rJava 包的安装与载入 一般文本分词的教程都会贴出: install.packages("rJava") library(rJava) 来引导我们装载rJava包,运行install.packages("rJava") 一般可以顺利下载该package,但是运行library(rJava)时,经常有新手同学会遇到加载失败的情况,报错如下: Error : loadNamespace()里算'rJava'时.onLoad失败了,详细内容: 调用: fun(libn

Mac下R语言环境搭建 博主在数据分析的时候一直用的python(MATLAB太重了),最近跟其他搞学术的人合作,需要用一下R语言,所以也打算顺便学习一下R. R语言简介 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. R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发. R语言的核心是解释计算机语言,其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程. R语言允许与以C,C ++,.Net,Python或FORTRAN语言编写的

R是免费开源的软件,具有强大的数据处理和绘图等功能.下面是R开发环境的搭建过程. 一.点击网址 https://www.r-project.org/ ,进入"The R Project for Statistical Computing"界面. 二.点击加粗字体的"download R",进行"CRAN Mirrors"镜像选择页面. 三.下拉滚动条,找到 从中选择镜像网址,这里点击第二项. 四.在界面下选择"Download R fo

R 语言在统计计算和画图方面有着显著的优势,因此在大数据领域也有其一席之地. 本文将演示怎样搭建R 语言开发环境. 搭建R 语言开发环境,主要有两个步骤: - 安装 R 到操作系统 - 安装支持 R 的IDE 详细步骤: [1] 安装 R 到操作系统 1. 对于Windows,安装包下载地址:http://ftp.ctex.org/mirrors/CRAN/bin/windows/base/R-3.1.1-win.exe 2. Install R,安装完后打开R console: 3. 能够输入

R语言开发环境搭建 一.环境 Win7 64bit系统 二.R软件下载 R 3.5.2 for Windows,官网:https://www.r-project.org/ RStudio 1.1.463 - Windows Vista/7/8/10,下载官网:https://www.rstudio.com/ 三.R 3.5.2 for Windows安装 步骤: (1)R 3.5.3 for Windows下载: (2)R 3.5.2 安装: (3)R 3.5.2 界面 四.RStudio 1.

1.R语言的下载 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/ 2.R语言的安装 安装完后,打开R Console 输入 pie(c(0.9, 0.2, 0.3, 0.4))  回车执行 3.Eclipse配置R语言开发环境 安装R 的 Eclipse Plugin StatET插件 eclipse 创建一个R项目 在R script里面,输入一行代码:“pie(c(0.9, 0.2, 0.3, 0.4))” 配置 R 执行环境 设置R Environme

StatET 官网 http://www.walware.de/goto/statet Installation 点击菜单栏 help --> Install New Software 配置R语言的环境 新建一个 R project

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 前言: 应用背景兼吐槽 继续延续之前每个月至少一次更新博客,归纳总结学习心得好习惯. 这次的主题是论R与excel的结合,又称 论如何正确把EXCEL文件喂给R处理 分为: 1. xlsx包安装及注意事项 2.用vba实现xlsx批量转化csv 以及,这个的对象,针对跟我一样那些从R开始接触编程的,一直以来都是用excel做数据分析的人……编程大牛请轻拍 之所以要研究这个,是因为最近

最近有好多r语言的爱好者问我r语言的事情,在百度上简单的收一收,感觉都在扯淡,真正适合初学者入门的资料几乎没有,比如最开始用什么编辑器比较好,在哪下载,最开始学习的例子有什么?  在日本网站上反倒是找到了不少的好资料,现在吧连接给出. 統計解析 & R言語 超初心者入門資料まとめ 基本统计知识和r语言下载安装到基本语法ppt http://morizyun.github.io/blog/statistics-analysis-bigginer-r/ 各种函数用法 http://cse.naro.

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:2013年末,Google发布的 word2vec工具引起了一帮人的热捧,大家几乎都认为它是深度学习在自然语言领域的一项了不起的应用,各种欢呼"深度学习在自然语言领域开始发力 了". 基于word2vec现在还出现了doc2vec,word2vec相比传统,考虑单词上下文的语义:但是doc2vec不仅考虑了单词上下文的语义,

XGBoost不仅仅可以用来做分类还可以做时间序列方面的预测,而且已经有人做的很好,可以见最后的案例. 应用一:XGBoost用来做预测 -------------------------------------------------- 一.XGBoost来历 xgboost的全称是eXtreme Gradient Boosting.正如其名,它是Gradient Boosting Machine的一个c++实现,作者为正在华盛顿大学研究机器学习的大牛陈天奇.他在研究中深感自己受制于现有库的计

