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[转]概率基础和R语言
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[转]概率基础和R语言
概率基础和R语言 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域.让我们一起…
Rserve详解,R语言客户端RSclient【转】
R语言服务器程序 Rserve详解 http://blog.fens.me/r-rserve-server/ Rserve的R语言客户端RSclient https://blog.csdn.net/u011955252/article/details/65442783 http://blog.fens.me/series-r/ R的极客理想系列文章 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域…
R语言基础画图/绘图/作图
R语言基础画图/绘图/作图 R语言基础画图 R语言免费且开源,其强大和自由的画图功能,深受广大学生和可视化工作人员喜爱,这篇文章对如何使用R语言作基本的图形,如直方图,点图,饼状图以及箱线图进行简单介绍. 0 结构 每种图形构成一个section,每个部分大致三部分构成,分别是R语言标准画图代码,R语言画图实例,和画图结果. R语言标准画图代码帮助你可以直接使用:help(funciton)查找,实例数据基本都来自内置包的数据,好了,直接切入主图,从最简单的点图开始吧. 1 点图 点图,简单的讲…
【转】R语言知识体系概览
摘要:R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢.本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读者如何才能高效地学习R语言. 最近遇到很多的程序员都想转行到数据分析,于是就开始学习R语言.总以为有了其他语言的编程背景,学习R语言就是一件很简单的事情,一味地追求速度,但不求甚解,有些同学说2周就能掌握R语言,但掌握的仅仅是R语言的语法,其实这只能算是入门. R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢.本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读…
R语言数据分析
CSDN博客:包括R语言基础.R语言数据挖掘.hadoop大数据及spark等 http://blog.csdn.net/qq_16365849 R语言及数据分析 http://blog.csdn.net/qq_16365849…
R语言学习-基础篇1
###第一周:R基础 rm(list = ls()) #ctr+L###矩阵相乘,函数diag()a=matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)b=matrix(1:12,nrow=4,ncol=3)a%*%ba=matrix(1:16,nrow=4,ncol=4)diag(a)#返回对角线元素diag(diag(a))diag(4)#对角线为1的单位矩阵###矩阵求逆,函数rnorm(),solve()a=matrix(rnorm(16),4,4)#产生4*4的随机数solve(a…
R语言与概率统计(二) 假设检验
> ####################5.2 > X<-c(159, 280, 101, 212, 224, 379, 179, 264, + 222, 362, 168, 250, 149, 260, 485, 170) > t.test(X,alternative='greater',mu=225,conf.level = 0.95)#单边检验 One Sample t-test data: X t = 0.66852, df = 15, p-value = 0.257…
R语言入门 (有其他编程语言基础)
慢慢才意识到概率统计的重要性,当时学的时候只知道很重要,是机器学习基础啥的,但是却没有真正意识到( ╯□╰ ).我现在的理解是,统计学习可以从大数据中挖掘出规律(其实和数据挖掘还是很相关的),在科研工作和生活中都可以帮助和指导我们.生活中,我们可以通过分析数据,“透过现象看本质” (learning from data),参考大概率发生的事件,帮助我们少走一些弯路,做出正确的决策. 最开始的概率思维来自大一的近现代史老师,老师说 “为什么公司要区分985,211等学位?”,其实我当时也不是很理解…
R语言基础:数组&列表&向量&矩阵&因子&数据框
R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组 2.dim()函数可…
零基础数据分析与挖掘R语言实战课程(R语言)
随着大数据在各行业的落地生根和蓬勃发展,能从数据中挖金子的数据分析人员越来越宝贝,于是很多的程序员都想转行到数据分析, 挖掘技术哪家强?当然是R语言了,R语言的火热程度,从TIOBE上编程语言排名情况可见一斑.于是善于学习的程序员们开始了R语言的学习 之旅.对于有其他语言背景的程序员来说,学习R的语法小菜一碟,因为它的语法的确太简单了,甚至有的同学说1周就能掌握R语言,的确如 此.但是之后呢?……好像进行不下去了!死记硬背记住了两个分析模型却不明其意,输出结果如同天书不会解读,各种参数全部使用缺…