在从事数据分析行业中，我们都会从R与Python当中进行选择，但是，从这两个异常强大、灵活好用的数据分析语中选择，却是非常难以选择的。
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2023-05-28 16:17:12
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数据挖掘技术日趋成熟和复杂，随着互联网发展以及大批海量数据的到来，之前传统的依靠spss、SAS等可视化工具实现数据挖掘建模已经越来越不能满足日常需求，依据美国对数据科学家(data scientist)的要求，想成为一名真正的数据科学家，编程实现算法以及编程实现建模已经是必要条件；目前很多从事数据挖掘工作的人，大多都是出身非计算机专业，本身对编程基础比较低，所以找到一门快速上手而又高效的编程语言
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2023-11-21 14:37:38
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Python部落(python.freelycode.com)组织翻译，禁止转载，欢迎转发。最近，一些读者向我们询问在数据科学方面最好的编程语言，R和Python立刻浮现在了我的脑海里。那么，如何在这两大巨头之间做出选择呢？我们最近观看了一个出色的视频，围绕着这两种语言的近期进展，正好可以解决这个问题。该视频来自Domino数据实验室的首席数据科学家——Eduardo Ariño de la Ru
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2023-09-07 11:24:03
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如果只想学一个语言的话，还是推荐python。从我身边人的情况来看，很多学了很多R的人最后都选择再去多学一门python，包括我自己也是，而python很厉害的人却没听说过会来学R。我其实学python是冲着爬虫来的，然后顺便学了一下python的数据分析。让我感触最深的是python的规整统一，语法优雅。比如各种机器学习算法在python中使用方法完全是同一个套路，训练预测检验都是一样的方法，这
一名后端开发者讲述了自己如何在 Rust 和 Go 之间做出选择。“Rust 还是 Go，我该选择哪一个?”是我经常遇到的一个问题。不过我的答案也很简单 —— 选择 Go。之所以这样选择，不是因为 Go 是更好的语言，而是因为对于一个(看似)简单的问题，人们更想要一个简单的答案。两门语言似乎都在竞争同一用户群，而且它们似乎都是“系统编程语言”，所以它们之间一定会分出输赢，是这样吗?下面介绍一些实际
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2023-11-29 09:55:17
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统计学笔记整理（一） 一、样本与总体 当总体无法全部进行统计或者是一直处于变化状态时，对总体进行随机抽样获得样本，对样本进行考量。 二、均值和方差 集中趋势：样本中心位置【用均值，中位数，众数是来衡量】 离中趋势：样本到中心的平均距离【】 1、总体数据的均值和方差 总体均值： N表示总量的数目。 总体方差： 方差的简便计算公式：不必计算出均值。 标准差： 2、样本的均值和方差 样本均值： n表示样
在数据分析与统计计算领域，R语言因其丰富的包和函数而被广泛使用。递归比较是一个常见的主题，它在许多算法中都扮演着重要角色。无论是处理数据结构的操作，还是在特定条件下寻找最佳解，递归方法都能够提供简洁而有效的解决方案。这篇文章将深入探讨R语言中的递归比较，包括适用场景、核心性能指标、特性的深度解析、实战案例以及选型建议。
【适用场景分析】
在许多情况下，我们需要处理嵌套的数据结构或求解复杂问题，例
文章目录一、ROC 曲线与 AUC 值1. ROC 曲线绘制方法与 AUC 值计算方法2. ROC-AUC 基本性质 接下来，我们进一步讨论关于ROC曲线AUC值的相关内容。# 科学计算模块
import numpy as np
# 绘图模块
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
# 自定义模块
from ML_ba
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2024-11-01 20:32:02
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# R语言多组比较的实现指南
在统计分析中，多组比较可以帮助我们判断多组数据之间的差异。R语言提供了丰富的工具来进行这种比较。本文将帮助你了解如何在R语言中实现多组比较的整个流程，包括必要的代码和步骤。
## 流程概述
我们可以将整个多组比较的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
文章目录agricolaeDescToolsbruceR1. 回归分析决定系数
R
2
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2023-07-21 20:24:58
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MyPlan5时间：6.10-6.16周内完成SPSS在方差分析的应用已经做得非常好了，绝大多数的方差分析问题均可通过SPSS“点菜单”的方式得以解决，R语言在统计和可视化方面有自己的特色，我们不妨来对比着学习。完成情况选用R语言自带案例数据集PlantGrowth，研究两个处理和一个对照组对植物产量的影响，每组10例共3记录，主要考察处理对提高植物产量有无影响。数据构成：因变量weight，因子
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2023-11-21 13:16:53
