在现代社会中,由于网络的普及,很多时候便有许多新词语总是能够雷倒一众网友,让人既惊叹于这个词语的来历又让人捧腹大笑。比如最近就有一个词语十分受到网友的喜爱,还有不少网友直呼看不懂这个词语的意思,这个新生的词语就是“bug”,【如】果不经常逛微博的人相信第一眼看到这个词语会误以为是在讲背包什么之类的日常用语,其实不然,让人一头雾水。那么,这个词语兴起的原因究竟是什么呢?其背后又有什么好玩的梗呢?bu            
                
         
            
            
            
            概述:       1 readdir_r函数,是readdir函数的可重入版本,也就是线程安全的。       2 readdir函数使用静态数据,因而不可重入,即不是线程安全的。readdir_r()就是采用局部变量保存数据:int readdir_r(DIR *dirp, struct dirent *entry            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-25 17:07:16
                            
                                88阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
              特征选择(亦即降维)是数据预处理中非常重要的一个步骤。对于分类来说,特征选择可以从众多的特征中选择对分类最重要的那些特征,去除原数据中的噪音。主成分分析(PCA)与线性判别式分析(LDA)是两种最常用的特征选择算法。关于PCA的介绍,可以见我的另一篇博文。这里主要介绍线性判别式分析(LDA),主要基于Fisher Discriminant Analysis with Kernals[            
                
         
            
            
            
            第十六讲主要解说了双向方差分析的概念和前期数据展现及假设条件验证;第十七讲我们将介绍具体针对平衡设计的实验和不平衡设计的实验的方差分析的R实现。首先,我们来回忆一下平衡设计和不平衡设计的随机区组设计的概念。当单元内的样本大小相等时,我们具有所谓的平衡设计。在这种情况下,可以应用标准的双向方差分析。比如,5个区组中每个区组内的处理组小鼠和对照组中小鼠都是10只。当自变量每个级别内的样本            
                
         
            
            
            
              ###分类Transaction  交易Fraudulent 欺诈0 is the negative class   :0是负拷贝类 分类  0 、 1通常用1表示我们需要找的,0表示没有 假设函数Threshold 阈值Horizontal  横轴在分类上y是0或1 ,但在线性回归问题上y可能远大于1远            
                
         
            
            
            
            注: 本文是R语言sf包的核心开发者和维护者——来自德国明斯特大学的地理信息学教授: 
  Edzer Pebesma 的一篇关于sf包的简介,发表于2018年7月的R语言期刊,主要讲述了sf的定位、功能、开发现状及现存问题和今后展望,sf包是一个非常了不起的工具,在R语言中引入了空间数量分析领域通用的标准规范(simple feature),结合tidyverse工具箱组合            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-30 18:38:28
                            
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            1.单因素方差分析:适用于单因素A有两个水平或以上,研究个水平对因变量的影响正态假设条件:W检验shapiro.test():原假设为数据来自正态分布方差齐性条件:Bartlett检验(主要用于正态分布的数据) bartlett.test(x, g, ...)x是数据向量或列表(list);g是因子向量,如果x是列表则忽略g。 当使用数据集时,也可以通过formula调用函数&            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            http://blog.sina.com.cn/s/blog_597fcb450100c3um.html   【转】R与SAS、SPSS的比较       (2009-03-05 20:29:40) 
  转载  标签: 教育分类: 学习R与SAS、SPSS的比较R语言                       R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是            
                
         
            
            
            
