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R常用的包

之所以说这两本书高级,是因为这两本书已经不再限于R基础了,而是结合了分析的各种常见方法来写就的,比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、等各方面的内容,看完之后你会发现 还有方面的书:《Data Mining with Rattle and R》,主要是用Rattle软件,个人比较喜欢Rattle!当然,Rattle不是最好的,Rweka也很棒! 用R做金融更多地需要掌握的是金融知识,只会分析技术意义寥寥。 7 现在相关的书籍已经比较多了,可见<R言经典书籍推荐>一文中推荐的几本书。 8附注 与有关或者有帮助的R包和函的集合。 缺失值:na.omit 变量标准化:scale 变量转置:t 抽样:sample 堆栈:stack, unstack 其他:aggregate, merge, reshape 9、与软件Weka

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RTwitter

Twitter是一个流行的社交网络,这里有大量的等着我们分析。Twitter R包是对twitter进行文本的好工具。 本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter并将其导入R,然后对它进行一些有趣的分析。 ? 第一步是注册一个你的应用程序。 获取密钥和密码后便可以在R里面授权我们的应用程序以代表我们访问Twitter: ? 根不同的搜索词,我们可以在几分钟之内收集到成千上万的tweet。 然后我们做一些简单的文本清理 从得到的里,我们可以看到有twitter发表时间,内容,经纬度等信息 ? ? 在清理之后,我们对twitter内容进行分词,以便进行可视化 ? 除此之外,还可以结合中的时间戳和地理进行可视化分析 ? ? ? ? 如果你一直在考虑对一些文本应用情感分析,你可能会发现使用R比你想象的更容易!

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    R言进行探索

    1、观察 这一章我们将会用到‘iris’(鸢尾花)集,这个集属于R中自带的,因此不需要额外的加载。 首先,查看的维度和结构,使用函dim()和names()可以分别得到的维度和的列表名称也就是变量名称。使用函str()和函attribute()可以查看的结构和属性。 ,使用tail()可以查看的后面几行。 > iris[1:5,] # 查看1-5行 > head(iris) # 查看前6行 > tail(iris) # 查看后6行 其次,我们可以通过单独的列名称检索,下面的代码都可以实现检索 5、将图标保存到文件 在分析中会产生很多图片,为了能够在后面的程序中用到那些图表,需要将它们保存起来。R提供了很多保存文件的函。下面的例子就是将图表保存为pdf文件。

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    R言可视化操作

    今天给大家介绍一个在R言中实现了可视化的操作界面的包rattle。此包主要用来实现的相关功能。 首先是的载入,此包提供了八种的载入形式,其实我们正常用到的不过是file(从文件读入),Rdata(R言生成的)。 我们直接使用此包自带的集,所以直接点击“Execute”会出现下面的页面: ? 点击“Yes”后就看到载入的了: ? 这样,我们的集已载入工作环境,我们可以首先进行一个简单的描述性统计,我们需要选择“Explore”目录,然后就可以看到描述性统计以及相关的PCA分析,相关性分析等。 这样整个的分析过程都包含在这个包里了,是不是很方便,就是不知道在量很大的时候会不会卡死。 欢迎大家学习交流!

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    R实战系列(3)

    R实战系列(3) 三、探索         通过检验集的质量、绘制图表、计算某些特征量等手段,对样本集的结构和规律进行分析的过程就是探索。 质量分析         质量分析的主要任务是检查原始中是否存在脏,脏一般是指不符合要求,以及不能直接进行相应分析的。 缺失值的影响有(1)建模将丢失大量的有用信息;(2)模型所表现出的不确定性更加显著,模型中蕴含的规律更难把握;(3)包含空值的会使建模过程陷入混乱,导致不可靠的输出。 在过程中,不一致的产生主要发生在集成的过程中,可能是由被来自于不同的源、对于重复存放的未能进行一致性更新造成的。 R言主要探索函 统计特征函         统计特征函用于计算的均值、方差、标准差、分位、相关系、协方差等,这些统计特征能反映出的整体分布。

