R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

R 语言中为了进行数据分析,比如回归分析,这时候对于数据表格中的factor类型的数据会带来弊端,比如对因子的每一个数据都进行一次回归,这样就显得很复杂,且违背了我们的初衷,需要把factor转换为numeric格式. factor不能直接转换为numeric格式,它会按照因子的大小顺序依次取值1,2,3...... 想要正确转换为对应的数值,可以先把factor转换为character格式,然后再转换为numeric,就可以正确显示数值 > data<- read.csv('breast_c

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html Tuesday, March 31, 2015 之前用rvest帮人写了一个定期抓取amazon价格库存,并与之前价格比较的小程序,算是近期写过的第一个完整的程序了.里面涉及了一些报错的处理. 这里主要参考了stackoverflow上的以下问答: How to skip an error in a loop skip to next value of loop upon error in R

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 自从买了kindle以后,总是想要定期刷有没有便宜的书,amazon经常有些1元/2元的书打特价,但是每次都去刷那些榜单太麻烦了,而且榜单又不能按照价格排名,捞书有点累 所以自己用R语言的rvest包简单写了一个小程序,让它自动按照不同价格区间把特价书给分出来. 主要看的是kindle新品排行榜和最快畅销榜. 销售爬升最快榜: http://www.amazon.cn/gp/move

入门书籍:R语言实战 进度:1-4章 摘要: 1)实用的包 forecast:用于做时间序列预测的,有auto.arima函数 RODBC:可以用来读取excel文件.但据说R对csv格式适应更加良好,相应的导入导出均较为方便(read.table, write等) reshape:目前用到rename函数,可以方便的对数据变量重命名 fCalendar:在日期输入处提及,据说对日期运算有奇效,但无具体示例.同理如lubridate sqldf:在数据选取处提及,可代替subset以及各种whe

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

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE

R语言中有几个常用的函数,可以按组对数据进行处理,apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等.这几个函数功能有些类似,下面介绍下这几个函数的用法. Apply 这是对一个Matrix或者Array进行某个维度的运算.其格式是: Apply(数据,维度Index,运算函数,函数的参数) 对于Matrix来说,其维度值为2,第二个参数维度Index中,1表示按行运算,2表示按列运算.下面举一个例子: m<-matrix(1:6,2,3) 构建一个简单的2行3列的矩

转自 雪晴网 [R]如何确定最适合数据集的机器学习算法 抽查(Spot checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型.本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法,文中还包括各个算法的 R 语言代码,你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中. 适用于你的数据集的最佳算法 你无法在建模前就知道哪个算法最适用于你的数据集.你必须通过反复试验的方法来寻找出可以解决你的问题的最佳算法,我称这个过程为 spot checking.我们所遇到的问题不是我应该采用哪个算法来处理我的数

之前一直只是在写小程序脚本工具,几乎不会对异常和错误进行控制和处理. 随着脚本结构和逻辑更复杂,脚本输出结果的准确性验证困难,同时已发布脚本的维护也变得困难.所以也开始考虑引入异常处理和测试工具的事情. 不过好像R语言的异常处理似乎有些辣鸡?查了下资料和try的文档说明,感觉说的并不清楚. 在网上查了一些资料,对R语言异常处理做了比较详细的说明,留档作为参考.至于测试工具的问题,后续还是再考虑下. 文章链接:R语言-处理异常值或报错的三个示例 原文参考了以下几个网页: http://stacko

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

Rmarkdown用法与R语言动态报告数据分析用R语言非常便捷,因为R语言的社区强大,并且在不断更新和完善,提供了各种分析利器.Knitr和Rmarkdown包则是数据分析中的动态报告利器. 下面是一份输出HTML文档的Rmd文件.备忘--- # 一级标题(#+空格+文字) ## 二级标题(##+空格+文字) ....... ....... ##### 五级标题 ### 无序列表 运动: - 篮球 - 足球 ### 有序列表排名: 1. 第一名 2. 第二名 3. 第三名 ## 嵌入代码 把r换

