数据科学专业问答社区，好文章，一字千金--CDA答疑社区

热线电话：13121318867

登录

啊啊啊啊啊吖

关于R的，这几点你得知道

一、专注于一种语言在说明为什么你应该学习R语言之前，我想强调的是，在开始学习数据科学时，你应该学习一种语言。有些人问我是否应该学习在学R语言的同时学习Python。我的答案基本上是否定的，除非你需要使用一种以上的语言，否则你应该选择一种语言进行学习。专注于一种编程语言的原因是，你需要更多地关注过程和技术，而不是语法。你需要掌握如何通过数据科学工具来分析数据，以及如何解决问题。事实证明，R

0.0000

0

2

0

关注作者

收藏

啊啊啊啊啊吖

R扩展包dplyr笔记分享（2）

2 分组动作 group_by()以上5个动词函数已经很方便了, 但是当它们跟分组操作这个概念结合起来时, 那才叫真正的强大! 当对数据集通过 group_by() 添加了分组信息后,mutate(), arrange() 和 summarise() 函数会自动对这些 tbl 类数据执行分组操作 (R语言泛型函数的优势).例如: 对飞机航班数据按飞机编号 (TailNum) 进行分组, 计算该

0.0000

0

3

0

关注作者

收藏

啊啊啊啊啊吖

R扩展包dplyr笔记分享（1）

初始化0.1 安装install.packages("dplyr")0.2 示范数据library(Lahman): Lahman 包里的棒球比赛数据集 Battinglibrary(hflights): hflights 包里的飞机航班数据0.3 数据集类型将过长过大的数据集转换为显示更友好的 tbl_df 类型:hflights_df

0.0000

0

1

0

关注作者

收藏

啊啊啊啊啊吖

关于R程序的问题

data1 0,2]0的值替换为9，但是不明白为啥这样，第一步r判断 aa1[,2]>0，对b字段的所有结果进行是否大于0判断，结果应该是或者否，第二部aa1[是或者否,2]

0.0000

0

1

0

关注作者

收藏

wangjuju123

Logistic 回归

主要用于预测，如：收集了若干人的健康记录，包括年龄、性别、抽烟史、日常饮食及家庭病史等变量的数据，因变量为得了癌症（Y=1），没有得癌症（Y=0）。通过训练得出得癌症和没得癌症的概率拟合公式。当有一批新的数据时，可以根据拟合公式得出是否得癌症的概率。逻辑回归和决策树的主要差别：1．对于拥有缺失值的数据，决策树可以应对，而逻辑回归需要挖掘人员预先对缺失数据进行处理。2．逻辑回归对数据整体结

0.0000

0

1

0

关注作者

收藏

wangjuju123

Bagging和Boosting的概念与区别

随机森林属于集成学习（Ensemble Learning）中的bagging算法。在集成学习中，主要分为bagging算法和boosting算法。我们先看看这两种方法的特点和区别。Bagging（套袋法）bagging的算法过程如下：从原始样本集中使用Bootstraping方法随机抽取n个训练样本，共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间相互独立，元素可以有重复）对于k个训练

0.0000

0

1

0

关注作者

收藏

291294878

Python函数any()和all()的用法及区别介绍

用python判断一个string是否包含一个list里的元素。使用python的内置函数any()会非常的简洁fruits = ['apple', 'orange', 'peach']str = "I want some apples"if any(element in str for element in fruits):print "string contains some fru

285.3200

1

6

0

关注作者

收藏

wangjuju123

Matplotlib之柱状图

前面了解了折线图在python中的基础绘制之后，今天让我们一起感受一下柱状图的绘制过程。柱状图(bar chart)，是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。柱状图亦可横向排列，或用多维方式表达。主要用于数据的统计与分析，早期主要用于数学统计学科中

0.0000

0

3

0

关注作者

收藏

wangjuju123

Matplotlib之折线图绘制

（一）复习1. 导入作图的相关包 2.创建变量，进行绘图图例和颜色在上一贴都有介绍，这里就不做赘述。3.打印统计图以上是对前一章节内容一个简单的复习。（二）新知1. 创建基本统计图 2.输出统计图 3．对图布分组3.1第一种结果输出如下图： 3.2第二种结果输出如下图： 4.在图中加备注和箭头结

133.3072

1

3

0

关注作者

收藏

wangjuju123

绘图包这么多该怎么选？

下面列举了部分在Python中可进行数据可视化操作的包。 Matplotlib Matplotlib算是Python中绘图最基本的包了，用起来也比较接地气，用Matplotlib做的最多的是2D的图像，并且使用Matplotlib做简单的数据可视化是非常容易便捷的 Pandas Pandas是基于Matplotlib实现绘图的，因为Pandas对Matp

