1.3.3 工作空间 getwd():显示当前工作目录 setwd():设置当前工作目录 ls():列出当前工作空间中的对象 rm():删除对象 1.3.4 输入与输出 source():执行脚本…

第二章 创建数据集 2.1 数据集的概念 不同的行业对于数据集的行和列叫法不同.统计学家称它们为观测(observation)和变量(variable) ,数据库分析师则称其为记录(record)和字段(field) ,数据挖掘/机器学习学科的研究者则把它们叫做示例(example)和属性(attribute) .如表2.1所示 在表2-1所示的数据集中, PatientID 是行/实例标识符, AdmDate 是日期型变量, Age 是连续型变量, Diabetes 是名义型变量, Statu…

简单线性:用一个量化验的解释变量预测一个量化的响应变量 多项式:用一个量化的解决变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是n阶多项式 多元线性:用两个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量 多变量:用一个或多个解释变量预测多个响应变量 Logistic:用一个或多个解释变量预测一个类别型响应变量 泊松:用一个或多个解释变量预测一个代表频数的响应变量 Cox比例风险:用一个或多个解释变量预测一个事件发生的时间 时间序列:对误差项相关的时间序列数据建模 非线性:用一个或多个量化的解释变量预测一个量…

2.2.2 矩阵 matrix(vector,nrow,ncol,byrow,dimnames,char_vector_rownames,char_vector_colnames) 其中: byrow=TRUE/FALSE,表示按行填充还是按列填充,默认情况下是按列填充 2.2.4 数据框 1.attach,detach()和with() attach():将数据框加入搜索路径 detach():将数据框移除出搜索路径 with():赋值仅在括号内有效,如果想在括号外生效也可以,用<<- 2.…

第一章 语言介绍 1.1 典型的数据分析步骤 1.2 获取帮助 help.start() help("which") help.search("which") 1.3 管理R工作区间函数 1.4 输入和输出 1.4.1 输入 函数 source("filename") 可在当前会话中执行一个脚本.如果文件名中不包含路径,R将假设此脚本在当前工作目录中.举例来说, source("1.R") 将执行包含在文件1.R中的R语句集合…

这篇简直是白写了,写到后面发现ggplot明显更好用 3.1 使用图形 attach(mtcars)plot(wt, mpg) #x轴wt,y轴pgabline(lm(mpg ~ wt)) #画线拟合title("Regression of MPG on Weight")detach(mtcars) R语言中画图只有一幅,如果要画多幅,用dev.new() 3.2 例子 dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)drugA <- c(16, 20, 27,…

5.2.1 数据函数 abs: sqrt: ceiling:求不小于x的最小整数 floor:求不大于x的最大整数 trunc:向0的方向截取x中的整数部分 round:将x舍入为指定位的小数 signif:舍入为指定的有效数字位数 cos,sin,tan acos,asin,atan:反正弦,反余弦,反正切 cosh,sinh,tanh:双曲余弦,双曲正弦和双曲正切 acosh,asinh,atanh:反双曲余弦,反双曲正弦和反双曲正切 log(x,n):以n为底 log: log10: ex…

4.2 创建新变量 几个运算符: ^或**:求幂 x%%y:求余 x%/%y:整数除 4.3 变量的重编码 with(): within():可以修改数据框 4.4 变量重命名 包reshape中有个函数rename,可以改名 rename(df,c(manage='managerID',date='testDate')) 或 names(df)[2]<-'newname' 4.5 缺失值 is.na():检查缺失值,是返回TRUE,否返回FALSE na.rm=TRUE选项可以用,比如 y<…

# 婚外情数据集 data(Affairs, package = "AER") summary(Affairs) table(Affairs$affairs) # 用二值变量,是或否 Affairs$ynaffair[Affairs$affairs > ] <- Affairs$ynaffair[Affairs$affairs == ] <- Affairs$ynaffair <- factor(Affairs$ynaffair, levels = c(, ),…

summary() sapply(x,fun,options):对数据框或矩阵中的每一个向量进行统计 mean sd:标准差 var:方差 min: max: median: length: range: quantile: vars <- c("mpg", "hp", "wt")head(mtcars[vars]) summary(mtcars[vars]) mystats <- function(x, na.omit = FALS…

#安装vcd包,数据集在vcd包中 library(vcd) counts <- table(Arthritis$Improved)counts # 垂直barplot(counts, main = "Simple Bar Plot", xlab = "Improvement", ylab = "Frequency") # 改为水平barplot(counts, main = "Horizontal Bar Plot",…

