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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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
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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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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# 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 |
|------|----------------
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
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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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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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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文章目录agricolaeDescToolsbruceR1. 回归分析决定系数
R
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2023-07-21 20:24:58
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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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**前言：这是根据 B站《R语言入门与数据分析》
自学整理的学习笔记。非科班出身，之前也没接触过代码，自己理解能力也比较差，所以会显得外行又笨拙，但还是希望多交流学习，才有动力持续进步。
目前这个课程笔记还没完结，会边学边更新。 **文章目录P1 课程介绍P2 数据分析P3 数据挖掘P4 数据可视化P5 R语言介绍R语言的特点R语言的缺点P6 案例演示P7 R软件的安装P8 R软件的运行与设置P
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2023-08-30 17:57:33
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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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1. 方差分析假定：正态性（否则建立广义线性模型），独立性（否则建立混合线性模型，定义G矩阵和R矩阵），齐次性（否则混合线性模型，定义G矩阵和R矩阵）2. 单因素方差分析（为什么高级心统老师讲“边际均值比较”更常用？）2.1 安装相关R包，并找出数据（来源“agridat，将数据命名dat）。这里使用devtools下载github上的文件，devtools后面的格式是install_github
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2023-11-21 13:12:59
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R语言第一周学习R语言与其他语言不同的地方常用命令变量TRUE和FALSE.日期和时间NA和NULL查看数据类型创建向量访问向量获得向量长度扩展向量which()检索subset()检索match函数sort()升序降序翻转向量rev()等差序列重复序列判断向量相等 ==判断向量是否完全相同 identical()判断某个值是否包含在指定向量中 %in%集合运算R语言与其他语言不同的地方： 1、输
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2023-07-11 14:42:04
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安装https://www.megasoftware.net/，下载windows的GUI版本，要使用CC（命令行）版本–配置好环境变量即可。然后如果觉得windows配置不好，也可以安装linux版本（服务器），这里我选择ubantu CC（在官网中你可以直接下载能使用的二进制文件，也可以使用*.deb文件进行安装）。使用分子进化的研究是核酸及氨基酸序列，究竟选择哪个？序列的选取要遵循以下原则：
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2023-12-28 11:26:01
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=9578目录测试方法画图具有五个p值的多重比较示例画图测试方法R具有内置的方法来调整一系列p值，以控制按族分类的错误率或控制错误发现率。Holm，Hochberg，Hommel和Bonferroni的方法控制着家庭错误率。这些方法试图限制甚至一个错误发现的可能性（I型错误，在没有实际效果时错误地拒绝零假设），因...
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2021-05-12 14:08:44
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# R语言成绩比较合格的实现指南
## 一、流程概述
在R语言中实现成绩比较合格的流程主要包含以下几个步骤：
1. **数据准备**：准备成绩数据。
2. **数据导入**：将数据导入R环境。
3. **数据清洗**：处理缺失值和异常值。
4. **数据分析**：进行成绩分析并确定合格标准。
5. **结果输出**：输出分析结果。
以下是这整个过程的一个简单表格展示：
| 步骤
# R语言如何比较文本：解决相似性检测
在当今数据驱动的世界中，文本数据的处理与分析变得越来越重要。在许多领域，如自然语言处理、情感分析和抄袭检测中，比较文本的相似性是一个基本的任务。本文将探讨如何利用R语言对文本进行比较，并通过具体的示例来解决实际问题。
## 初步概念
在文本比较中，我们通常利用不同的算法来计算文本之间的相似性。可以使用不同的方法，如：
1. 字符串匹配
2. 编辑距离