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    R应用】R 言企业级应用

    有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年分析/工具大调查》有奖活动。 三月底参加了中国人民大学统计学院海峡两岸研讨会,和大家简单聊了聊R言在京东商城的应用。 从最底层的原始来看,PB级确实不是R所擅长,但这些有Hadoop或者其他高性能存储和处理系统; 向上是针对于不同业务场景的集市,经过清洗后,的规模则下降到了TB级; 再向上则是针对于特定任务的分析和模块 比如规则很容易在集市这段做并行化计算 我的团队在大量使用R作为分析建模工具,看似比较另类,但其实Google、Facebook、Linkedin等公司已经有大量的直接使用R做分析的应用, 只是大家不太留意罢了 当然,这里还有很多问题没有展开,比如: R言的应该在并行化环境完成还是在单台机器的计算环境完成? 抽样可否解决大问题? 生产中直接实施R环境是否可行? PPV课大ID: ppvke123 (长按可复制) 本公众号专注大科学领域,分享领域知识和相关技术文章,探索大商业价值,培养和专业人才,欢迎大家关注!

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    R言进行】回归分析

    线性回归模型的来源于澳大利亚的CPI,选取的是2008年到2011年的季度。 : · R Data Analysis Examples - Logit Regression · 《LogisticRegression (with R)》 3、广义线性模型 广义线性模型(generalizedlinear 广义线性模型可以通过glm()函建立,使用的是包‘TH.data’自带的bodyfat集。 由上图可知,模型虽然也有离群点,但是大部分的都是落在直线上或者附近的,也就说明模型建立的比较好,能较好的拟合。 4、非线性回归 如果说线性模型是拟合拟合一条最靠近点的直线,那么非线性模型就是通过拟合一条曲线。在R中可以使用函nls()建立一个非线性回归模型,具体的使用方法可以通过输入'?

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    R言做4本电子书

    这是我的第77篇原创文章,关于R言和。 阅读完本文,你可以知道: 1 R言做4本电子书 “读书是易事,思索是难事,但两者缺一,便全无用处。” 富兰克林 曾几何时,我在一次面试中,面试官问,“和机器学习有什么区别?”,朋友们也可以思考下这个问题。 实际工作中,我们有时候用R言做分析工作;也有时候需要使用R言做的工作。 我在这里分享4本R言做的书籍,你想用R言做的工作,可以获取和阅读它们。你想了解的十大常用算法的R言实现,可以从这些书籍里面找到答案。 我的阅读建议: 请朋友们带着问题去阅读,若是你想了解R言做项目,你可以阅读第四本书和第三本书,这两本书里面以项目案例为导向,介绍了如何用R言和算法来完成一个个项目;若是你想学习用 R言做,你可以阅读第一本书,正如书名而言,学习用R言做;若是你想了解如何使用R言来解释各种算法,你可以阅读第二本书,这本大部头介绍里面分类,回归和聚类问题的算法以及如何用

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    与预测分析术

    (Big Data): 大既是一个被滥用的流行,也是一个当今社会的真实趋势。此术指代总量与日俱增的,这些每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。 机器学习(Machine Learning): 一个学科,研究从中自动学习,以便计算机能根它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、、统计方法关系密切。 文本(Text Mining): 对包含自然言的的分析。对源中词和短进行统计计算,以便用学术表达文本结构,之后用传统技术分析文本结构。 非结构化(Unstructured Data):要么缺乏事先定义的模型,要么没按事先定义的规范进行组织。这个术通常指那些不能放在传统的列式库中的信息,比如电子邮件信息、评论。 网络/网络(Web Mining / Web Data Mining) : 使用技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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    如何系统的学习 R

    一、 在学习之前你需要明了的几点: 1. 目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技; 2. 本身融合了统计学、库、机器学习、模式识别、知识发现等学科,并不是新的技术。 3. 之所以能够应用不是因为算法,算法是以前就有的。应用的原因是大和云计算。比如阿法狗的后台有上千台计算机同时运行神经网络算法; 4. 技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效) 二、目前国内的人员工作领域大致可分为三类。 需要熟悉至少一门编程言。如R,Python,SPSS Modeler,SAS,WEKA等。 经典图书推荐:《:概念与技术》、《导论》、《机器学习实战》、《库系统概论》、《R言实战》

