最近准备写一篇关于自组织映射 (Self-organizing map)的文章.SOM的代码很多,研究了一圈之后目前使用最顺手的是R语言的kohonen包. 这个kohonen包功能很丰富,但是接口不是特别合理.R语言包大部分是统计学家写的,功能强大,数学上严谨,但是不怎么考虑代码的规范和简洁. kohonen最重要的四个函数: som xyf supersom somgrid 这个命名的随意性容易让程序员抓狂.简单说,som和xyf是supersom的封装版本,分别对应单层SOM和双层SOM,

Quandl R Package 通过Quandl API可以快速准确地获取宏观经济数据.(https://www.quandl.com/docs/api) 分享两个国外的优秀网站 R和Python在线免费学习的网站>超赞 高频数据与算法学习 This is Quandl's R package. The Quandl R package uses the Quandl API. The official Quandl R package manual can be found here. Li

factoextra is an R package making easy to extract and visualize the output of exploratory multivariate data analyses, including: Principal Component Analysis (PCA), which is used to summarize the information contained in a continuous (i.e, quantitati

R语言分类算法之随机森林 1.原理分析: 随机森林是通过自助法(boot-strap)重采样技术,从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练集样本集合,然后根据自助样本集生成k个决策树组成的随机森林,新数据的分类结果按照决策树投票多少形成的分数而定. 通俗的理解为由许多棵决策树组成的森林,而每个样本需要经过每棵树进行预测,然后根据所有决策树的预测结果最后来确定整个随机森林的预测结果.随机森林中的每一颗决策树都为二叉树,其生成遵循自顶向下的递归分裂原则,即从根节点开始依次对训练集

http://www.cnblogs.com/emanlee/archive/2012/12/05/2803606.html

最近的关键字:分类算法,outlier detection, machine learning 简介: 此文将 k-means,decision tree,random forest,SVM(support vector mechine),人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN )这几种常见的算法 apply 在同一个数据集 spam,看各种方法预测错误率,或准确率,旨在追求预测准确性,辨识出这几种方法的实用性,对背后的理论依据,大量的数学公式,不作讨论(能

Today, i try to install a package in R named 'DOBDC', while i meet a message: > install.packages('RODBC') package ‘RODBC’ is available as a source package but not as a binary 警告信息:package ‘RODBC’ is not available (for R version 3.1.2) Then, i opened

Every now and again someone comes along and writes an R package that I consider to be a 'game changer' for the language and it's application to Data Science. For example, I consider dplyr one such package as it has made data munging/manipulation that

It has been possible for some years to launch a web map from within R. A number of packages for doing this are available, including: RgoogleMaps, an interface to the Google Maps api leafletR, an early package for creating Leaflet maps with R rCharts,

http://www.sthda.com/english/wiki/create-and-format-word-documents-using-r-software-and-reporters-package Install and load the ReporteRs R package Create a simple Word document Add texts : title and paragraphs of texts Format the text of a Word docum

最近在读<R语言与网站分析>,书中对分类.聚类算法的讲解通俗易懂,和数据挖掘理论一起看的话,有很好的参照效果. 然而,这么好的讲解,作者居然没提供对应的数据集.手痒之余,我自己动手整理了一个可用于分类算法的数据集(下载链接:csdn下载频道搜索“R语言与网站分析:数据集样例及分类算法实现”),并用R语言实现了朴素贝叶斯.SVM和人工神经网络分类. 数据集记录的是泰坦尼克号乘客的存活情况.数据集包括乘客的等级(class).年龄(age).性别(sex)和存活情况(survive),最终希望通过

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/

[翻译]Awesome R资源大全中文版来了,全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么? 阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究 7.Web技术和服务 8.并行计算 9.高性能 10.语言API 11.数据库管理 12.机器学习 13.自然语言处理 14.贝叶斯 15.最优化 16.金融 17.生物信息学 18.网络分析 19.R 开发 20.日志 21.数据包 22.其他工具 23.其他编译器 24.R学习

这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单 通过这些翻译了解这些工具包,以后干活也就方便多了.不过翻译这个东西的确要靠耐心,翻译,编辑花费了至少一周的空余时间. 在编辑本文的过程中,惊喜的发现Awesome系列的其他资源:地址在github: 1.DotNet 资源大全中文版 2.Java资源大全中文版 3.JavaScript 资源大全中文版 一  集成开发环境 RStudio –

直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单 通过

现在对R感兴趣的人越来越多,很多人都想快速的掌握R语言,然而,由于目前大部分高校都没有开设R语言课程,这就导致很多人不知道如何着手学习R语言. 对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人

R 语言的优劣势是什么? 2015-05-27 程序员 大数据小分析   R,不仅仅是一种语言 本文原载于<程序员>杂志2010年第8期,因篇幅所限,有所删减,这里刊登的是全文. 工欲善其事,必先利其器,作为一个战斗在IT界第一线的工程师,C/C++.java.perl.python.ruby.php.javascript.erlang等等等等,你手中总有一把使用自如的刀,帮助你披荆斩棘. 应用场景决定知识的储备与工具的选择,反过来,无论你选择了什么样的工具,你一定会努力地把它改造成符合自己应

SparkR (R on Spark) 概述 SparkDataFrame 启动: SparkSession 从 RStudio 来启动 创建 SparkDataFrames 从本地的 data frames 来创建 SparkDataFrames 从 Data Sources(数据源)创建 SparkDataFrame 从 Hive tables 来创建 SparkDataFrame SparkDataFrame 操作 Selecting rows(行), columns(列) Groupin

[怪毛匠子整理] 1.下载 wget http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz 2.解压: tar -zxvf R-3.0.1.tar.gz cd R-3.0.1 3.安装 yum install readline-devel yum install libXt-devel ./configure 如果使用rJava需要加上 --enable-R-shlib ./configure  --enable-R-shlib -

随机森林模型是一种数据挖掘模型,常用于进行分类预测.随机森林模型包含多个树形分类器,预测结果由多个分类器投票得出. 决策树相当于一个大师,通过自己在数据集中学到的知识对于新的数据进行分类.俗话说得好,一个诸葛亮,玩不过三个臭皮匠.随机森林就是希望构建多个臭皮匠,希望最终的分类效果能够超过单个大师的一种算法.随机森林的分类效果(即错误率)与以下两个因素有关: ①森林中任意两棵树的相关性:相关性越大,错误率越大. ②森林中每棵树的分类能力:每棵树的分类能力越强,整个森林的错误率越低. 减小特征选择个

R的优点:免费,开源,体积小.缺点:对大文本处理差,另外一个也在于开源,package如果出错,烦死你.当你跑比较大的simulation,对效率有要求的时候,有时还是不得不用C,这可能是10小时和10分钟的差别,毫不夸张.SAS流行于公司,R流行于研究机构和大学数据分析不是单纯的靠软件来做的,需要很好的数学基础. 统计学工具各有千秋.https://englianhu.wordpress.com/statistics/学了R,可以免去学spss,matalab,ucinet等等众多的软件,可以