??????一起来干R语言，冲冲冲！！！
???欢迎大佬们来指点指点鸭~~~
参考资料：
1.多元统计分析及R语言建模(第五版)，王斌会 编著。
2.R语言实战 文章目录一、R安装及配置1.1 R安装1.2 编辑器选择二、基本使用2.1数据管理2.1.1 数据矩阵R表示2.1.2 数组2.1.3 运算符2.1.4 数据框2.1.5 数据调用2.2 包的使用2.3 输出/拼接2.4 R可视化2.4.
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2024-06-14 23:53:05
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介绍深度学习是机器学习最近的一个趋势，模拟高度非线性的数据表示。在过去的几年中，深度学习在各种应用中获得了巨大的发展势头（Wikipedia 2016a）。其中包括图像和语音识别，无人驾驶汽车，自然语言处理等等。有趣的是，深度学习的大部分数学概念已经被认识了几十年。然而，只有通过最近的一些发展，深度学习的全部潜力才得以释放（Nair and Hinton，2010; Srivastava et a
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2023-09-25 12:22:40
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前言：上周开始学习神经网络，觉得挺有意思，神经网络可以实现对任意非线性函数的逼近，而且可以作为控制器来实现对模型的自适应调节，让控制器能够不断学习不断修改自己的参数。RBF神经网络逼近任意非线性函数 RBF神经网络个人理解：RBF神经网络由输入层，隐含层和输出层构成，其中输入层到隐含层的激励函数为高斯基函数，隐含层到输出层为线性函数，高斯基函数的参数包括宽度矢量 和隐含神经元的中心矢量值 。需
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2023-08-25 17:52:18
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一、麻雀搜索算法SSA二、RBF神经网络1988年，Broomhead和Lowc根据生物神经元具有局部响应这一特点，将RBF引入神经网络设计中，产生了RBF(Radical Basis Function)。1989年，Jackson论证了RBF神经网络对非线性连续函数的一致逼近性能。RBF的基本思想是：用RBF作为隐单元的“基”构成隐藏层空间，隐含层对输入矢量进行变换，将低维的模式输入数据变换到高
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2023-08-17 12:21:10
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目前，在人工神经网络的实际应用中，绝大部分的神经网络模型是采用误差逆传播(error BackPropagation, BP)网络和它的变化形式径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络。RBF网络是一种高效的前馈式神经网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。同时，它也是一种可以广泛应用于模式识别、非线性函数逼近等领域
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2023-09-11 12:33:10
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代码来源：B站up 刘二大人1.线性模型：实现功能：使用线性模型 y=w*x拟合数据集。从0.0到4.0挨个取权重w，拟合数据集。分别计算w在0.0到4.0时的损失值，这里使用的损失函数是均方误差。 代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x_data=[1.0,2.0,3.0]
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2023-11-06 18:28:38
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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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2023-06-25 20:40:28
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R语言入门学习笔记
从2018年秋季（大二上学期）开始接触R语言，曾在2019年寒假读过一遍本书的第一版，感觉受益匪浅，之后遇到问题也曾回头来查阅这本书，前几天刚学习过Simulink，趁现在有空再来温习这本书，回顾一下代码和各种命令，简单记录。虽然感觉R的功能和用途不如MATLAB广泛，但是需要派上用场的时候如果能熟练地运用真的是很好的体验。R用方括号
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2023-06-25 11:56:37
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bigmemory： 管理大规模矩阵的共享内存以及映射文件1 描述bigmemory bigmemory负责创建，存储，访问和操作大量的矩阵。矩阵，默认情况下会分配给共享内存并且可以使用内存映射文件。 biganalytics,&n
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2023-07-04 13:42:52
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安装R和Rstuido软件 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；Rstudio是编辑、运行R语言的最为理想的工具之一。1、官网下载R安装包 下载地址为：https://cran.r-project.org 进入链接，如下图所示，在页面顶部提供了三个下载链接，分别对应三种操作系统：Windows、Mac和Linux。请选择自己操作系统对应的链接，接下来我将以windows为例给
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2023-08-10 13:02:35
