# Chinese translations for R package # Copyright (C) 2005 The R Foundation # This file is distributed under the same license as the PACKAGE package. # 陈斐 <feic@normipaiva.com>, 2006. # 邓小冬 DENG Xiaodong <xd_deng@hotmail.com>, 2015. # msgid &qu

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

来自 Google 的 R 语言编码风格指南R 语言是一门主要用于统计计算和绘图的高级编程语言. 这份 R 语言编码风格指南旨在让我们的 R 代码更容易阅读.分享和检查. 以下规则系与 Google 的 R 用户群体协同设计而成. 概要: R编码风格约定 文件命名: 以 .R (大写) 结尾 标识符命名: variable.name, FunctionName, kConstantName 单行长度: 不超过 80 个字符 缩进: 两个空格, 不使用制表符 空白 花括号: 前括号不折行写, 后括

环境设置函数为options(),用options()命令可以设置一些环境变量,使用help(options)可以查看详细的参数信息. 1. 数字位数的设置,options(digits=n),n一般默认情况下是7位,但实际上的范围是1~22,可以随意设置位数. #这个命令,可以把R的整数表示能力设为10位. options(digits=10) 2. 扩展包的安装,使用下面的命令,可以联网安装扩展包. options(CRAN="http://cran.r-project.org")

R语言常用函数 基本 一.数据管理vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量character:字符型向量 list:列表 data.frame:数据框c:连接为向量或列表 length:求长度 subset:求子集seq,from:to,sequence:等差序列rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象sort,order,unique,rev:排序unlist:展平列表attr,attributes:对象属性mode,typeof:对象存储模式与类型nam

能够用来做统计分析的软件和程序很多,目前应用比较广泛的包括:SPSS, SAS.R语言,Matlab,S-PLUS,S-Miner等.下面我们来看一下各应用的特点: SPSS: 最简单的,都是菜单操作,不过不利于二次程序开发. SAS: 需要购买,该软件录入语言要非常精确,不能出错,难操作. R语言:免费软件,可以菜单操作,不过一般要编程的,二次程序开发. Matlab:基本是程序操作,和R语言差不多,不过功能比较强大. S-PLUS: 需要购买,基本也是菜单操作,和SPSS差不多. R与SPS

在R中,基本的数据结构有:向量,矩阵,数组,数据框,列表,因子,函数等. 向量:一系列同类型的有序元素构成. 向量是一维结构. 向量是R最简单的数据结构,在R中没有标量. 标量被看成1个元素的向量. 向量元素必须是同类型的. 由于向量是最简单的数据结构,因此本章中以向量为例子来解释各个概念. 矩阵:二维的同类型元素的集合. 矩阵由函数matrix创建. 矩阵需要输入行数,列数. 矩阵是二维的,引用元素可通过双下标做索引. 矩阵在物理实现时,是向量附加行列数属性来实现的,因此也可以通过向量的方式引

函数是一个组织在一起的一组以执行特定任务的语句.R语言有大量的内置函数,用户也可以创建自己的函数. 在R语言中的函数是一个对象,所以R语言解释器为能够通过控制到该函数,带有参数可能是函数必要完成的操作. 反过来函数执行其任务,并将控制返回到其可以被存储在其它的目的解释器以及任何结果. 函数定义 R函数是通过使用关键字 function 来创建.R函数的定义基本语法如下: function_name <- function(arg_1, arg_2, ...) { Function body }

在导入数据并且将数据进行组织和初步可视化以后,需要对数据进行分布探索和两两关系分析等.主要内容有描述性统计分析.频数表和列联表.相关系数和协方差.t检验.非参数统计. 7.1描述性统计分析 7.1.1方法云集 书上说,R中的描述性统计量函数“多的尴尬”.summary函数返回最大值.最小值.上下四分位数.中位数.平均值以及因子向量和逻辑向量的频数统计.还讲了apply.sapply函数,写了峰度和偏度.fivenum函数可以返回图基五数,即最小值,下分位数,中位数,上四分位数,最大值. 扩展:

请先安装好R和RStudio 如果不干别的,控制台就是一个内置计算器 2 * 3 #=> 6 sqrt(36) #=> 6, square root log10(100) #=> 2, log base 10 10 / 3 #=> 3.3, 10 by 3 10 %/% 3 #=> 3, quotient of 10 by 3 10 %% 3 #=> 1, remainder of 10 by 3 余数 分配符 a <- 10 # assign 10 to 'a'

引言 一监督学习 二无监督学习 三强化学习 四通用机器学习算法列表 线性回归Linear Regression 逻辑回归Logistic Regression 决策树Decision Tree 支持向量机SVM Support Vector Machine 朴素贝叶斯Naive Bayes K近邻KNN K- Nearest Neighbors K均值K-Means K-means如何形成群类 随机森林Random Forest 降维算法Dimensionality Reduction Algo

