在大数据如火如荼的时候,机器学习无疑成为了炙手可热的工具,机器学习是计算机科学和统计学的交叉学科, 旨在通过收集和分析数据的基础上,建立一系列的算法,模型对实际问题进行预测或分类. R语言无疑为我们提供了很好的工具,它正是计算机科学和统计科学结合的产物,开源免费, 相对于Python.Orange Canvas.Weka.Kinme这些免费的数据挖掘软件来说,更容易上手,统计图形也更加美观. 今天在这里和大家介绍一下Caret机器学习包的一些基本用法.   一.数据收集       下载kern

R语言中的数据处理包dplyr.tidyr笔记   dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于“tidy”你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. 本文将介绍dplyr包的下述五个函数用法: 筛选: filter() 排列: arrange() 选择: select() 变形: mutate() 汇总: summ

R语言中的机器学习包   Machine Learning & Statistical Learning (机器学习 & 统计学习)  网址:http://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html维护人员:Torsten Hothorn  版本:2008-02-18 18:19:21  翻译:R-fox, 2008-03-18 机器学习是计算机科学和统计学的边缘交叉领域,R关于机器学习的包主要包括以下几个方面:   1)神经网络(N

安装R语言中的外部包时,出现错误提示 试开URL’https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/windows/contrib/3.3/ggplot2_2.2.1.zip'Content type 'application/zip' length 2760467 bytes (2.6 MB)downloaded 2.6 MB 程序包‘ggplot2’打开成功,MD5和检查也通过Warning: 无法将临时安装‘D:\work\software_lis

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~ --------------------------- openNLP是NLP中比较好的开源工具,R语言中有openNLP packages,但是呢,貌似对中文的支持并不好,笔者试了试,发现结果并不如意.但是也算认识了一番,就来介绍一下. 一些内容转载于白宁超老师:OpenNLP:驾驭文本,分词那些事 ---------------------------------------- 一.openNL

在R.layout.test文件时,总是找不到您想要的文件,可是它明明就在layout文件下面,而且在R.Java中也已经生成了,那么找不到的原因就是你导入了Android.R的包,这样你永远找不到你想要是,你应该导入自己项目的R文件.如图: (你应该导入下面的,但是往往坑爹的android.R在上面!) 我最后的解决方法是在代码中加上包名引用: setContentView(com.example.coolcode.R.layout.test); 文章转自:http://blog.csdn.n

android制作jar包: 新建android工程,然后右击,点击导出,选择导出类型为Java下的JAR file,在java file specification 中不要选择androidmanifest.xml和res文件夹,就可以了.否则在调用jar包的时候会出现“Error generating final archive: Found duplicate file for APK: AndroidManifes”这个错误. 如果在android用调用jar包,需要在工程的属性的Jav

这两天,由于要做一个文本分析的内容,所以搜索了一天R语言中的可以做文本分析的加载包,但是在安装包的过程,真是被虐千百遍,总是安装不成功.特此专门写一篇博文,把整个心塞史畅快的释放一下. --------------------------------------------------------------------------------回归正题,华丽丽的分割线-----------------------------------------------------------------

沉淀,再出发:python中的pandas包 一.前言 python中有很多的包,正是因为这些包工具才使得python能够如此强大,无论是在数据处理还是在web开发,python都发挥着重要的作用,下面我们看一下python用于数据处理的pandas包以及相应的用法. 二.pandas的使用 2.1.pandas简介 Numpy.Matplotlib,Pandas是Python科学计算的支柱. NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供

1,socket套接字 一个接口模块,在tcp/udp协议之间的传输接口,将其影藏在socket之后,用户看到的是socket让其看到的. 在tcp中当做server和client的主要模块运用 #server sk = socket.socket() sk.bind(('127.0.0.1',9000))#绑定一个端口IP地址和端口 sk.listen() #接收数据 conn,addr = sk.accept() #获取接收数据的主内容和ip地址 count= conn.recv(1024)

R语言中的字符处理 (2011-07-10 22:29:48) 转载▼ 标签: r语言 字符处理 字符串 连接 分割 分类: R R的字符串处理能力还是很强大的,具体有base包的几个函数和stringr包. 1.计算字符串的字符数 nchar()  2. 字符串连接 paste(..., sep = " ", collapse = NULL),其中collpase参数可将多个字符串连接成一个. ===================================== > pa

一 模块 模块:就是一组功能的集合体, 我们的程序可以直接导入模块来复用模块里的功能 导入方式 一般为 : import 模块名 在python中, 模块一般分为四个通用类别 1使用python编写.py 文件 .已被编译为共享库或DLL 的c 或c++扩展 3把一系列模块组织到一起的文件夹(注:文件夹下有一个__init__.py文件,该文件夹称之为包) .使用c编写并链接到python解释器的内置模块 使用模块的优点: 1.从文件级别组织程序, 更方便管理 2.拿来主义, 提升开发效率 二

