符串的所有问题
亲爱的小伙伴们!阔别大家将近10天,是不是等得有些着急了呢?本期大猫课堂将继续《R文本挖掘》系列,上节课中已经教大家如何用jiebaR分词包进行分词,本期将教大家一个更加进阶的分词功能:把搜狗专业词库添加进自己的用户自定义词典中。
本文共计1463字,预计阅读时长八分钟 NLP-基础和中文分词 一、本质 NLP (Natural Language Processing)自然语言处理是一门研究计算机处理人类语言的技术 二、NLP用来解决什么问题 语音合成(Speech synthesis) 语音识别(Speech recognition) 中文分词(Chinese word segmentation) 文本分类(Text categorization) 信息检索(Information retrieval) 问答系统(Question
GitHub - Precancer/SCC: Immune evasion before tumor invasion in early squamous lung cell carcinogenesis[1]
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例,假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点,而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位,精确到四位数,任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
参考:https://stackoverflow.com/questions/14382209/r-install-packages-returns-failed-to-create-lock-directory[1]
马克·吐温曾经说过,所谓经典小说,就是指很多人希望读过,但很少人真正花时间去读的小说。这种说法同样适用于“经典”的计算机书籍。
· 理解递归神经网络及其不同实现,例如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU),它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据;
在日常数据分析的过程中,我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西,或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。这个时候我们会用到R中最常用的两个函数,grep和grepl。其实grep这个函数也并非是R所特有的,在linux中模式匹配也用grep这个函数,前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。
GitHub 地址:https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
选自adventuresinmachinelearning 机器之心编译 参与:李诗萌、刘晓坤 本文详细介绍了 word2vector 模型的模型架构,以及 TensorFlow 的实现过程,包括数据
虽然是听了十几年的周杰伦,各种周氏情歌和中国风也算信手拈来,但昨天把13张专辑和十几首单曲的歌词整理成规范的txt文档也着实花了不少时间,这篇文章没做多少深度的分析,只是用杰伦的歌词基于jiebaR包做了简单的分词并用wordcloud2包做了几个词云图,在NLP和文本挖掘领域目前了解不多,但还是胡适那句话:“怕什么真理无穷尽,有一寸得一寸的欢喜!”
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。
以前一直在用C语言,很多数据结构都是自己造的,比如链表、队列等,但是搞竞赛还是C++ 有优势,感觉好多题都是针对C++ 出题的 所以打算学学C++,所以现在先整理一下STL中一些最常用的容器的使用方法和迭代器备用。
https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
人工智能(AI)是近几年来最热的话题之一,不管是医疗界、互联网界、服务界,还是制造业、工业等等,不和AI挂个边都不好意思出来和人打招呼(比如咱们运维界也有AIOps)。
机器学习模型将向量(数字数组)作为输入。在处理文本时,我们必须先想出一种策略,将字符串转换为数字(或将文本“向量化”),然后再嵌入模型。在本部分中,我们将探究实现这一目标的三种策略。
Suzy Moat and Tobias Preis Data Science Lab, Behavioural Science, Warwick Business School, The University of Warwick http://www.wbs.ac.uk/about/person/suzy-moat/ http://www.wbs.ac.uk/about/person/tobias-p
word2vec 是2012年被被Google提出来的将文本生成词向量模型,其中包括了两个模型,continous bag of words(CBOW)和Skip Gram。两个模型分别从两个角度来建立词的预测模型,CBOW是通过一个或多个单词的上下文来进行这个词语的预测,而Skip Gram模型是通过一个或多个单词来进行上下文的预测。
C、C++和Java等程序设计语言,都将数组作为一种内置的数据类型,支持对一组相关元素的存储组织与访问操作。
不论是RAG,还是Agent,几乎每个LLM 驱动的应用程序都可能会用到向量数据库。那么,向量数据库是什么?与传统数据库有何不同? 又如何选择向量数据库呢? 本文是老码农关于向量数据库的学习笔记。
上半周,我们发布了 Android 9 Pie,这是 Android 的最新版本,它的机器学习应用使您的手机更简单易用。 Android 9 中有一项功能是 Smart Linkify,这是一种新的 API,可在文本中检测到某些类型的实体时添加可点击链接。 这个功能很有用,例如,当您从朋友的消息传递 app 中收到一个地址,想要在地图上查找时,如果使用 Smart Linkify-annotated 文本,它就变得容易多了!
hello,上次给大家讲完了栈,是不是很简单呢?栈的操作基本上变化性较少,也就是操作比较简单,最常用的栈的操作就是计算器的实现,这个计算器的具体实现还需要学习到中缀表达式转变后缀表达式再使用两个栈才能完成,有空再给大家完成一个试试!
随着互联网的不断发展,产生了各种各样的海量数据,比如图片、文本、视频和语音等非结构化数据,这些数据可以通过人工智能技术提取出特征向量,然后通过对这些特征向量的计算和检索来实现对非结构化数据的分析和检索,如何对非结构化的向量数据进行高效检索即为向量检索技术的核心问题。
vector 容器是 STL 中最常用的容器之一,vector 实现的是一个动态数组,即可以进行元素的插入和删除。
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