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

[下面列出每个步骤最有用的一些R包] .数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据: feather:一种快速,轻量级的文件格式:在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入 readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据 openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据 googlesheets:读取google电子表格数据 haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据 httr:从网站开放的API中读取数据 rvest:网

转载--https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/03/create-packages-r-cran-github/ 什么是 R 包?我开始创建 R 包的原因是?创建包的好处和挑战必要条件开始创建你的第一个包发布包向CRAN 做贡献后的体验附加提示Additional resources 1. 什么是 R 包? R 包就是一个可重复使用的 R 函数,附带有关如何使用的标准.简要说明文档.有时,包还附带简单的数据. 直至今日,CRAN 上有 10000多个

前言 这是代谢组学数据分析的一个R包,包括用于代谢组学数据分析.可视化和功能注释等众多功能.最近有同事在集群中搭建蛋白和代谢流程,安装这个包出现了问题,于是我折腾了一上午. 这个包的介绍在:https://github.com/xia-lab/MetaboAnalystR,安装确实还比较复杂,依赖的东西太多太多.废话不多说,记录下安装历程. 安装过程 首先最好是已经安装了自己的R版本(非root),比如我的是R-3.5.2.然后进入R中,依照文档给的顺序依次安装: 第一步:安装依赖包 insta

转自 http://bnuzhutao.cn/archives/901 一般 R 语言的书籍上,介绍安装 R 包的方法都是这样的: install.packages("packagename"); 一般而言这不会成功,因为它默认会安装到系统目录下面,而普通用户在这个目录里并没有写入的权限. 因此,需要在 install.packages 这个函数里面指定安装的路径,例如想安装到 /home/myname/R 这个目录,就这么写: install.packages("packa

R语言的使用,很大程度上是借助各种各样的R包的辅助,从某种程度上讲,R包就是针对于R的插件,不同的插件满足不同的需求,截至2013年3月6日,CRAN已经收录了各类包4338个. 一. R语言包的安装 1.通过选择菜单: 程序包->安装程序包->在弹出的对话框中,选择你要安装的包,然后确定. 2.使用命令 install.packages("package_name","dir") package_name:是指定要安装的包名,请注意大小写. dir:包

包(package)是多个函数的集合,常作为分享代码的基本单元,代码封装成包可以方便其他用户使用.越来越多的R包正在由世界上不同的人所创建并分发,这些分发的R包,可以从CRAN 或 github 上获取,由于向 CRAN 提交包审核非常严格,有些开发者并没有将自己开发的R包提至CRAN的意向,通过 devtools 可以轻松从 github上下载安装.包的生命周期一般会经历 source.bundled.binary.installed和in-memory五个阶段.参考资料 (http://r-

本文在Creative Commons许可证下发布 自由软件的问题是开发人员没有稳定的资金来源支持,可能更新上做不到持续.经过考证和圈内朋友的帮助,现在把R包中高质量.持续更新的跟大数据事业相关的R包罗列如下:

When faced with classification tasks in the real world, it can be challenging to deal with an outcome where one class heavily outweighs the other (a.k.a., imbalanced classes). The following will be a two-part post on some of the techniques that can h

参考  设置环境变量R_LIBS将R包安装到自定义路径   实际上是可以解决问题的, #环境变量完成以后,启动(重启)R,运行 .libPaths() 加载R包时,发现路径仍然未变成自定义的. 那么参考  quantreg软件包加载失败.是要改路径么?新手求帮忙 开启R的时候用管理者身份打开[鼠标右键RStudio→以管理者身份运行],再运行,就会发现路径自定义成功. .libPaths()

看完一篇介绍文章后,第一个直觉就是这算法已经配得上工业级属性.日前看到微软已经公开了这一算法,而且已经发开python版本,本人觉得等hadoop+Spark这些平台配齐之后,就可以大规模宣传啦~如果R包一发我一定要第一时间学习并更新在本帖下~ 哈哈 看好它是因为支持分布式.GPU运算,而且占用内存小,这几个特制已经足以让她从学界走到工业界,之前的XGboosting更多的使用场景在学术.竞赛.之前我也有写过,感觉局限挺多: R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb(预测)+

