一、背景多数情况下，我们经常在R语言编程中，使用循环处理各种数据，已达到必要的结果。在R语言中，写循环的修仙道路：手动for循环—apply函数族—purr包的泛函数式编程。关于purrr 与 apply 族：purrr 提供了更多的一致性、规范性和便利性，更容易记住和使用。速度来说，apply 族稍微快可以忽略不计的一丢丢。基于 purrr 包的泛函式循环迭代的核心思想及常用操作：循环迭代，就是
在学习R的过程中，当你能够顺利的使用一些R各个包提供给你的函数以后，是否会让你想看一看具体这个过程是如何实现的呢？在R中，代码可以分为如下几个级别：首先，是你输入了函数对象名称，你可以直接看到代码的，如要获得函数对象fivenum的代码，就只需要在Console中键入函数对象名称fivenum就可以得到如下结果：function (x, na.rm = TRUE)
{
xna <
首先，在这里先跟大家说声对不起，技术团队最近一直在做课程开发，本着宁缺毋滥的原则，我们的微信文章一再搁置，在编辑部催了无数遍之后，终于可以把课程放出来给大家了。为了增加课程的实用性，在前期课程的基础上，同时综合了很多学员的建议，后续会推出诸多系列课程，比如：科研绘图、高通量测序、数据挖掘、文献精读、R语言与统计等等。今天，我们就从一门最实用的技术入手，给大家带来一门全新的系列课程：R语言从入
EM算法1. 初识EM算法2. EM算法介绍2.1 极大似然估计2.1.1 问题描述2.1.2 用数学知识解决现实问题2.1.3 最大似然函数估计值的求解步骤2.2 EM算法实例描述3. EM算法实例3.1 ⼀个超级简单的案例3.2 加入隐变量z后的求解3.2.1 EM初级版3.2.2 EM进阶版3.3 小结 1. 初识EM算法EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称
# R语言迭代求和
## 引言
在R语言中，求和是一项非常基础的操作。但是当需要对一个较大的数据集进行求和时，使用循环进行逐个相加的方式效率较低。为了提高求和的效率，我们可以使用迭代的方法来实现。本文将介绍如何使用R语言进行迭代求和，并提供详细的代码示例和解释。
## 迭代求和的流程
下表展示了迭代求和的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化变量s
本系列为《R数据科学》(R for Data Science)的学习笔记。相较于其他R语言教程来说，本书一个很大的优势就是直接从实用的R包出发，来熟悉R及数据科学。更新过程中，读者朋友如发现错误，欢迎指正。如果有疑问，也可以后台私信。希望各位读者朋友能学有所得！r使用purrr实现迭代(下)16.5 映射函数purrr 包提供了一个函数族来完成这种循环操作。每种类型的输出都有一个相应的函数：
ma
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2023-06-20 14:36:57
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目录实现原理与代码全部代码结束语 实现原理与代码像全局序列匹配一样，局部序列比对的目的也是找到两个序列之间的相似度。 Smith-Waterman这一局部比对算法的原理和Needleman-Wunsch全局比对算法一样，也是运用了动态规划(DP)的思想。具体关于Needleman-Wunsch全局比对算法可参考我的这篇博客。Smith-Waterman算法经常两序列长度相差较大时使用，或需要匹配
题目 今天来用自助法评估一下ISLR 程序包中的 Portfolio (金融资产)数据集的预测函数相关资料 自助法（Bootstraping）是另一种模型验证（评估）的方法（之前已经介绍过单次验证和交叉验证）。其以自助采样（Bootstrap Sampling）为基础，即有放回的采样或重复采样。（注：这是一种样
一战封神的 0x5f375a86雷神之锤3是一款九十年代非常经典的游戏，内容画面都相当不错，作者是大名鼎鼎的约翰卡马克。由于当时游戏背景原因，如果想要高效运行游戏优化必须做的非常好，否则普通人的配置性能根本不够用，在这个背景下就诞生了“快速开平方取倒数的算法”。在早前自雷神之锤3的源码公开后，卡马克大神的代码“一战封神”，令人“匪夷所思”的 0x5f375a86 ，引领了一代传奇，源码如下：flo
一、简介EM（Expectation-Maximum）算法也称期望最大化算法，曾入选“数据挖掘十大算法”中，可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型（Gaussian mixture model，简称GMM）的参数；隐式马尔科夫算法（HMM）、LDA主题模型的变分推断等等。本文就对EM算法的原理做一个详
'''
Created on Nov 4, 2010
Chapter 5 source file for Machine Learing in Action
@author: Peter
'''
from numpy import *
from time import sleep
# 加载数据
def loadDataSet(fileName):
"""
:param file
