其实学习R感觉还挺快的，可能是刚开始学习吧，前面都是一些基础，有点编程基础的可能会入门快一些在（一）中， 我提到了DataCamp 其实官网上是提供啦，两种还一个是 try R 这个网站我没有探索，如果大家觉得，DataCamp 用起来没有那么随心应手，大家可以尝试一下这个网站，估计也是挺不错的好了，我继续把我的笔记( 贴出来吧)，哦，对了，关于笔记我还想说一个问题，大家可能不会像我一样
1.泊松分布##泊松分布是二项分布的极限分布，假设有一列二项分布B(n,pn)，均值为\(\lambda\),即\(\lim \limits_{n \rightarrow \infty} np_n=\lambda>0\)，对任何非负整数k(即发生k次的概率)有\(\lim\limits_{n \rightarrow \infty} b(k;n,p_n)=\lim \limits_{n\rig
大数据指不用随机分析法这样捷径，而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据，对数据进行储存，对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发阶段一、Linux&&Hadoop生态体系1、Linux大纲1) Linux的介绍，Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程2) 了解机架服务器，采用真
在过去一年的数据科学的实践中，总有人问我平时如何学习R语言的，被问的次数多了，多少有点有感而发，刚好前段时间Mark了一个资料说有哪些R包是数据科学家的必备武器，就打算结合自己的学习经验谈谈如何学习R语言。作为一名刚从R入门阶段开始进阶的统计小硕而言，写这样的文章真的只是经验之谈，现在国内
【A】 Absolute deviation——绝对离差 Absolute number——绝对数 Absolute residuals——绝对残差 Acceleration array——加速度立体阵 Acceleration in an arbitrary direction——任意方向上的加速度 Acceleration normal——法向加速度 Acceleration space di
字符的替换一、代码释义dffert$V1 <- sub(".*: ", "", dffert$V1)
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dffert$V1 <- sub("\\(.*", "", dffert$V1)1 第一句# 第一句
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Octave/Matlab Tutorial Octave/Matlab TutorialBasic Operations你现在已经掌握不少机器学习知识了 在这段视频中 我将教你一种编程语言 Octave语言 你能够用它来非常迅速地 实现这门课中我们已经学过 或者将要学的 机器学习算法 过去我一直尝试用不同的编程语言 来教授机器学习 包括C++、Java、 Python、Numpy 和 Octav
第六章、高级聚类算法1. DBSCAN算法和电子商务客户分类分析1.1DBSCAN算法通过定义数据点空间的密度和密度度量，这些类可以建模成数据空间中具有某种密度的截面。在有噪声的情况下基于密度的空间聚类应用算法(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)是最流行的基于密度的聚类算法之一。DBSCAN算法的主
多元相关与回归分析及R使用 文章目录多元相关与回归分析及R使用一.变量间的关系分析1.两变量线性相关系数的计算2.相关系数的假设检验二.一元线性回归分析的R计算三、回归系数的假设检验总结 一.变量间的关系分析变量间的关系及分析方法如下：1.两变量线性相关系数的计算两个变量之间的线性相关，用相关系数来表示线性关系，总体相关系数计算公式为： 实际中，我们通常计算Pearson相关系数 例：身高与体重的
操作系统为OS X Yosemite 10.10.3 1.下载安装在官网http://www.rabbitmq.com/download.html下载RabbitMQ Server,这个页面右侧有导航，可以找到Install: Mac OS X链接，或者页面中的Installation Guides项目下可以找到Mac OS X: Standalone下载地址,现在最新版本为r