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一、导语两个样本均数的比较用t检验，那么多个样本均数的比较应该采用什么方法分析呢？就是接下来介绍的方差分析。方差分析由统计学家R.A.Fisher提出，又称为F检验。是通过对数据变异的分析来推断两个或者多个样本均数所代表总体均数是否有差别的一种统计学方法。二、方差分析思想方差分析的基本思想是把全部观察值间的变异按设计类型的不同，分解成两个或多个组成部分，然后将各个部分的变异与随机误差进行比较，以判
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2023-08-11 18:26:14
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加载数据和R包数据预处理选择模型选择重抽样方法构建workflow运行模型查看结果可视化结果选择最好的模型用于测试集 加载数据和R包首先还是加载数据和R包，和前面的一模一样的操作，数据也没变。suppressPackageStartupMessages(library(tidyverse))
suppressPackageStartupMessages(library(tidymodels)
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2024-03-06 17:30:29
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1、适用场景R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。2、任务在进行探索性统计分析时，R胜出。它非常适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现。Python作为一个完整而强大的编程语言，是部署用于生产使用的算法的有力工具。3、数据处理能力有了大量针对
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2023-07-05 15:00:18
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R和Python，你会选择学习哪个语言呢？这是很多人都会遇到的问题，究竟两者之间有什么区别？我们通过多方面来看看吧。1、语言的定义：Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
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2023-09-10 21:15:16
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# 教你如何在R语言和Python之间实现数据分析
在数据科学和分析领域，掌握R语言和Python两种编程语言是非常重要的。这两种语言各有其独特的优势，例如R语言在统计分析方面表现优越，而Python在数据处理和机器学习方面的应用更为广泛。作为一名新手，了解如何在这两者之间进行数据操作将为你的职业生涯开启更多的大门。本文将为你详细介绍使用R语言和Python进行数据分析的基本流程，并提供所需的代
# R语言比较验证集和训练集
在机器学习领域，我们通常将数据集划分为训练集和验证集，以便评估模型的性能和泛化能力。在R语言中，我们可以使用各种库和函数来比较验证集和训练集的效果。本文将介绍如何使用R语言比较验证集和训练集，并提供相应的代码示例。
## 数据集划分
首先，我们需要导入数据集并将其划分为训练集和验证集。我们可以使用`caret`库中的`createDataPartition`函数
原创
2024-05-15 05:16:17
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直方图实例：nutshell包的births2006.smpl数据集，包含了2006年美国出生人口的数据的10%样本，每一条记录有13个变量。使用数据集前，需通过install.packages(“nutshell”)安装并加载。以美国出生人口数据为例，利用直方图查看不同胎儿数下婴儿的平均重量。执行以下代码得到下图的直方图。library(lattice)library(nutshell)data
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2023-06-21 19:23:54
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我们通过假设分析，预测未来走势的时候，数据分析是我们必要进行的工作。通过准确的分析才能制定正确的执行计划，保证结果的正确性。尽管任何实验的第一部分（计划和执行）都至关重要，但这只是成功的一半。数据的处理方式也同样重要，以正确的方式分析良好的数据可以带来开创性的发现和见解。数据分析通常被视为完成研究的最重要的部分。可以使用大量工具来进行数据的统计分析，下面我们列出（不分先后）适合人类行为研究的七个最
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2023-10-01 11:17:42
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线性回归中模型选择的几个度量指标。1，R square统计量：度量回归模型的方差可解释部分。注意，只有往模型里面增加特征，就能够增加R square 统计量。2，F统计量：测试回归模型的整体显著性。如果F统计量较大，就可以拒绝所有系数为0的空假设。3，adjusted R square 统计量。对增加了R square 惩罚，当模型中特征较多时，做一个惩罚。4，Cp统计量：假定总共有K个特征。用其
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2023-08-17 07:32:52
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