<Go并发编程实战>读书笔记-初识Go语言 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在讲解怎样用Go语言之前,我们先介绍Go语言的特性,基础概念和标准命令. 一.语言特性 我们可以用几个关键词或短语来概括Go语言的主要特性. 1>.开放源代码 这显示来Go作者开放的态度以及营造语言生态的决心.顺便说一句,Go本事就是用Go语言编写的. 2>.静态类型和编译类型 在Go中,每个变量或常量都必须在声明时指定类型,且不可改变.另外,程序必须通过编译生成归档文件或…

Spring实战读书笔记 Spring-core Spring之旅 - DI 和 AOP 概念 spring 的Bean容器 spring 的 核心模块 Spring的核心策略 POJO 最小侵入式编程 Spring不会强迫你实现接口或者继承类,通过DI来装配POJO类型. 采用依赖注入和面向接口实现松耦合 依赖反转容器(IOC):将整体设计和局部实现之间的依赖关系反转,比如汽车厂设计汽车:如果先设计轮子,再根据轮子设计底盘,再根据底盘设计汽车,在我们更换轮子的时候就会由于轮子和底盘之间依赖关系…

<<Java RESTful Web Service实战>> 读书笔记 第一章   JAX-RS2.0入门 REST (Representational State ransfer) 表述性状态转移 REST 具有跨平台跨语言的优势 RPC请求都是HTTP协议的POST方法,使用SOAP协议和HTTP协议 RPC 是面向方法的调用 REST 是面向资源状态的 架构风格  RPC.REST.MVC JAX-RS .JAX-WS Jersey 第二章JAX-RS2.0快速实现 J2SE…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第13章 - 利用PCA来简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结果易懂. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集. 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集.但不能用于发现关联规则. 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则. FP代表频繁模式(Frequent Pattern). 条件模式基(conditional pattern base). 条件模式基是以所查找元素项为结…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第11章 - 使用Apriori算法进行关联分析. 基本概念 关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning) 这是非监督学习的一个特定的目标:发现数据的关联(association)关系.简单的说,就是那些数据(或者数据特征)会一起出现. 关联分析的目标包括两项:发现频繁项集和发现关联规则.首先需要找到频繁项集,然后才能…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 核心思想 在使用某个特定的算法是,有时会发现生成的算法\(f(x)\)的错误率比较高,只使用这个算法达不到要求. 这时\(f(x)\)就是一个弱算法. 在以前学习算法的过程中,我们认识到算法的参数很重要,所以把公式改写成这样: \[ f(x,arguments) \\ where \\ \qquad x \text{ : calculated…

iPhone开发一些读书笔记 手机应用分类1.教育工具2.生活工具3.社交应用4.定位工具5.游戏6.报纸和杂志的阅读器7.移动办公应用8.财经工具9.手机购物应用10.风景区相关应用11.旅游相关的应用12.导航工具13.企业应用 Delegation模式——delegation(委托)模式就是使用回调机制 NSData.NSMutableData——存放二进制数据的数据类型 对于画图,你首先需要重载drawRect方法.UIKit提供了如下方法:UIRectFill(CGRect rect)…

第三章 图形入门 本章概要 1 创建和保存图形 2 定义符号.线.颜色和坐标轴 3 文本标注 4 掌控图形维数 5 多幅图合在一起 本章所介绍内容概括例如以下. 一图胜千字,人们从视觉层更易获取和理解信息. 图形工作 R具有很强大的画图功能.看以下代码. > attach(mtcars) > plot(wt, mpg) > abline(lm(mpg~wt)) > title("Regression of MPG on Weight") > detach(…

第十四章:主成分和因子分析 本章内容 主成分分析 探索性因子分析 其他潜变量模型 主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分.探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法.它通过寻找一组更小的.潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的.显式的变量间的关系. PCA与EFA模型间的区别 主成分(PC1和PC2)是观测变量(X1到X5)的线性组合.形成线性组合的权重都是通过最大化各主成分所解释的方差来获得,同时还要保证个…

前言 工作之中,我们习惯了碰到任务就直接去实现其业务逻辑,但是C#真正的一些基础知识,在我们久而久之不去了解巩固的情况下,就会忽视掉.我深知自己正一步步走向只知用法却不知原理的深渊,所以工作之余,一直想找一些能深入讲解C#基础知识和底层原理的书籍,有幸在网上看到了<.net之美>一书,(--张子阳作 )开始只是简单的做了阅读,但是越往下读,发现书中所述都是自己所薄弱或者是工作中遇到但是解释不清其原理的知识点,为了加深自己的印象,故萌生出写下读书笔记的想法,也是为自己的学习有个记录,方便日后查阅…

