R语言的确提供了很全面的统计分析的软件包，比如CRAN，Bioconductor，Neuroconductor，以及ROpenSci；并且提供了优秀的包管理功能。
如果你的用户名不幸是中文的，那就必须改为英文，否则无法安装Rstudio,中文处理方法，参考
今天给大家介绍一个在R语言中实现了可视化的操作界面的包rattle。此包主要用来实现数据的挖掘的相关功能。首先我们看下包的安装：
networkD3是基于D3JS的R包交互式绘图工具，用于转换R语言生成的图为交互式网页嵌套图。目前支持网络图，桑基图，树枝图 (后续相继推出)等。 关于网络图的绘制，我们之前有5篇文章，可点击查看。 Cytoscape教程1 Cytoscape之操作界面介绍 新出炉的Cytoscape视频教程 Cytoscape: MCODE增强包的网络模块化分析 一文学会网络分析——Co-occurrence网络图在R中的实现 也可以使用此文介绍的network3D绘制交互式网络图，输入数据与Cytoscape需要的数
json格式数据作为如今越来越流行的数据交换格式，几乎已经成为web端数据交互的标准，主流的数据科学语言R，Python都中都有非常完善的半结构化数据与json数据进行通讯。本篇文章将会通过简单案例介绍R语言与Python中与json数据进行序列化与反序列化的常用函数。 json的数据以键值对形式存在，在R语言中，符合此标准的就是基础数据对象中的list(严格来说，R语言中所有数据对象都可以表示为list，但是可以保存递归结构只有list一种)。 在R语言中，涉及到json数据处理的，主要是list转换为
几十年来，研究人员和开发人员一直在争论，对于进行数据科学和数据分析，Python和R语言哪个才是更好的选择？近年来，数据科学在生物技术、金融和社交媒体等多个行业迅速发展。数据科学的重要性不仅得到了业内人士的认可，而且还得到了许多学术机构的认可，目前越来越多的学校都开始设立数据科学学位。
apple开源机器学习框架turicreate中的SFrame，是一种新形态的dataframe，作为之前热爱过R语言的dataframe的玩家来看，还不够简洁，不过有自己独特的功能。 apple开源机器学习框架turicreate中的SFrame，是一种新形态的dataframe，作为之前热爱过R语言的dataframe的玩家来看，还不够简洁，不过有自己独特的功能。 github:https://apple.github.io/turicreate/docs/api/generated/turicre
自然语言处理 ( NLP , Natural Language Processing ) , 指的是 " 人工智能 “ " 理解 " 和 ” 生成 " 人类语言的能力 , 包括
现在，我们将图形放在另一个tex文件中。可以将代码嵌入tex文件中，或编译tex文件以获得pdf文件。生成pdf文件。
R语言是一种自由、跨平台的编程语言和软件环境，专门用于统计计算和数据可视化。它具有丰富的数据处理、统计分析和图形展示功能，被广泛应用于数据科学、机器学习、统计建模等领域。
使用pandas库的read_csv函数导入csv和read_excel函数导入xlxs格式 参考代码
本文由CDA作者库成员HarryZhu原创，并授权发布。 CDA作者库凝聚原创力量，只做更有价值的分享。 介绍 现代化数据科学中的 DataFrame 概念源起R语言，而 Python Pandas
下图总结了主要程序包，希望读者在日常练习和工作中遇到不同格式的文件时，能够瞬间反应出读取该格式所需的包及对应的函数。（限于篇幅，本文未包含图中“平面文档格式”这部分的内容，如果你有兴趣，可以继续关注大数据后续文章。）
之前写了很多网络数据数据抓取的案例，无论是关于R语言还是Python的，里面大量使用xml\html\css\ajax\json等这些概念，可是一直没有对这些概念做详细的梳理，导致很多小伙伴儿看的摸不着头脑。 近期基础的网抓教程告一段落，从今天起，给大家梳理一些常用的web概念（当然是一个外行小白的视角来进行讲解，如有不当之处，还请见谅）。概念的梳理对于整体网抓思路的开拓至关重要。 几天主要围绕三个核心概念来进行介绍： xml html json xml的官方解释是可扩展标记语言，主要用于数据传输，而HTM
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程： 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断（比如
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断（比如预测） 沟通交流 自动化分析 程序开发 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。中文介绍可参考这里 readxl：读取Microsoft Excel电子表
PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据
Spark SQL中，SQLContext、HiveContext都是用来创建DataFrame和Dataset主要入口点，二者区别如下：
也给大家介绍了如何使用R自带的heatmap函数+gplots的配色方案来绘制热图
【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 【视频】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究 R语言动量交易策略分析调整后的数据 TMA三均线股票期货高频交易策略的R语言实现 R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 r语言多均线股票价格量化策略回测 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合 R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现 Python计算股票投资组合的风险价值（VaR） R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析 Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析 深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST） MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