0.0000

0

4

0

关注作者

收藏

阿抽哥哥

Pandas中时间序列数据有哪些？

日期与时间数据主要包括三类：时间戳表示某个具体的时间点（例如2015年7月4日上午7点）时间间隔与周期表示开始时间与结束时间点之间的时间长度，例如2015年（指的是2015年1月1日至2015年12月31日这段时间间隔）。周期通常是指一种特殊形式的时间间隔，每个间隔长度相同，彼此不会重叠（例如，以24小时为周期构成每一天）。时间增量（time delta）或持续时间（duration）表示精

0.0000

0

0

0

关注作者

收藏

啊啊啊啊啊吖

R访问accdb文件调式

最近尝试用RStudio访问accdb文件，碰到了以下问题以及解决办法：首先说明下最初的运行环境：R-3.3.2 64bit，win7 64bit。加载RODBC之后，运行脚本：conn

0.0000

0

4

0

关注作者

收藏

啊啊啊啊啊吖

用R实现wald检验

本人在学习分位数回归，不知道除了看P值和置信区间外还能通过什么办法来看出模型拟合优度和参数显著性？看见有些论文里采用WALD检验方法，但是不知道R是如何实现WALD检验的，找老师请教和自己找文档算是找到一种方法，给大家参考。用wald.test()就行，在aod包里。这个函数长成这个样子——wald.test(Sigma, b, Terms = NULL, L = NULL, H0 = N

0.0000

0

2

0

关注作者

收藏

啊啊啊啊啊吖

关于R代码运行错误的问题

实际工作中遇到的：RUS1mRUS1m[i,j]} else if(io1m.m[i,j]-io1m.m$US

0.0000

0

1

0

关注作者

收藏

啊啊啊啊啊吖

向量误差修正模型案例分析

> ############################> #1.生成数据> set.seed(12345)> u1 u2 u3 y1 y2

0.0000

0

1

0

关注作者

收藏

啊啊啊啊啊吖

R来实现业务指标地图

作为任何有多地区业务的公司，如果能在地图上展示业绩，是一件多么酷的事情，下面上图片。a这张图展现的是江苏某行的存款规模，越红说明越高，苏州是第一梯队，南京，无锡市第二梯队，徐州、南通、常州是第三梯队，其他惨白的都是苏北地区，是第四梯队。当然数据方面我进行了加工，与真实数据还是有出入的，只是做个范例。R语言制作图表的步骤很简单，一般无非是以下流程，很多人想不明白为什么必须要用R语言来画图，有

0.0000

0

2

0

关注作者

收藏

啊啊啊啊啊吖

R里插入时间的问题

（1）已知时间尺度为小时的一系列数据，现在想让小时尺度转化为半小时尺度，即已知t1,t2。现在想变为t1,t1.5,t2，并且是t1.5的值等于t1和t2的二分之一，该怎么处理?require('tidyr')full_seq(c(1, 2, 3, 4, 5), 0.5)（2）已知时间尺度为10 分钟尺度的一系列数据，现在想让10分钟尺度转化为半小时尺度，即在t0.1,t0.2,t0.

0.0000

0

2

0

关注作者

收藏

wangjuju123

决策树的生成和修剪

我们已经学习了从数据集构造决策树算法所需要的子功能模块，包括经验熵的计算和最优特征的选择，其工作原理如下：得到原始数据集，然后基于最好的属性值划分数据集，由于特征值可能多于两个，因此可能存在大于两个分支的数据集划分。第一次划分之后，数据集被向下传递到树的分支的下一个结点。在这个结点上，我们可以再次划分数据。因此我们可以采用递归的原则处理数据集。构建决策树的算法有很多，比如C4.5、ID3和CA

17.3451

1

5

0

关注作者

收藏

wangjuju123

决策树的构建

1. ID3算法ID3算法的核心是在决策树各个结点上对应信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。具体方法是：1）从根结点(root node)开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征。2）由该特征的不同取值建立子节点，再对子结点递归地调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择为止；3）最后得到一个决策树。2

0.0000

0

0

0

关注作者

收藏

wangjuju123

决策树的构造

决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得各个子数据集有一个最好的分类的过程。这一过程对应着对特征空间的划分，也对应着决策树的构建。1）开始：构建根节点，将所有训练数据都放在根节点，选择一个最优特征，按着这一特征将训练数据集分割成子集，使得各个子集有一个在当前条件下最好的分类。2）如果这些子集已经能够被基本正确分类，那么构建叶节点，并将这些子集分

0.0000

0

3

0

关注作者

收藏

<1…384385386…404>

CDA考试动态

CDA报考指南