MacOS 上安装 R 包 install.packages("data.table") 后面提示是否安装需要编译的版本: Do you want to install from sources the package which needs compilation?y/n 选择了 y 之后,报错 clang: error: unsupported option '-fopenmp' 网上找到的解决方法是: 安装 clang-omp brew install clang-omp 但是提

这一章讲了两方面的内容,如何使用 R 包和帮助文档. R包 下载 R 包 命令: install.packages("<nameofpackage>") R 会话中启用 R 包 命令: library(<nameofpackage>) 帮助页面 求助命令 帮助页面 : ?sample帮助页面的帮助页面: ??sample 内容 帮助页面的内容包括 Description Usage Argument Details Value See Also:另请参阅 Exa

通常我们都是直接使用library(pkg_name)  的形式加载R包,在同一台机器上面,对于我们而言,这个包所在的路径一定是在.libPaths() 路面的,但是对于其他用户而言,这个路径可能不存在.libPaths() 里面,此时,就无法正确的加载该R包,为了解决这一问题,可以通过添加 lib.loc 参数,指定查找该包的路径. 用法示例: library(gplots, lib.loc="/usr/lib64/R/library/gplots") 通过lib.loc 参数可以解

机器学习数据集,主数据集不能通过,人脸数据集介绍,从r包中获取数据集,中国河流数据集   选自Microsoft www.tz365.Cn 作者:Lee Scott 机器之心编译 参与:李亚洲.吴攀.杜夏德 要学习怎么使用微软 Azure 机器学习,最重要的是获取样本数据集和进行实验. 在微软,我们有大量的样本数据集可用.这些数据集已经在 Azure Cortana Intelligence Gallery 中的样本模型中得到了应用. 其中一些数据集可以通过 Azure Blob 存储获取,所以

1.下载安装Rtools,添加环境变量: 打开R,分别输入下面指令,看有无包错: system('g++ -v') system('where make') 2.package.skeleton()函数,生成R包中的Description 文件和帮助文件.rd package.skeleton(name=”hello”,code_files=(c("path/f1.r”,"path/f2.r")) 3.按要求填写生成的Description 文件和帮助文件.rd rd文件中的

https://cosx.org/2013/11/building-r-packages-easily/ 最近想试一下捣腾一个 R 包出来,故参考了一些教程.现在看到的最好的就是谢益辉大大之前写过的开发 R 程序包之忍者篇,以及 Hadley 大神(ggplot2 devtools 等一系列包的作者)的 教程.但是前者有一些过时,后者是全英文的,所以我这里记录一下比较简单的过程,给读者们一个参考思路.如果你有一些 R 程序,想塞到去一个自创的 R 包中,那么这篇文章就可能是你想要的.为了方便说明

R不必说,数据统计分析可视化的必备语言,R包开发的门槛比较低,所以现在随便一篇文章都会发表一个自己的R包,这样有好处(各种需求早有人帮你解决了)也有坏处(R包太多,混乱,新手上手较难).作为生信工程师,日常就是查看别人写的R包,分析数据,然后借鉴.修改,根据自己的需求开发新的R包. 参考: http://blog.fens.me/r-build-package/ R包开发 如何系统地学习 R 语言的各种 packages? Developing Packages with RStudio To

测试验证环境 数据: 7w+ 条,数据结构如下图: > head(car.train) DV DC RV RC SOC HV LV HT LT Type TypeName 1 379 85.09 0.00 0.0 62.99 3.99 0.00 12 0 10f689e8-e6cc-47a3-be5a-dbc3833428ef EV200 2 379 85.09 370.89 59.9 63.99 4.01 0.00 12 0 10f689e8-e6cc-47a3-be5a-dbc3833428

一:导入R包及需要画热图的数据 library(pheatmap) data<- read.table("F:/R练习/R测试数据/heatmapdata.txt",head = T,row.names=1,sep="\t") 二:画图 1)pheatmap(data)#默认参数 2)pheatmap(data,clustering_distance_rows = "correlation")#聚类线长度优化 3)pheatmap(data

安装R $sudo apt-get update $sudo apt-get install r-base $sudo apt-get install r-base-dev 安装一些可能的依赖包 $sudo add-apt-repository -y ppa:opencpu/imagemagick $sudo apt-get update $sudo apt-get install -y libmagick++-dev $sudo apt-get install libcurl4-openssl