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…

第1课 创建数据 - 我们从创建自己的数据集开始分析.这可以防止阅读本教程的最终用户为得到下面的结果而不得不下载许多文件.我们将把这个数据集导出到一个文本文件中,这样您就可以获得从文本文件中一些拉取数据的经验.获取数据 - 我们将学习如何阅读文本文件.这些数据包括婴儿的姓名和1880年出生的婴儿的数量.准备数据 - 在这里,我们将简单地看一下数据并确保它是干净的.干净,我的意思是我们会看看文本文件的内容并发现任何异常.可能包括缺失的数据,数据中的不一致或任何其他不合适的数据.如果发现这些问题,我…

任何一门语言,数据类型和数据结构是最基础,也是最重要的,必须要学好!1.产生向量 a<-c(1,2,5,3,6,-2,4) b<-c("one","two","three") c<-c(TRUE,TRUE,FALSE,FALSE,FALSE) 这里a是数值型向量,b是字符型变量,而c是逻辑型向量.单个向量中的数据必须拥有相同的类型或模式(数值型.字符型或逻辑型)!2.访问向量中元素 > a<-c(1,2,5,3,6,…

准备数据是数据分析的第一步,由数据构成集合,我们称作数据集,数据集的结构是行列式的,行表示观测,列表示变量.把数据读入到R中,转换为合适的数据结构,能够提高数据分析的效率.在数据分析中,常用的存储数据的结构有标量.向量.因子和数据框,另外,还有矩阵和列表,多样化的数据结构赋予了R灵活处理数据的能力,本文简单介绍常用的数据结构(标量.向量.因子和数据框)及其使用方法. 一,常用的数据结构 标量通常是常量,每一个标量都有特定的数据类型,常用的数据类型是数值类型,字符类型,逻辑类型和日期类型. 对于逻…

2.1数据集的概念 变量的类型是不同的,比如标示符.日期变量.连续变量.名义变量.有序型变量等,记得数据挖掘导论中有专门的描述. R可以处理的数据类型包括了数值型.字符型.逻辑型.复数型(虚数).原生型(字节). 2.2数据结构 R拥有很多存储数据的对象类型,包括 标量.向量.矩阵.数组.数据框.列表.它们可以用下图表示: 因子是R中的名义型或者有序型变量,比较特殊. 2.2.1向量 标量是只有一个元素的向量,一般用来保存常量.其他没什么说的. seq函数: seq(, to = , by =…

R作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的.体积小.开源.很强的互动性.自从学了R本人就很少再用matlab了... 一.R语言由函数和赋值构成. R使用<-(最好养成使用习惯),而不是传统的=作为赋值符号.例如:x<-rnorm(5)  (或者rnorm(5)->x)创建了一个名为x的向量对象,它包含5个来自标准正态分布的随机偏差. R允许使用=赋值,但它不是标准语法,有时会出现问题,不推荐使用. 另外还有第三种赋值方法:assign("j",4).比较…

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),数据挖掘和机器学习学科的研究者则把它们叫作示例(example)和属性(attribute). R中有许多用于存储数据的结构,包括标量.向量.数组.数据框和列表.多样化的数据结构赋予了R极其灵活的数据处理能力. R可以处理的数据类型(模式)包括数值型.字符型.逻辑型(TRUE/FALSE).复数型(虚数…

R中的数据结构:标量,向量,数组,数据框,列表 1. 向量:储存数值型,字符型,或者逻辑型数据的一维数组,用c()创建 **  R中没有标量,标量以单元素向量的形式出现 2. 矩阵:二维数组,和向量一样只能是相同模式, 可用matrix() 创建 #byrow指定是否按行填充,默认是按列填充,dimnames包含可选的字符向量型列名和行名 mymatrix <- matrix(vector, nrow = number_of_rows, ncol = number_of_columns, byr…

tf.data模块包含: experimental 模块 Dataset 类  FixedLengthRecordDataset 类 TFRecordDataset 类 TextLineDataset 类 # author by FH. # OverView: # tf.data # experimental ---Modules # Dataset ---class # FixedLengthRecordDataset ---class # TFRecordDataset ---class #…

猫狗数据集的分为训练集25000张,在训练集中猫和狗的图像是混在一起的,pytorch读取数据集有两种方式,第一种方式是将不同类别的图片放于其对应的类文件夹中,另一种是实现读取数据集类,该类继承torch.utils.Dataset,并重写__getitem__和__len__. 先将猫和狗从训练集中区分开来,分别放到dog和cat文件夹下: import glob import shutil import os #数据集目录 path = "./ml/dogs-vs-cats/train&qu…