R語言-用R眼看琅琊榜小說的正確姿勢

feiliu_linchen<-text[grepl("飛流",text)&grepl("藺晨|閣主|藺大公子",text)] #隨機選幾個樣本看看 feiliu_linchen[sample(1:length(feiliu_linchen),20)]

nes 線性 -s legend 最小值 fun des and start 非線性回歸是在對變量的非線性關系有一定認識前提下，對非線性函數的參數進行最優化的過程，最優化後的參數會使得模型的RSS（殘差平方和）達到最小。在R語言中最為常用的非線性回歸建模函數是nls，下面以

r-project ext ODB comm ade 讀取 org packages subst 最近項目中運用到了R讀取文件數據，所以把相關好用的、經過驗證的方法總結了一下，有效避免下次入坑。 1. R讀取txt文件使用R讀取txt文件直接使用read.table()方

R in Action Data analysis and graphics with R - SECOND EDITION ROBERT I. KABACOFF ISBN: 9781617291388 ## An "object" is basically anything

第一步首先獲取安裝包，下面以package–RODBC為例子使用命令install.packages(“RODBC”) > install.packages("RODBC") trying URL 'https://cran.rstudio.com/bi

mean是得出weight的平均數7.06 sd是得出weight的標準差2.077498 cor是age和weight的線性關係，相關度為0.9075655 plot繪製散點圖，得出weight隨age增長，也趨於增加

最近在做一個汽車銷售量的分析，在匯入xlsx檔案的時候總是出現亂碼，因為本來就在excel裡做了部分的資料清洗和整理，所以資料其實已經挺乾淨的，但就是會出現亂碼這是原始的資料表：匯入的時候使用xlsx.read 錯誤1：沒有插入Encoding引數

如果學過Java或其他高階語言，應該有列舉型別這個概念，個人理解，R中的factor類似於這個列舉型別，但又有不同，畢竟Java中的enum本質上是整數，可以當成整數使用，但R中的factor卻不可以

roi undefine director 應用 undefined -i open net fur 1 創建項目 react-native init lm1 cd lm1 2 安裝依賴包 yarn add node-libs-browser 3 創建 rn-cli

err r語模型訓練 n! 也有 kernel 訓練 tps mea 背景重述本文是ESL: 12.3 支持向量機和核中表12.2的重現過程。具體問題如下：在兩個類別中產生100個觀測值。第一類有4個標準正態獨立特征$X_1,X_2,X_3,X_4$。第二類也有四

在實驗室搬磚之後，繼續我們的kaggle資料分析之旅，這次資料也是答主在kaggle上選擇的比較火的一份關於人力資源的資料集，關注點在於員工離職的分析和預測，依然還是從資料讀取，資料預處理，EDA和機器學習建模這幾個部分開始進行，最後使用整合學習中比較火的random forest演算法來預

info={ 系統:ubuntu 17.10 } 錯誤提示 * installing *source* package ‘quadprog’ ... ** 成功將‘quadprog’程式包解包並MD5和檢查 ** libs /home/longsent/anaconda3/bin/

非線性分位數迴歸這裡的非線性函式為Frank copula函式。（六）非線性分位數迴歸這裡的非線性函式為Fran

mit perl package html enter 思想 anti res comment 什麽是分位數回歸分位數回歸(Quantile Regression)是計量經濟學的研究前沿方向之一，它利用解釋變量的多個分位數（例如四分位、十分位、百分位等）來得到被解釋變量

ron 理學 style 位數 ext wan r語言 center 基礎篇用R語言進行分位數回歸：基礎篇詹鵬（北京師範大學經濟管理學院北京） http://www.xiaowanxue.com/up_files/20

https://www.weixin765.com/doc/gmlxlfqf.html 在對不平衡的分類資料集進行建模時，機器學**演算法可能並不穩定，其預測結果甚至可能是有偏的，而預測精度此時也變得帶有誤導性那麼，這種結果是為何發生的呢？到底是什麼因素影響了這些演算法的表現？在不平衡的

資料的清理如同列夫托爾斯泰所說的那樣：“幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸”，糟糕的噁心的資料各有各的糟糕之處，好的資料集都是相似的。一份好的，乾淨而整潔的資料至少包括以下幾個要素： 1、每一個觀測變數構成一列 2、每一個觀測物件構成一行 3、每一個型別的觀測單元構成一個表就像我

library(ggplot2) #R語言中的基礎包所帶的繪圖函式雖然用起來相對ggplot2包不是那麼友好 #但在剛拿到原始資料時進行快速探索還是很方便的 ####散點圖 #運用plot()函式，向函式傳入一個x向量和一個y向量 plot(mtcars$wt,mtcars$mpg) #等價於

R語言中與方差分析有關的包有car、gplots、HH、rrcov、multicomp、effects、MASS和mvoutlier。單因素方差分析 #運用multcomp包中的cholesterol資料 library(multcomp) attach(cholesterol) #檢視