# 在Linux终端中运行R语言脚本的指南
R语言是一种强大的编程语言，广泛应用于数据分析与统计计算。在Linux环境中，你可以简便地通过终端来运行R语言脚本。本文将为您详细介绍如何在Linux终端中运行R语言脚本，并结合一个实用示例解决实际问题。同时，我们会展示一些图示以帮助理解。
## 准备工作
在开始之前，请确保您的Linux系统中已安装R语言。如果尚未安装，可以通过终端使用包管理工具
# R语言最小二乘法求k的介绍
最小二乘法是一种标准的统计方法，常用于数据拟合中，其核心思想是通过最小化数据点与拟合曲线之间的距离平方和来估计参数。在R语言中，最小二乘法非常容易实现，尤其对于线性模型的拟合，可以用简单的函数来完成。本文将探讨如何使用R语言进行最小二乘法来求解参数k，并通过代码示例进行演示。
## 最小二乘法的基本原理
最小二乘法求解的目标是找到一个最佳的参数，使得模型的实际
# R语言中实现“ISLR”的步骤指南
作为一名刚入行的小白，理解和掌握如何在R语言中实现数据分析和可视化，是非常重要的。本文将详细介绍这一过程，并帮助你理解在R语言中如何实现“ISLR”（Introduction to Statistical Learning with Applications in R）。我们将通过表格展示流程并逐步实现这些功能。
## 一、步骤流程
下表概述了实现“I
# R语言建立数据库指南
在数据科学和分析领域，数据库的管理和操作是非常重要的一部分。在这篇文章中，我将指导你如何使用R语言建立一个本地数据库。我们将使用`RSQLite`包，该包提供对SQLite数据库的支持。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
# 使用R语言进行欧式期权定价
在金融市场中，期权是一种重要的衍生品，它赋予了持有者在特定时间以约定价格买入或卖出资产的权利。欧式期权是一种最基本的期权类型，仅在到期日可以行使权利。本文将介绍如何使用R语言来定价欧式期权，并提供相应的代码示例。
## 欧式期权定价模型概述
常用的欧式期权定价模型有布莱克-斯科尔斯模型（Black-Scholes Model）。该模型通过考虑股票价格、行权价格
# 信息增益在R语言中的应用
信息增益（Information Gain，IG）是一种衡量特征在分类决策中有效性的指标。它通常用于决策树算法中，通过选择具有最大信息增益的特征来进行划分，以此提高模型的预测能力。在这篇文章中，我们将探讨信息增益的基本概念，并通过R语言的代码示例来演示其计算过程。
## 信息增益的基本概念
信息增益来源于香农的信息论，它计算的是通过使用特征来减少的不确定性。具体
# 如何在R语言中安装包
在使用R语言时，安装和使用库（包）是实现数据分析和建模的重要步骤。有时候，初学者可能会遇到安装包失败的问题。本篇文章将帮助你了解R语言中安装包的整个流程，并逐步指导你解决安装包时可能遇到的常见问题。
## 安装R包的基本流程
下面是安装R包的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 打开R或者RStudio |
| 2 | 使
# 探索R语言中的函数
R语言是一种广泛用于统计分析和数据可视化的编程语言。它以其丰富的包和强大的数据处理能力而著称。在R语言中，函数是核心组成部分之一，能够帮助我们简化代码，提升效率。本文将介绍R语言中的函数，包括如何定义函数、使用内置函数以及示例代码。
## 什么是函数？
函数是将一组指令封装起来，用于实现某个特定功能的代码块。在R语言中，函数可以接受输入（参数），并返回输出（值）。使用
# R语言与IDEA的结合：数据分析的新选择
在数据科学的世界里，R语言常被用于统计计算和图形绘制。R语言非常适合处理数据分析任务，但许多开发者在使用R语言时常常期望有一个强大的集成开发环境(IDE)来辅助他们编写和调试代码。尽管IDEA（IntelliJ IDEA）是一款主要针对Java和Kotlin等语言的IDE，它在支持其他编程语言方面也做得相当不错，最近的一些插件使得在IDEA中编写R代