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- R语言H2o包的几个应用案例 笔者寄语:受启发想了解H2o平台的一些R语言实现,网上已有一篇H2o的demo文件.笔者在这多贴一些案例,并且把自己实践的一些小例子贴出来. 关于H2o平台长啥样,可以看H2o的官网,关于深度学习长啥样,可以看一些教程,比如ParallelR博客之中的解析. 下面主要是贴几个案例,让大家看看. ----------

笔者:受alphago影响,想看看深度学习,但是其在R语言中的应用包可谓少之又少,更多的是在matlab和python中或者是调用.整理一下目前我看到的R语言的材料: ------------------------------------------------------------ 近期,弗莱堡大学的Oksana Kutina 和 Stefan Feuerriegel发表了一篇名为<深入比较四个R中的深度学习包>的博文.其中,四个R包的综述如下: MXNet: MXNet深度学习库的R接

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11578.html 一.写在前面 之前在简书首页看到了Python爬虫的介绍,于是就想着爬取B站弹幕并绘制词云,因此有了这样一个简单的尝试,从搭建环境到跑通demo,不懂语法,不知含义,装好环境,查到API,跑通Demo,就是目标!纯零基础萌新! 关于环境的安装及调试过程中遇到的问题记录请移步 二.Python爬取B站弹幕 环境说明 windows8.1 x64+python3.6+scrapy1.4 参考文档: scr

R语言中文社区历史文章整理(类型篇)   R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图 今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP——自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作 借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形

1.目前R 语言处于入门阶段吧,能够执行一些简单的模型了,还是有收获的. 但是在跑模型的时候经常遇到各种各样的错误,最常见的错误就是数据带入模型之后,数据的类型不对,因此模型跑不下去,因此说,利用help查看下函数及参数的使用非常重要,而且因为不太熟练,导致进行一些数据处理的额时候,要花大量的时间查阅相关函数,我在学python的时候也遇到了这个让人头大的事情,就是要一直查查查

简介 统计学一直在研究如何从数据中得到可解释的东西,而机器学习则关注如何将数据变成一些实用的东西.对两者做出如下对比更有助于理解“机器学习”这个术语:机器学习研究的内容是教给计算机一些知识,再让计算机利用这些知识完成其他的任务.相比之下,统计学则更倾向于开发一些工具来帮助人类认识世界,以便人类可以更加清晰地思考,从而做出更佳的决策. 在机器学习中,学习指的是采用一些算法来分析数据的基本结构,并且辨别其中的信号和噪声,从而提取出尽可能多的(或者尽可能合理的)信息的过程.在算法发现信号或者说模式之后

R语言作为BI中ETL的工具,增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互. 外加其强大数据变换清洗函数,为ETL提供一条方便快捷的道路. RODBC ROracal RMysql Rmongodb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_cheat_sheet.pdf step1 新建连接con,并查看其信息 library(RODBC) con<-odbcConn

R语言安装包可以从这个地址选择合适的URL去下载:https://cran.r-project.org/mirrors.html,这里使用这个https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/,如下: 下载对应平台的安装包即可,这里我下载Mac OS X的,目前版本是3.3.2. 注意: 在下载文件描述可以看到,需要X11环境的支持,不过安装包已经包含这些必须的包在里面了! 安装完后,可以在应用程序看到图标"R": 点击打开后界面如下: 当然,也有图形

先上图 R语言的REmap包拥有非常强大的空间热力图以及空间迁移图功能,里面内置了国内外诸多城市坐标数据,使用起来方便快捷. 开始 首先安装相关包 install_packages("devtools") install_packages("REmap") library(devtools) library(REmap) 我们来试试其强大的城市坐标获取功能 city<- c("beijing","上海") get_geo

最近在网上看R的代码,常常看到 x %>% y 的写法. 样子看着像是pipe的用法,搜了一下, 没找到语法的相关说明. 今天突然开窍,想着 %>% 可能不是语言本身支持的语法,可能是某个包自己定义的. 于是查了下dplyr的文档,发现确实有关于%>%的解释,这个符号确实是个pipe符号. 用法为将左边的x作为参数赋予到右边的y函数中. 最初的版本来自magrittr包,顺着dplyr的文档可以找到解释. 将%>%作为R语言的pipe应该已经是业内共识的规范了,能看到很多地方在这样