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);}.main-container {

向量是R语言最基本的数据类型. 单个数值(标量)其实没有单独的数据类型,它只不过是只有一个元素的向量. x <- c(1, 2, 4, 9) x <- c(x[1:3], 88, x[4])   #在最后一个数前面插入一个数值88,可以看到用x[4]可以取出第4个元素,用x[1:3]可以取出前3个元素 typeof(x)    #查看向量里的元素的类型,注意默认是double.[1] "double" mode(x)    #r语言中变量类型称为模式(mode).[1] &

原创博客,未经允许,不得转载. 生存分析,survival analysis,顾名思义是用来研究个体的存活概率与时间的关系.例如研究病人感染了病毒后,多长时间会死亡:工作的机器多长时间会发生崩溃等.  这里“个体的存活”可以推广抽象成某些关注的事件. 所以SA就成了研究某一事件与它的发生时间的联系的方法.这个方法广泛的用在医学.生物学等学科上,近年来也越来越多人用在互联网数据挖掘中,例如用survival analysis去预测信息在社交网络的传播程度,或者去预测用户流失的概率. R里面有很成熟

此书网上有英文电子版:Machine Learning with R - Second Edition [eBook].pdf(附带源码) 评价本书:入门级的好书,介绍了多种机器学习方法,全部用R相关的包实现,案例十分详实,理论与实例结合. 目录 第一章 机器学习简介 第二章 数据的管理和理解 第三章 懒惰学习--使用近邻分类 第四章 概率学习--朴素贝叶斯分类 第五章 分而治之--应用决策树和规则进行分类 第六章 预测数值型数据--回归方法 第七章 黑箱方法--神经网络和支持向量机 第八章 探

今天接手一个重复性工作, 需要手工把产品运营们在excel里写的活动规则, 插入数据库表中.为了减少出错, 提高效率. 再加上最近刚刚学R语言, 就用R练练手, 自动生成mysql的sql语句. 一次性提交. 刚才就是判断一个值是否是整数折腾了一小会儿.后来发现R判断这个很简单. 就是as.integer(money) != as.numeric(money) require("XLConnect")library("WriteXLS")wb <-loadWo

R语言最基本的数据类型-向量(vector) 1.插入向量元素,同一向量中的所有的元素必须是相同的模式(数据类型),如整型.数值型(浮点数).字符型(字符串).逻辑型.复数型等.查看变量的类型可以用typeof(x)函数查询. > #插入向量元素 > x <- c(88,5,12,13) > x [1] 88 5 12 13 > x <- c(x[1:3],168,x[4]) #插入168数字在13之前 > x [1] 88 5 12 168 13 > 2.

1.简单会话 > x<-c(1,2,4) > x [1] 1 2 4 R语言的标准赋值运算符是<-.也可以用=,不过不建议用它,有些情况会失灵.其中c表示连接(concatenate) > q<-c(x,x,8) > q [1] 1 2 4 1 2 4 8 取q中的某个元素,R下标是从1开始的. > q[2] [1] 2 利用现有函数求均值,方差 mean(q) sd(q)#“#”为注释符号 2.函数入门: 创建一个计算计数个数的函数 > oddcou

R语言笔记 学习R语言对我来说有好几个地方需要注意的,我觉得这样的经验也适用于学习其他的新的语言. 语言的目标 我理解语言的目标就是这个语言是用来做什么的,为什么样的任务服务的,也就是设计这个语言的动机.比如C++是为系统编程服务的,java是为企业级应用服务的.R语言是用于统计分析,这样在R的系统中有大量的库(或者是package)用来实现特定的统计方法. 基本的数据类型 学习各个语言的第一步是了解这个语言的最基本的数据类型,这决定如何使用变量进行计算. 基本数据类型是直接由语言本身所定义的变