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    R相关包总结-转帖

    有关或者有帮助的R包和函的集合。 回归, Poisson回归: glm, predict, residuals 生存分析: survfit, survdiff, coxph 3、关联规则与频繁项集 常用的包: arules:支持频繁项集 ,最大频繁项集,频繁闭项目集和关联规则 DRM:回归和分类的重复关联模型 APRIORI算法,广度RST算法:apriori, drm ECLAT算法: 采用等价类,RST深度搜索和集合的交集 matplot, fourfoldplot, assocplot, mosaicplot 保存的图表格式: pdf, postscript, win.metafile, jpeg, bmp, png 8、操作 缺失值:na.omit 变量标准化:scale 变量转置:t 抽样:sample 堆栈:stack, unstack 其他:aggregate, merge, reshape 9、与软件

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    】图

    那么图是干什么的呢?难道是开着机来进行?还是扛着锄头?下面讲讲什么是图。 一、什么是图 这个话题感觉比较沉重,以至于我敲打每个字都要犹豫半天,这里我说说我对图的理解。是一个不可名字,那么说明是一个没有边界的东西。 那么不难理解,就是里面的“宝贝”,图,就是以图的结构来存储、展示、思考,以达到出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么? 那么对这个图进行关系,那么会产生很多有用的,比如可以推荐你可能认识的人,那就是朋友的朋友,甚至更深,这就形成了某空间好友推荐的功能。比如某宝的你可能喜欢的宝贝,可以通过图来实现。 这就是我认为的图。 从学术上讲,图分为图,模式图两种。至于这两个类型的区别,由于很久没有关注这块,所以只能给出一个字面意义上的区别。

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    R言学习路线和常用

    有这种疑问的人有福了,因为笔者将根自己的经历总结一下R言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 之所以说这两本书高级,是因为这两本书已经不再限于R基础了,而是结合了分析的各种常见方法来写就的,比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、等各方面的内容,看完之后你会发现 还有方面的书:《Data Mining with Rattle and R》,主要是用Rattle软件,个人比较喜欢Rattle!当然,Rattle不是最好的,Rweka也很棒! 7 现在相关的书籍已经比较多了,可见<R言经典书籍推荐>一文中推荐的几本书。 8附注 与有关或者有帮助的R包和函的集合。 缺失值:na.omit 变量标准化:scale 变量转置:t 抽样:sample 堆栈:stack, unstack 其他:aggregate, merge, reshape 9、与软件Weka

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    R言学习路线和常用

    之所以说这两本书高级,是因为这两本书已经不再限于R基础了,而是结合了分析的各种常见方法来写就的,比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、等各方面的内容,看完之后你会发现 还有方面的书:《DataMining with Rattle and R》,主要是用Rattle软件,个人比较喜欢Rattle!当然,Rattle不是最好的,Rweka也很棒! 用R做金融更多地需要掌握的是金融知识,只会分析技术意义寥寥。 7. 现在相关的书籍已经比较多了,可见<R言经典书籍推荐>一文中推荐的几本书。 与有关或者有帮助的R包和函的集合。 缺失值:na.omit 变量标准化:scale 变量转置:t 抽样:sample 堆栈:stack, unstack 其他:aggregate, merge,reshape 9、与软件Weka

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    R言学习路线和常用

    之所以说这两本书高级,是因为这两本书已经不再限于R基础了,而是结合了分析的各种常见方法来写就的,比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、等各方面的内容,看完之后你会发现 还有方面的书:《DataMining with Rattle and R》,主要是用Rattle软件,个人比较喜欢Rattle!当然,Rattle不是最好的,Rweka也很棒! 用R做金融更多地需要掌握的是金融知识,只会分析技术意义寥寥。 7. 现在相关的书籍已经比较多了,可见<R言经典书籍推荐>一文中推荐的几本书。 与有关或者有帮助的R包和函的集合。 缺失值:na.omit 变量标准化:scale 变量转置:t 抽样:sample 堆栈:stack, unstack 其他:aggregate, merge,reshape 9、与软件Weka

