介绍随着越来越多的数据被数字化，获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域。为此，我们参考公司提交给证券交易委员会的年度报告，其中提供了公司财务业绩的全面摘要[1]，包括公司历史，组织结构，高管薪酬，股权，子公司和经审计的财务报表等信息，以及其他信息。目的除了通常的信息（例如股票的波动性，季节性方面）之外，公司还会发布诸如“我们的前15名客户约占我们净销售额
本人之前做杀虫剂抗性方面研究的时候经常会要计算半数致死剂量（LD50）或者半数致死浓度（LC50），最常用的计算工具就是SPSS和SAS，使用Probit模型，得到一个毒力回归方程。但是一直想在R中计算LD50，搜索了很多R相关的包，很少发现有什么有用的。所以只能自己动手写R包，用来计算LD50.半数致死剂量（LD）是毒理中常用到的一个概念，就是能够使一个群体中50%的个体死亡的一个剂量。可以用来
原创
2020-12-29 20:57:50
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这里写目录标题前言所用相关资料与书籍滤波器的指标：插入损耗滤波器插入损耗对比实验电路图常见滤波器种类滤波器插入损耗的计算说明部分插入损耗与lisn50Ω阻抗的关系 前言如果不在产品电源线的出口处插入某种形式的电源滤波器，那么现在没有任何电子产品能符合传导发射规定的要求。一些产品可能看上去没有包含滤波器，但实际上存在滤波器。例如，在双线产品中或当使用线性电源时，产品在电源入口处滤波器。所用相关资料
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2024-09-18 16:20:04
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Rmarkdown用法与R语言动态报告数据分析用R语言非常便捷，因为R语言的社区强大，并且在不断更新和完善，提供了各种分析利器。Knitr和Rmarkdown包则是数据分析中的动态报告利器。下面是一份输出HTML文档的Rmd文件。备忘--- # 一级标题（#+空格+文字） ## 二级标题（##+空格+文字） 。。。。。。。 。。。。。。。 ##### 五级标题 ### 无序列表 运动： -
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2023-11-13 14:59:51
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## 使用R语言实现LDA模型
线性判别分析（LDA）是机器学习中一种非常重要的统计技术，用于降维和分类。然而，许多初学者在实施LDA时遇到困难，尤其是对没有LD1的问题感到困惑。本文将告诉您如何在R语言中实现LDA，并解决“没有LD1”的问题，指导您完成整个流程。
### LDA实施流程
以下是实现LDA的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 数据准备 |
原创
2024-10-17 13:33:57
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php语言简介PHP是近年来最热门的编程语言，可能迫不及待的想要了解它多一些。下面是百分网小编整理的php语言简介，希望对你有用。更多相关内容请浏览本站应届毕业生网。php语言简介：PHP(外文名:PHP: Hypertext Preprocessor，中文名:"超文本预处理器")是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点，利于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域。PH
在R语言的持续演进中，LD1和LD2的区别引发了许多开发者的关注。在这篇博文中，我们将详细探讨R语言LD1和LD2之间的差异，并提供解决方案和最佳实践，以应对可能出现的迁移和兼容性问题。
### 版本对比
在R语言的LD1和LD2版本中，我们可以看到一些显著的特性差异。例如：
- **LD1**提供了传统的数据处理功能 while **LD2**引入了更快速的矩阵运算。
- **LD2**优
#tbl对象使用dplyr包预处理时建议使用tbl_df()函数或tbl_cube()函数或tbl_sql()函数将原数据转换为tbl对象，因为dplyr包用C语言开发，对处理tbl对象是非常迅速的。语法：tbl_df(src, ...)tbl_cube(dimensions, measures)tbl_sql(subclass, src, from, ..., vars = attr(from,
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2023-11-13 18:56:06
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1.分类规则原理if-else逻辑：前件由特征值的特定组合构成，在满足规则的条件下，后件描述用来指定的分类值。决策树必须从上至下应用，而规则是单独存在的事实。通常比决策树更简洁、直接和理解。规则学习应用于以名义特征为主，或全部是名义特征的问题。“独立而治之”：与决策树的“分而治之”不同(每个决策节点会受到过去决策历史的影响)，一旦规则学习算法分离出一组案例，下一组案例可能会根据完全不同的特征，以完
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2023-12-26 08:21:39
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# R语言永久修改LD_LIBRARY_PATH内容
LD_LIBRARY_PATH是一个环境变量，用于指定动态链接库的搜索路径。在使用R语言时，有时候需要修改LD_LIBRARY_PATH来加载特定的库文件。本文将介绍如何在R语言中永久修改LD_LIBRARY_PATH的内容，并提供相应的代码示例。
## 什么是LD_LIBRARY_PATH？
在Linux系统中，LD_LIBRARY_P