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统计检验是将抽样结果和抽样分布相对照而作出判断的工作。主要分5个步骤：建立假设求抽样分布选择显著性水平和否定域计算检验统计量判定 —— 百度百科
假设检验(hypothesis test)亦称显著性检验(significant test)，是统计推断的另一重要内容，其目的是比较总体参数之间有无差别。假设检验的实质是判断观察到的“差别”是由抽样误差引起还是总体上的不同，目的是评价两种不同处理引起效应
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2023-10-07 22:38:46
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关于softmax regression的数学模型部分可以参考Stanford的中英文Wiki:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 softmaxregR包的下载地址:https://cran.r-project.org/web/packages/softmaxreg/index.html一
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2024-04-18 15:05:05
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文章目录1、资料下载2、注册用户3、安装和测试opencv 最近看到329的论坛又更新了好多东西，于是我又蠢蠢欲动了，另外也想好好熟悉下linux，就又拿起来了，这里记录下过程。1、资料下载首先是要下载什么东西优先还是去官方的网盘下载吧，更新速度还是内容都是最新的sipeed企业网盘这里我主要是为了下这个最新的镜像，就去了这边下载，因为最新的镜像已经内置了很多我们测试用的模型，就比较方便我们使用
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2023-11-05 20:24:06
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R中还有一个有趣的sqldf包，它可以让你用SQL来操作dataframe，这种功能能让会R的人能练习SQL，会SQL的人能练习R，不得不感叹R语言的强大技能和神奇魅力。 当然也可以将R与外部数据库连接，直接在R中操作数据库，并生成最终结果，这也是一种可行的方法。在R中连接数据库需要安装其它的扩展包，根据连接方式不同我们有两种选择：一种是ODBC方式，需要安装RODBC包并安装ODBC驱动。另一
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2023-08-08 17:17:47
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R语言数据分析 听课笔记第三部分搏术目录R语言数据分析 听课笔记第三部分搏术观数以形：一维数据作图茎叶图直方图小提琴图箱线图小提琴图 + 箱线图观数以形：二维数据作图观数以形：高维数据作图三维散点图脸谱图平行坐标图11章 相随相伴，谓之关联关联规则 I关联规则 II关联规则 III分类：既是世间法，自当有分别近邻法， k-最近邻分类算法R语言实现树模型（决策树） CART算法R语言实现随机森林算法
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2023-09-14 13:22:06
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R语言使用rnorm函数生成正太分布数据、使用plot函数可视化散点图、使用main参数自定义可视化图像的标题（title）目录R语言使用rnorm函数生成正太分布数据、使用plot函数可视化散点图、使用main参数自定义可视化图像的标题（title）R 语言特点R语言使用rnorm函数生成正太分布数据、使用plot函数可视化散点图、使用main参数自定义可视化图像的标题（title）R可以在CR
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2023-07-04 20:46:44
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动动大家的小手，一键三连一下，这对我有很大的帮助～实验1：关联规则R基本实现验证—apriori函数的简易使用mydata<-read.transactions(file="D:\\表6.1.csv")问题1.1：请描述上述命令的运行结果答：从D盘中读取表6.1.csv中的数据问题1.2：结合运行结果，请描述inspect 函数功能答：查看数据集的记录（如图1所示） 图1问题1.3
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2023-08-10 12:01:36
229阅读
SPecc函数用法 R语言 Spectral Clustering谱聚类Description A spectral clustering algorithm. Clustering is performed by embedding the data into the subspace of the eigenvectors of an affinity matrix.描述用法参数附加参数描述
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2023-09-01 23:02:55
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高级数据管理简单的数据管理只是有效的管理数据，二高级数据管理则是更近一步，只有充分了解r语言的控制流程，算术函数等，才可以更高效的处理数据。 为了方便，以下所有的分析，我都会基于r提供的原始数据进行分析。本节目的学习用于创建和转换变量的算术函数、字符处理函数和统计函数。探索控制程序流程的方式之后，了解如何编写自己的函数。如何使用这些函数来整合及概括数据。一. 数值和字符处理函数> abs(x
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2023-09-19 21:30:17
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