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    文本| 到底什么是文本

    其实,以上问题的答案均离不开一个词:“文本”。现在这个世界,文本已经泛滥成灾。大概80-90%的都是文本形式的。想从海量的文本中获得有价值的信息,必须具备分析文本的能力。 ? 01 文本简介 文本可以说是NLP自然言处理所研究问题的一个分支,是多学科的融合,涉及计算机、、机器学习、统计学等。 文本不同之处:文档是属于非结构化,不能直接将的技术直接用于文档,需要转换为结构化才能用于分析,并帮助领导决策产生一定的价值。 文本的的应用广泛,比如运用于信息检索、产品推荐、网页浏览、文本分类、文本聚类、频/图像/视频识别等领域。 ? 03 R言与文本 R 言文本这类非结构化,需要用到很多工具包,使得R能够处理文本获取:RCurl、XML,用于实现爬虫与网页解析。

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    R言游戏分析与》新书推荐

    作者:谢佳标 微软中国MVP,多届中国R言大会演讲嘉宾,目前在创梦天地担任高级分析师一职, 作为创梦天地组的负责人,带领团队对游戏进行深度,主要利用R言进行大和可视化工作 《R言游戏分析与》新书上市已经有一个多月,各大网店均有销售。 其实这些担忧都是多虑的,本书分为基础篇、实战篇和提高篇三大篇章,初学者也能通过学习基础篇的知识掌握R言使用技巧,包括R对象、导入、处理、初级绘图和高级绘图等知识;实战篇是通过技术 ,对用户和收入进行深度,这些实战案例的解决方案具有行业通用性,可以很好地将思路移植到其他行业领域中;提高篇又分为rattle和shiny,rattle是一款优秀的R工具,shiny是RStudio 在提高篇详细介绍了R工具Rattle,此工具能够在一个图形化的界面上完成导入、探索、可视化、建模和模型评估整个流程;最后一章介绍了Web开发框架shiny包,使得R的使用者不必太了解

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    常用模型构建示例(R言版)

    Boston) # 构建线性模型 summary(lm_fit) # 检查线性模型 Ridge Regreesion and Lasso # 岭回归与lasso回归跟其他模型不同,不能直接以公式的形式把框直接扔进去 ,也不支持subset;所以整理工作要自己做 library(glmnet) library(ISLR) Hitters = na.omit(Hitters) x = model.matrix(Salary pr.out$rotation biplot(pr.out,scale = 0) Apriori library(arules) #加载arules程序包 data(Groceries) #调用文件 summary(out) Artificial Neural Network library(AMORE) x1 <- round(runif(2000,1,2000)) #随机生成2000个x2 <- round(runif(2000,1,2000)) x11 <- scale(x1[1:1900]) #标准化,并选取

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    工作总结

    以下是从网上找的一些相关资料介绍,和即将走上岗位或是想往这方面发展的朋友共享: 从业人员工作分析 1.从业人员的愿景: 就业的途径从我看来有以下几种,(注意:本文所说的不包括仓库或库管理员的角色 要想扮演好这个角色,你不但需要熟悉至少一门编程言如(C,C++,Java,Delphi等)和库原理和操作,对基础课程有所了解,读过《概念与技术》(韩家炜著)、《人工智能及其应用》。 从这个方面切入领域的话你需要学习《理统计》、《概率论》、《统计学习基础:、推理与预测》、《金融》,《业务建模与》、《实践 》等,当然也少不了你使用的工具的对应说明书了 具有仓库项目实施经验,熟悉仓库技术及方法论 熟练掌握SQL言,包括复杂查询、性能调优 熟练掌握ETL开发工具和技术 熟练掌握Microsoft Office软件,包括Excel和PowerPoint 常见的要求是懂JAVA/PYTHON/R中其中一种,能够知道常规的回归、随机森林、决策树、GBDT等算法,能够有行业背景最佳等。

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    】大知识之

    从市场需求及应用的角度来看,通过对大的存储、和分析,大在管理、营销、标准化等领域大有可为,促使管理/服务水平提升、营销方式改进等。下面我们就来讲讲的那些事。 还有很多和这一术相近似的术,如从库中发现知识(KDD)、分析、融合(Data Fusion)以及决策支持等。 它指的是在大型库或仓库中搜索和以往不知道的规则和规律,这大致包括以下几种形式:IF … THEN … 6可视化技术 可视化技术是不可忽视的辅助技术。 通常会涉及较复杂的学方法和信息技术,为了方便用户理解和使用这类技术,必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导和表达结果等,否则很难推广普及技术。 至于的未来,让我们拭目以待。

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