《R语言实战》自学笔记22-数据整理
数据准备向一个数值型向量中添加一个字符串会将此向量中的所有元素转换为字符型。 is.datatype()用于判断数据类型，返回值为TRUE或FALSE，常见类型包括数值型numeric、字符型character、逻辑型log
推荐阅读
热门文章
【R语言编程】---利用三代测序绘制菌群聚类热图与物种丰度图
前言： 仍然是三代测序数据的分析，宏基因组的文章中经常出现聚类热图和物种丰度图，用来直观地识别与某些疾病或者表型相关的菌群构成。 1.读取数据 一共有11个样本，每一个样本的测序reads都经过Nanopore官方的Epi2Me
R语言学习之决策树
R语言学习之决策树决策树最重要的2个问题：决策树的生长问题，决策树的剪枝问题。生长问题又包括了2个子问题：从分组变量的众多取值中选择一个最佳分割点和从众多输入变量中选择当前最佳分组变量；剪枝问题包括2个子问题：预修剪（事先指定树的最大深度，
R语言自学笔记-3设置路径、R包操作
#设置默认路径 #显示当前工作目录（软件默认使用工作目录） getwd() #修改默认工作目录 setwd(dir = "e:Rwork") #提示工作目录 getwd() #查看目录下包
r语言arma-garch怎样预测
原文链接：http:tecdat.cn?p=20015本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。均值模型本节探讨条件均值模型。iid模型我们从简单的iid模型开始。iid模型
R语言学习笔记之聚类分析
R语言学习笔记之聚类分析使用k-means聚类所需的包：factoextracluster #加载包library(factoextra)library(cluster)l#数据准备使用内置的R数据集USArrests#load t
R语言实用案例分析-相关系数的应用
R语言实用案例分析-相关系数的应用在日常工作中，经常会存在多个变量之间存在关联关系，比如学习数学好的同学，物理成绩可能也比较高。在公司中外貌和讨人喜欢的关系往往也比较大，在人事招聘过程中，如果想要更加综合的评价某个人，需要把相关系数比较高的
什么是量化交易？
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。原理参考 文章 ，主要
【R语言编程】---利用三代测序绘制菌群聚类热图与物种丰度图
前言： 仍然是三代测序数据的分析，宏基因组的文章中经常出现聚类热图和物种丰度图，用来直观地识别与某些疾病或者表型相关的菌群构成。 1.读取数据 一共有11个样本，每一个样本的测序reads都经过Nanopore官方的Epi2Me
R语言学习笔记之聚类分析
R语言学习笔记之聚类分析使用k-means聚类所需的包：factoextracluster #加载包library(factoextra)library(cluster)l#数据准备使用内置的R数据集USArrests#load t
《R语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法
数据准备 许多实际情况中统计假设（假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布）并不一定满足，比如数据抽样于未知或混合分布、样本量过小、存在离群点、基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况，这时基于随机化和
BP神经网络——Python简单实现三层神经网络（Numpy）
我们将在Python中创建一个NeuralNetwork类，以训练神经元以给出准确的预测。该课程还将具有其他帮助程序功能。 1. 应用Sigmoid函数我们将使用 Sigmoid函数 （它绘制一条“ S”形曲线）作为神经网络的
R语言-KNN算法
1、K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本
r语言编程的步骤
r语言编程的步骤？R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。工具原料一台电脑下载完毕的R software方法步骤分步阅读15安装完毕R语言，
R语言-KNN算法
1、K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本
中央财经大学有哪些教授的课错过悔终身？
其实中财值得推荐的老师特别的多，大四老学姐就在这里给大家推荐2位我个人觉得超有意思的老师的课，不去上他们的课可能真的会后悔终生hhh1：李健李健老师上课给人的感觉就是特别的专业，课堂也十分生动有趣，实在是太棒啦！李健老师在1983年毕业于
R语言进行PCoA分析
#PCoA 分析在R语言中进行主要依赖于以下得包，进行这个分析得主要可以应用于形态学数据得相似与差异性分析。library(ade4)library(ggplot2)library(RColorBrewer)library(vegan)这里
0基础自学大数据哪里找视频教材
零基础想要学习大数据，讲真，真的还是一件困难的事，不过人生就是这样，只有你越过更大的困难，才知道自己会有更大的收获。就像现在的大数据行业，人人都说大数据行业好，薪资高，但是你看到过每一个学习大数据的学生为此付出的惨痛经历吗？你看到过大数据工
统计方法的选择（4）--事后检验
前面几篇通过参数检验和非参数检验对多组数据进行检验后，发现有差异，那么究竟是哪几个之间有差异，这就涉及到本篇所讲的事后检验或者事后两两检验。真如前面几篇中写的，事后检验和compare_means()和stat_compare_means(
R语言与统计-2：方差分析
R语言与统计-1：t检验与秩和检验 方差分析适用于多组均数的比较 （在完全随机设计的实验中，两组均数的t检验和方差分析是完全等价的。但t检验只能用于两组的均数比较，对于三组和三组以上的均数比较，就需要用到方差分析。） 可以看