1.软件包分类: (1)源码包: 优点:开源,即用户可以看到源代码,用户可以修改源代码:可以自由选择所需的功能:软件是编译安装,效率更高. 缺点:需要手动安装,安装慢. (2)二进制包(RPM包.系统默认包): 缺点:编译之后的包,不能看到源代码:功能选择不够灵活:依赖性(卸载安装有严格顺序). 优点:不需要手动安装,安装速度快:包管理系统简单(安装.卸载.升级.验证等) 2.RPM包管理——命令管理方式 (1)RPM包命名规则: noarch:适用于任何的硬件平台. name:表示包的名称,包

Linux 下的软件包众多,而且几乎都是经 GPL 授权的,也就是说这些软件都免费,振奋人心吧?而且更棒的是,这些软件几乎都提供源代码(开源的),只要你愿意,就可以修改程序源代码,以符合个人的需求和习惯.当然,你要具备修改这些软件的能力才可以. 源码包到底是什么呢?其实就是软件工程师使用特定的格式和语法所书写的文本代码,是人写的计算机语言的指令,一般由英文单词组成.是不是有点晕? 其实源代码程序是程序员写的计算机指令,符合特定的格式和语法.那么,众所周知,计算机可以识别的是机器语言,也就是二进制

R语言中样本平衡的几种方法 在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学习算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性.在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测.因此,机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上.不平衡分类是一种有监督学习,但它处理的对象中有一个类所占的比例远远大于其余类.比起多分类,这一问题在二分类中更为常见.不平衡一词指代数据中响应变量(被解释变量)的分布不均衡,如果一个数据集的响应变量在不同类上的分布差别较大我们

R语言中动态安装库 在一个R脚本中,我们使用了某些library,但是发现运行环境中没有这个library,如果能检测一下有没有这个包,没有就自动安装该多好.而R中非常方便地支持这些,只要联网. 代码如下: site<-"http://cran.r-project.org" if (!require("ggplot2")) { install.package("ggplot2", repos=site) }

分类-回归树模型(CART)在R语言中的实现 CART模型 ,即Classification And Regression Trees.它和一般回归分析类似,是用来对变量进行解释和预测的工具,也是数据挖掘中的一种常用算法.如果因变量是连续数据,相对应的分析称为回归树,如果因变量是分类数据,则相应的分析称为分类树. 决策树是一种倒立的树结构,它由内部节点.叶子节点和边组成.其中最上面的一个节点叫根节点. 构造一棵决策树需要一个训练集,一些例子组成,每个例子用一些属性(或特征)和一个类别标记来描述.

R语言中的线性判别分析_r语言 线性判别分析 在R语言中,线性判别分析(Liner Discriminant Analysis,简称LDA),依靠软件包MASS中有线性判别函数lqa()来实现.该函数有三种调用格式: 1)当对象为数据框data.frame时 lda(x,grouping,prior = propotions,tol = 1.0e-4,method,CV = FALSE,nu,-) 2) 当对象为公式Formula时 lda(formula,data,-,subnet,na.ac

目录 0.前言 1.TemporalAccessor源码 2.Temporal源码 3.TemporalAdjuster源码 4.ChronoLocalDate源码 5.LocalDate源码 6.总结 0.前言 通过前面Java日期时间API系列6-----Jdk8中java.time包中的新的日期时间API类中主要的类关系简图如下: 可以看出主要的LocalDate, LocalTime, LocalDateTime, Instant都是实现相同的接口,这里以LocalDate为例分析jav

环境:华为手机 linux centos64 为了锻炼自己,我把脚本文件和APK文件放到了不同的路径下. 需求:将虚拟机中的100个apk包安装到手机中. import os,time os.chdir('/home/ResolveAndRunVpn/app/apk') #切换到apk包所在的路径,(这一步是多余的,为了锻炼),完全可以把该脚本文件放到和APK包同一个路径下. app=os.getcwd() # 得到当前路径(切换后的路径) print os.listdir(app) #获得当前

Netty 底层是基于 TCP 协议来处理网络数据传输.我们知道 TCP 协议是面向字节流的协议,数据像流水一样在网络中传输那何来 "包" 的概念呢? TCP是四层协议不负责数据逻辑的处理,但是数据在TCP层 "流" 的时候为了保证安全和节约效率会把 "流" 做一些分包处理,比如: 发送方约定了每次数据传输的最大包大小,超过该值的内容将会被拆分成两个包发送: 发送端 和 接收端 约定每次发送数据包长度并随着网络状况动态调整接收窗口大小,这里也会出