原创
2023-08-25 14:28:24
906阅读
将LDA跟多元统计分析结合起来看，那么LDA中的主题就像词主成分，其把主成分-样本之间的关系说清楚了。多元学的时候聚类分为Q型聚类、R型聚类以及主成分分析。R型聚类、主成分分析针对变量，Q型聚类针对样本。PCA主要将的是主成分-变量之间的关系，在文本中LDA也有同样的效果，将一撮词（变量）变成话题（主成分），同时通过画像主成分，可以知道人群喜欢什么样子的话题；Q型聚类代表样本之间的群落关系。&nb
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2024-05-22 16:23:33
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# 实现C50 R语言包的教程
## 一、整体流程
首先，让我们看一下整个实现C50 R语言包的流程，可以用以下表格展示：
```mermaid
erDiagram
Process --> Step1: 安装C50包
Process --> Step2: 导入C50包
Process --> Step3: 准备数据集
Process --> Step4: 划分
原创
2024-04-02 05:30:24
144阅读
# R语言随机抽取数据50行
## 引言
在数据分析和机器学习任务中，经常需要从一个大的数据集中随机抽取一部分数据进行分析和建模。在R语言中，我们可以使用一些内置的函数来实现这个目标。本文将向你介绍如何使用R语言随机抽取数据中的50行。
## 流程概述
下面是实现这个任务的整体流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入数据集 |
| 2 | 计算数据
原创
2023-08-24 16:09:41
1081阅读
这里主要介绍简单随机抽样、分层抽样、整群抽样三种基本抽样方法。 用到的软件包及函数软件包函数函数意义base(无需加载，默认含有)sample()简单随机抽样Sampling(需下载)stratr()分层抽样cluster()整群抽样 实现三七原则实现训练集和测试集分割实现简单的三七原则分割数据集和验证集 apache = data.frame(httpCode=c(20
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2023-06-25 11:33:56
591阅读
可使用fix修改数据框的数据和数据类型> df<-data.frame(x1=c(1,2,3,4),x2=c(5,6,7,8))
> df
x1 x2
1 1 5
2 2 6
3 3 7
4 4 8 > fix(df) &
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2023-06-02 16:18:03
232阅读
# 使用R语言读取文档并显示前50列的步骤指南
在数据科学工作中，R语言是一个非常强大的工具。它能够帮助我们处理数据、进行统计分析和绘制图形。不过，对于刚入行的小白来说，可能会遇到一些挑战，比如如何读取文档并控制显示的列数。在这篇文章中，我们将逐步讲解如何用R语言实现“读取文档只显示50列”。
## 工作流程
为了使整个过程更清晰，我们将整个工作流程整理成一个表格和流程图。
|步骤|操作
原创
2024-09-01 05:25:29
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数据提取是数据分析当中重要的一环，也是需要数据分析师耐心细心地做好。小编今天就和大家分享文章，如何通过R语言对数据进行提取分析，达到所需。 读取并创建数据表 首先第一步是读取数据，并创建名称为loandata的数据表。后面我们将从这个表中进行数据提取。 将数据表中的用户ID列设置为索引列，下面是具体的代码和结果。 提取行信息 按行提取信息简单的方法是输入开始和结束的行
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2023-09-11 11:13:57
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文章目录实验思维导图实验一1.1 启动 Rstudio1.2 新建 R Script 文件1.3 read.csv()函数导入数据1.4 剔除冗余变量1.5 缺失值处理1.6 异常值处理实验二2.1 启动 Rstudio2.2 新建 R Script 文件2.3 下载数据2.4 read.csv()函数导入数据2.5 简单探索数据2.6 识别缺失情况2.7 缺失值处理job处理poutcome处
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2023-06-21 14:53:37
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# 使用filter函数筛选小于50的数
在R语言中，我们经常需要对数据进行筛选和过滤。其中，filter函数是一个非常常用的函数，用于根据特定条件筛选数据。本文将介绍如何使用filter函数来筛选小于50的数。
## filter函数的基本用法
filter函数是dplyr包中的一个函数，它可以根据指定条件筛选数据。在使用filter函数之前，我们需要先安装并加载dplyr包。
```{
原创
2024-02-16 03:54:01
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十大算法 —— C4.51、基本介绍（1）概述：C4.5算法是一种决策树算法。主要用于分类。决策树是迄今为止发展的最为成熟的一种概念学习方法。作为用于分类和预测和主要技术，决策树算法着眼于从一组无规则的事例中推理出决策树的表现形式的分类规则，采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点中进行属性值的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支，最终在决策树的叶节点处得到结论。从根节点到某个叶节点就对