# PACF在R语言中的应用
在时间序列分析中，PACF（Partial AutoCorrelation Function，偏自相关函数）是一种重要的工具。它用于衡量一个时间序列中某个观测值与过去观测值的关系，同时剔除任何中间观测值的影响。这使得PACF在识别适合的ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）时尤为关键。
## 1. PACF的基本概念
在统计学中，偏自相关函数的定义是：
$$
# R语言和Python占有率的实现指南
在数据科学和统计分析中，R语言和Python是两种功能强大的编程语言。为了比较这两种语言在某一特定领域的占有率，我们可以通过网络数据分析来实现。本文将引导你完成这一过程。
## 整体流程
首先，我们来看看整个实现的步骤。以下是一个简化的流程表。
| 步骤 | 描述
# 单因素Logistic回归分析与森林图的R语言实现
在医学统计和流行病学研究中，单因素Logistic回归分析是一种常用的方法，主要用于探讨自变量与因变量（通常是二分类变量）之间的关系。本文将介绍如何在R语言中进行单因素Logistic回归分析，并绘制森林图作为结果展示。
## 什么是单因素Logistic回归？
单因素Logistic回归是一种用于预测结果为二项型（如是否患病）的回归分
# R语言绘制圆形分布图的完整指南
在数据可视化的世界中，R语言是一个强大的工具。特别是在用来展示循环或周期性数据时，圆形分布图（如风玫瑰图、极坐标图）是一种非常直观且有效的表现形式。接下来，我们将引导你如何使用R语言绘制圆形分布图。
## 整体流程
在开始之前，我们先来了解一下整个绘制圆形分布图的流程。如下表所示：
| 步骤 | 描述
# R语言最佳普通最小二乘多元回归指南
## 引言
多元回归是统计分析中的一种重要技术，旨在理解多个自变量（独立变量）与一个因变量（依赖变量）之间的关系。在R语言中实现最佳普通最小二乘多元回归是相对简单的。本文将为您逐步引导实现过程。
## 流程概述
以下是实现R语言最佳普通最小二乘多元回归的一般流程：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1. 数据准备 | 导入
# 如何使用R语言实现GBM分类模型
GBM（Gradient Boosting Machine）是一种流行的机器学习算法，广泛应用于解决分类和回归问题。在这篇文章中，我将教你如何在R语言中实现一个GBM分类模型。我们将通过一系列步骤来完成这一目标。
## 流程概述
以下是实现GBM分类模型的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| 1 | 安装并加载必要的
Package ROCR version 1.0-11Description每个使用ROCR的分类器评估都是从创建一个预测对象开始的。该函数用于将输入数据(可以是矢量、矩阵、数据帧或列表形式)转换为标准化格式。Usageprediction(predictions, labels, label.ordering = NULL)Arguments参数【predictions】：包
目录专题一 Biome-BGC介绍专题二 Linux应用、CDO工具应用、Python应用专题三 在linux上综合使用cdo和xarray数据制备所需数据专题四 单点的模拟专题五 区域模拟-1专题六 长时间序列模拟案例专题七 分析更多应用Biome-BGC是利用站点描述数据、气象数据和植被生理生态参数，模拟日尺度碳、水和氮通量的有效模型，其研究的空间尺度可以从点尺度扩展到陆地生态系统。 在Bio
R gsub函数的功能详解在解决Titanic生存预测的时候，需要从名字一列中提取出title时，使用了gsub()函数，但是看到了这行代码的时候，心里时骂娘的，各种代号根本看不懂其意义，所以这篇文章来诠释下什么是正则表达式。bty，gsub()函数，简单来说就是替换函数：1、为什么学习正则表达式我们日常生活中接触到的大部分数据都是以文本的形式存在。文本分析与挖掘在业界中也有着非常广泛的应用。由于
基于R的一个用于分析高通量基因组数据的工具，Bioconductor的应用功能是以包的集成形式呈现在用户面前，它提供的软件包中包括各种基因组数据分析和注释工具，其中大多数工具是针对DNA微阵列或基因芯片数据的处理、分析、注释及可视化的。同时，Bioconductor。还提供许多与DNA微阵列相关的数据包。开源，每年更新一次。 1.打开R直接 install.packages("affy");