有关install.packages()函数的详见:R包 package 的安装(install.packages函数详解) R的包(package)通常有两种:1 binary package:这种包属于即得即用型(ready-to-use),但是依赖与平台,即Win和Linux平台下不同.2 Source package: 此类包可以跨平台使用,但用之前需要处理或者编译(compiled). 以下一些常用的包相关的函数:.libPaths():查看包的安装目录library():查看已经安装

  #查看已安装的包,查看已载入的包,查看包的介绍 ########例题3.1 #向量的输入方法 w<-c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5, 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0) plot(w)#概况,数据的可视化可以让我们看的更轻松 summary(w) #求均值 w.mean<-mean(w); w.mean w[2]#选取特定位置的数字 #控制异常值,trim表示去掉异常值的比例

CENTOS7安装R语言环境 yum install texinfo.x86_64 yum install texlive.x86_64 cd /opt wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/src/base/R-3/R-3.3.1.tar.gz tar -zxvf ./R-3.3.1.tar.gz wget http://ftp.jaist.ac.jp/pub/CTAN/fonts/inconsolata.zip unzip ./inco

R 语言实战(第二版) part 2 基本方法 -------------第6章 基本图形------------------ #1.条形图 #一般是类别型(离散)变量 library(vcd) help(Arthritis) #类风湿性关节炎新疗法研究结果 head(Arthritis) count <- table(Arthritis$Improved) barplot(count,main="simple bar plot",xlab = "improvement

R 语言实战(第二版) part 5-2 技能拓展 ----------第21章创建包-------------------------- #包是一套函数.文档和数据的合集,以一种标准的格式保存 #1.测试npar包.进行非参组间比较 pkg <- "npar_1.0.tar.gz" loc <- "http://www.statmethods.net/RiA" url <- paste(loc,pkg,sep = "/") d

目录 1.理解Kmeans聚类 1)基本概念 2)kmeans运作的基本原理 2.Kmeans聚类应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练模型 4)评估性能 5)提高模型性能 1.理解Kmeans聚类 1)基本概念 聚类:无监督分类,对无标签案例进行分类. 半监督学习:从无标签的数据入手,是哦那个聚类来创建分类标签,然后用一个有监督的学习算法(如决策树)来寻找这些类中最重要的预测指标. kmeans聚类算法特点: kmeans算法涉及将n个案例中的每一个案例分配到指定k个类中的一个(

树状图(或树形图)是一种网络结构.它由一个根节点组成,根节点产生由边或分支连接的多个节点.层次结构的最后一个节点称为叶.本文主要基于R语言实现树形图的绘制.关于python实现树形图的绘制见:基于matplotlib实现树形图的绘制 之所以还用R语言实现树形图的绘制,主要原因在于R语言所实现的树形图比python实现的更加多样.R语言树形图提供以下两种类型: 分层树形图:类似CEO管理团队领导管理员工等等. 聚类树形图:聚类将一组个体按相似性分组.它的结果可以可视化为一棵树. 本文主要参考:De

本文主要是为了从零开始学习和理解R语言,简要介绍了该语言的最重要部分,以快速入门.主要参考文章: R-Tutorial R语言程序的编写需要安装R或RStudio,通常是在RStudio中键入代码.但是RStudio个人感觉并不好用,因此本人编写的R语言程序都是在Jupyter Notebook平台使用.具体可以见在 Jupyter Notebook 中使用R语言.R语言和Python,matlab一样都是解释型语言,语法差别不大,容易入门.其他进阶内容见R语言个人笔记 文章目录 1 入门基础

环状条形图(Circular barplot)是条形图的变体,图如其名,环状条形图在视觉上很吸引人,但也必须小心使用,因为环状条形图使用的是极坐标系而不是笛卡尔坐标系,每一个类别不共享相同的Y轴.环状条形图非常适合于周期性数据,本文主要介绍基于R语言实现环状条形图的绘制.本文主要参考链接:Circular barplot R语言的环状条形图主要基于tidyverse包实现,tidyverse是一组R包的集合,这些R包共享共同的原理并旨在无缝地协同工作,具体介绍见: tidyverse 安装命令如

文章目录 1 ggplot2入门笔记1-ggplot2简要教程 1. 设置 The Setup 2. 图层 The Layers 3. 标签 The Labels 4. 主题 The Theme 5. 分面 The Facets 6. 常用函数 Commonly Used Features 6.1 绘制时间序列图(使用ggfortify) 6.2 在同一ggplot上绘制多个时间序列 6.3 条形图 6.4 自定义布局 6.5 翻转坐标轴 6.6 调整X和Y轴范围 6.7 等坐标轴 6.8 变更