JavaScript是披着C族语言外衣的LISP,除了词法上与C族语言相似以外,其他几乎没有相似之处. JavaScript 函数: 函数包含一组语句,他们是JavaScript的基础模块单元,用于代码复用.信息隐藏和组合调用. 函数用于指定对象的行为. 函数对象Functions: 在JavaScript中函数就是对象.对象是"键值"对的集合并拥有一个连接到原型对象的隐藏连接. 对象字面量产生的对象连接到Object.prototype.函数对象连接到Function.prototy…

1.1 什么是热修复 对于广大的移动开发者而言,发版更新是最为寻常不过的事了.然而,如果你 发现刚发出去的包有紧急的BUG需要修复,那你就必须需要经过下面这样的流程: 这就是传统的更新流程,步骤十分繁琐.总的来说,传统流程存在这几大弊端: 重新发布版本代价太大 用户下载安装成本太高 BUG 修复不及时,用户体验太差 相应的,许多开发者找到了比较合适的解决办法. Hybrid 方案.也就是把需要经常变更的业务逻辑以 H5 的方式独立出来.而这种方案, 需要传统的 java 开发者学习前端语言,不仅…

典型数据分析的步骤: R语言:为统计计算和绘图而生的语言和环境 数据分析:统计学,机器学习 R的使用 1. 区分大小写的解释型语言 2. R语句赋值:<- 3. R注释: # 4. 创建向量 c() 5. 观察演示 列表demo(),图形演示demo(graphics) 6. 帮助函数 7. getwd()查看当前工作目录, setwd()设定当前工作目录 setwd('E:\\') getwd() [1] "E:/" 8. 工作空间管理函数 9. 输入输出 1). 输入 sou…

本章介绍时间序列中的基本概念.特别地,介绍随机过程.均值.方差.协方差函数.平稳过程和自相关函数等概念. 2.1时间序列与随机过程 关于随机过程的定义,本科上过相关课程,用的是<应用随机过程>清华林元烈老师的书.第1章第5节: 上面的定义比较清楚明白.按照本书上的说法,随机变量序列就是一个随机过程,换句话说,在每一个t时刻,所研究的量都是一个随机变量.随机过程完整的概率结构是由每个时刻的有限联合概率分布族决定的,幸运的是,联合分布中的大部分信息可以通过均值.方差和协方差等加以描述,而不用去直接…

"春节假期是难得的读书充电的时间."--来自某boss.假期能写多少算多少,一个是题目中的这本书,另一个是<python核心编程>中的高级部分,再一个是拖着的<算法导论>. ------------------------------------------------------ 一.时间序列研究目的主要有两个:认识产生观测序列的随机机制,即建立数据生成模型:基于序列的历史数据,也许还要考虑其他相关序列或者因素,对序列未来的可能取值给出预测或者预报.通常我们不…

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[ ]引用数组元素,而MATLAB用圆括号( ),同时使用它俩的时候总搞混: R不需要分号来结束语句: 如果之前运行过多行代码,R在Console中输入↑可同时…

一.R软件 1.安装R:自行百度☺ 2.R控制台(R Console)和R程序脚本: 打开R软件,就会直接打开控制台,控制台可以显示程序运行的结果.错误提示等信息,也可以直接输入想要执行的操作并立即返回运行结果,箭头“>”表示等待输入. 程序脚本通过点击右上角“文件” - “新建程序脚本”来建立.如果想要长久的保存已经提交的程序代码,那么可以在程序脚本中编写,点击保存的时候会另存为一个后缀为“.R”的数据文件,如果直接在控制台编写代码,关闭软件后,已编写的代码会消失. 3.如何运行R程序脚本:…

前言:很久之前读过一遍该书,近日得闲,重拾该书,详细研究一方,欢迎讨论指正. 目录: 1.精华 2.语法 3.对象 4.函数 5.继承 6.数组 7.正则表达式 8.方法 9.代码风格 10.优美的特性 附录A 毒瘤 附录B 糟粕 附录C JSLint 附录D 语法图 附录E JSON 正文: 第1章 精华 本书的目的就是要揭示JavaScript中的精华,让大家知道它是一门杰出的动态编程语言. JavaScript是建立在一些非常优秀的想法和少数非常糟糕的想法之上. 那些优秀的想法包括函数.弱…