R语言小白学习笔记8—数据迭代笔记链接学习笔记8—数据迭代8.1 map函数8.2 特定类型的map函数8.3 数据框的迭代8.4 map函数的多输入 笔记链接学习笔记1—R语言基础.学习笔记2—高级数据结构.学习笔记3—R语言读取数据.学习笔记4—统计图.学习笔记5—编写R语言函数和简单的控制循环语句.学习笔记6—分组操作.学习笔记7—高效的分组操作：dplyr.学习笔记8—数据迭代虽然R语言
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2023-06-21 19:22:41
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#coding=utf-8
from numpy import *
#coding=utf-8
import re
from numpy import *
def load_data(file_name):
open_file=open(file_name)
read=open_file.readlines()
data=re.split(pattern='!',strin
本节书摘来自华章计算机《数据科学：R语言实现》一书中的第3章，第3.12节，作者 丘祐玮（David Chiu），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.12 估计缺失数据之前的教程介绍了如何检测数据集中的缺失数值。尽管包含缺失值的数据并不完整，但是我们还是要采用启发式的方法来补全数据集。这里，我们会介绍一些技术来估计缺失值。准备工作按照3.3节“转换数据类型”教程，把导入数据的
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2023-08-21 10:29:04
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声明：本文笔记来源《一个贯穿图像处理与数据挖掘的永恒问题》，作者为左飞，# 1. 算法基础部分：求解一个3*3矩阵的中位数，常常用在图像处理中的patch处理。 # 2. R语言基础部分：读取数据，预处理，Kmeans算法实现。算法基础假如有一个矩阵为 036147258 这里用一个9维矩阵代表一个3*3的patch，寻找其中的中位数，实际上对应的是medfilter，对于椒盐噪音的处理真的是
集成算法集成算法（Ensemble method)是目前数据科学家工具箱的一种重要补充。这个工具非常流行，目前是许多机器学习比赛参赛者的选择策略。通常是通过一系列分类器，一般是决策树，然后对预测值进行投票。总而言之，集成算法不是挑选一个模型，而是通过一定的方式将多个模型组合起来。其中两个重要方法是套袋法（bagging)和提升法(boosting)。套袋法和提升法套袋（Bagging）法：集成中的
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，包括简单的逻辑调整设计、并行处理和Rcpp的运用，利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集。 让我们尝试提升往数据框中添加一个新变量过程(该过程中包含循环和判断语句)的运算效率。下面的代码输出原始数据
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2023-08-08 01:31:36
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一、SMOTE原理SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique 即“人工少数类过采样法”，非直接对少数类进行重采样，而是设计算法来人工合成一些新的少数样本。SMOTE步骤__1.选一个正样本红色圈覆盖SMOTE步骤__2.找到该正样本的K个近邻（假设K = 3）SMOTE步骤__3.随机从K个近邻中选出一个样本绿色的SMOTE步骤__4.在
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2023-06-21 16:48:13
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修改了原文段落100中关于score计算方式的理解。对于厘清事件关系和符号定义有很大帮助。001、一个非常简单的例子假设现在有两枚硬币1和2，,随机抛掷后正面朝上概率分别为P1，P2。为了估计这两个概率，做实验，每次取一枚硬币，连掷5下，记录下结果，如下：硬币结果统计1正正反正反3正-2反2反反正正反2正-3反1正反反反反1正-4反2正反反正正3正-2反1反正正反反2正-3反可以很容易地估计出P1
初识EM算法EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法。它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）等等。EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），所以算法被称为EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）。EM算法受到