            作者:圈圈Getting Data In and Out of R(一)读取数据读取数据所需的几种函数:read.table、 read.csv:最常用的读取列表数据函数,可返回数据框形式。readLines:逐行读取文本文件,返回一个字符向量source:读取R代码、脚本dget:读取R代码(读取的是以逆句法分析后以文本文件储存的R对象)load、 unserialize:把            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             下载和安装Windows环境的R1.进入主页,点击 蓝色加粗的 download R 2.随便点击一个镜像,这里点击的是http://mirror.fcaglp.unlp.edu.ar/CRAN/ 3.点击Download R for Windows  4.点击install R for the first time. 5.点击 Dow            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、预备知识1.使用图形 #绑定数据框mtcarsattach(mtcars)#打开一个图形窗口并生成散点图plot(wt,mpg)#添加一条最优拟合曲线abline(lm(mpg~wt))#图形名称title("aaa")#数据框解除绑定detach(mtcars)2.图形的保存 pdf() 、 win.metafile()、png()、jpeg()、bmp()、tiff()、xfig()等其他            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            高级数据管理数值和字符处理函数数学函数函数描述np.abs(x)绝对值np.sqrt(x)平方根np.ceil(x)大于x的最小整数np.floor(x)小于x的最大整数np.trunc(x)向0截取x中的整数部分np.round(x, decimals=2)将x舍入为指定位的小数np.cos(x)/sin(x)/tan(x)余弦/正弦/正切np.arccos(x)/arcsin(x)/acrta            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            R语言和集算器吸引人的地方之一在于,它们的代码风格都比较敏捷,用简短的代码就可以实现丰富的功能。比如都可以写出”Vector Computing”表达式,对判断语句都进行了简化,都可以把基础函数扩展成高级函数,都支持泛型。其中向量化计算的特点是用函数和运算符处理批量数据,避免循环语句。这将带来2个优点:使程序员可以轻松掌握,降低学习成本;方便实现计算,提高性能。下面用几个例子来比较一下R和集算器在            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            加载可能用到的包library(xml2)
library(rvest)
library(reshape2)
library(ggplot2)
library(dplyr)读取数据打开数据来源的链接,鼠标点击右键检查,将内容复制到文本文件中,我这里命名为new1.txtpage"new1.txt")
JokicJokic[[9]]
list(Jokic)
df1colnames(df1)首先看一看            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-03 12:30:17
                            
                                96阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
             (注明:以下文章均在Linux操作系统下执行)一、R语言简介R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境。R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发。R语言的核心是解释计算机语言,其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程。R语言允许与以C,C ++,.Net,Python或FORTRAN语言编写的过程集            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-23 20:22:52
                            
                                309阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            R 语言实战(第二版)## part 3 中级方法-------------第8章 回归------------------#概念:用一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的方法
#最常用:OLS——普通最小二乘回归法,包括简单线性回归、多项式回归、多元线性回归
#过程:拟合OLS回归模型——>评价拟合优度——>假设检验——>选择模型
#OLS回归
#目标:减少因            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-11 13:56:29
                            
                                310阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            下面录入文法文件,运行ANTLRWorks点击“File– New”菜单新建文法文件,在新文件中将前面的文法录入。(我的网站中有本书所有示例源代码,但我建议您还是手工录入一遍。这样您会有更好的学习效果。)录入文法后点击“File – Save” 菜单文件名为“E.g”。然后点击“Generate–GenerateCode”,如果ANTLRWorks提示“The grammar has been s            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-25 13:47:17
                            
                                41阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            基本理论知识ARMA模型称为自回归移动平均模型,是时间序列里常用的模型之一。ARMA模型是对不含季节变动的平稳序列进行建模。它将序列值表示为过去值和过去扰动项的加权和。模型形式如下:  yt=c+a1yt−1+a2yt−2+...+apyt−p+ϵt−b1ϵt−1−b2ϵt−2−...−bqϵt−qyt=c+a1yt−1+a2yt−2+...+apyt−p+ϵt−b1ϵt−1−b2ϵt−2−...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-17 16:13:10
                            
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            R语言︱情感分析—基于监督算法R语言实现笔记。可以与博客 R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签、词典与数据匹配等)对着看。 词典型情感分析大致有以下几个步骤:训练数据集、neg/pos情感词典、分词+数据清洗清洗(一、二、三级清洗步骤)、计算情感得分、模型评价 ————————————————————————————————————————————             
                
         
            
            
            
            在R语言中,因子(factor)表示的是一个符号、一个编号或者一个等级,即,一个点。例如,人的个数可以是1,2,3,4......那么因子就包括,1,2,3,4.....还有统计量的水平的时候用到的高、中、低,也是因子,因为他是一个点。与之区别的向量,是一个连续性的值,例如,数值中有1,1.1,1.2......可以作为数值来计算,而因子则不可以。如果用我自己的理解,简单通俗来讲:因子是一个点,向            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-21 22:48:48
                            
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