ChatGPT是一种基于自然语言处理（NLP）技术的大型语言模型，由OpenAI开发。它使用深度学习算法来生成人类类似的文本，可以用于多种任务，如对话生成、文本摘要、机器翻译等。ChatGPT是目前为止最强大的自然语言生成模型之一，其预训练模型包含数十亿个参数，并且可以在多个语言和领域中进行微调，以提高其准确性和适用性。通过使用ChatGPT，用户可以生成高质量的文本，从而实现更自然的对话和更高效的自动化文本处理。已经被广泛应用于各种场景，包括智能客服、聊天机器人、自动文本摘要、自然语言生成等领域。同时，许多公司和开发者也开始使用ChatGPT来解决自然语言处理问题，目前通过python使用ChatGPT的方法主要有3种：
Gitlab 链接，https://github.com/slightlyoutofphase/staticvec
之前的ggplot2入门实践篇已经更新告一段落，也已经做了归总分类分享给大家。 最近翻看突然发现少了一个知识点，就是分面中没有讲填充多边形分面的应用，虽然其理念跟其他的常用图表类型一致。 但是鉴于多边形填充本身就比较复杂，再加上分面肯定能把大部分小伙伴儿绕晕，这里还是亲自实践一篇案例详细讲解一下实际用法。 如果你还不懂如何使用ggplot2制作数据地图的话，你可以参考以下序列文件： 地图部分（ggplot2） 你想要的地图素材资源，我都帮你整理好了~ 一篇文章教你搞定JSON素材，从此告别SHP时代~ 大道
提示：R-project网站 https://www.r-project.org/
本文对比了GPT系列模型中最新版本的ChatGPT与之前版本在自然语言处理领域的性能和表现差异。首先，介绍了人工智能、自然语言处理和语言模型的基本概念，并引出了GPT系列模型作为其中重要代表。随后，重点介绍了ChatGPT作为GPT-3.5的最新版本，在语言生成方面的优势。接着，通过对比模型规模、语言生成质量、多样性和创造力等指标，详细分析了ChatGPT与之前版本的差异。此外，还探讨了不同版本在实际应用中的影响和可能面临的挑战。最后，展望了GPT系列模型在未来的发展趋势，以及可能的改进方向。通过对比和分析，我们更深入地认识了ChatGPT在自然语言处理技术领域的地位和潜力。
12月的第一天，祝所有小伙伴儿的12月都能够被温柔以待。 能在学校悠哉写推送的日子所剩不多了，为了珍惜剩下所剩不多的推送机会，打算12月写一些实践性强一些的内容，比如数据库（包括关系型的和noSQL）。 前段时间一直在探索数据抓取的内容，那么现在问题来了，抓完数据如何存储呢？ 保存成本地文件是一种方案，但是借助关系型数据库或者noSQL数据库，我们可以给自己获取的数据提供一个更为理想的安身之所。 今天这一篇粗浅的聊一聊非结构化数据存储，以及R语言和Python与mongoDB之间的通讯。 写这一篇是因为之
数据可视化是数据科学分析的重要环节，是有效传达数据价值的重要渠道。辛苦整理了一天，我们一睹Python可视化工具的精彩之处。
作者：NSS 翻译：杨金鸿 术语校对：韩海畴 全文校对：林亦霖 本文约3000字，建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程！ 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始，如何进行，选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源，然而它们多过了头，反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法，我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源，帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户，则会由本文了解
(1)R是一种编程语言，也是统计计算和绘图的环境，它汇集了许多函数，能够提供强大的功能。
这一篇我会把自己所掌握的所有数据地图素材资源获取途径全部分享给大家。 可能有的小伙伴儿会有疑问，现在商务智能工具发展的这么火，像PowerBI、Tableau以及一些在线的可视化平台都能够免费多场景提供数据地图的制作，是否还有必要自己找素材去亲手做。 这个问题怎么说呢，还是场景化吧，以上的商务智能工具确实降低了制作这些可视化地图的成本，但是缺点也有很多。 这些BI工具其实依赖的内置在线地图（确实不用我们自己定义），但是在线地图的风格往往意味着你没有太大的调整空间，而且地址的解析率与识别率都是有精度限制的（
以上所有应用场景在模型持久性、保存和加载模型的能力方面都更为容易。随着Apache Spark 2.0即将发布，Spark的机器学习库MLlib将在DataFrame-based的API中对ML提供长期的近乎完整的支持。本博客给出了关于它的早期概述、代码示例以及MLlib的持久性API的一些细节。
最近开始学习R语言，把学习笔记和小伙伴们分享一下吧，欢迎一起交流 R 起源： R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实
在过去的几个月里，我在个人博客上写了100多篇文章。这是相当可观的内容量。我突然想到一个主意：
今日学习任务：1、安装R和Rstudio；2、认识R和Rstudio；3、学会外观设置和基本操作；4、完成第一个R做的图
在R语言中可以使用png()等函数生成图片，例如： png(“aa.png”)可以生成图片。
极值理论对样本尾部分布的极值指数的估计方法主要有两类：半参数方法和全 参数方法，前者主要是基于分布尾部的 Hill 估计量，后者则主要基于广义帕累托分布（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
b的估计系数是1.31 instread of 1. ## 2SLS ##现在我们使用2SLS来估计这种关系。我们使用z作为d的工具变量
单纯从数据抓取的逻辑来讲（不谈那些工程上的可用框架），个人觉得R语言中现有的请求库中，RCurl和httr完全可以对标Python中的urllib和reuqests(当然py中在错误处理和解析框架上显得更为专业！)。 我们经常使用的网络数据抓取需求，无非两种： 要么伪造浏览器请求 要么驱动浏览器请求 对于伪造浏览器请求而言，虽然请求定义里有诸多类型，但是实际上爬虫用到的无非就是GET请求和POST请求。 而驱动浏览器就几乎没有什么门槛了，所见即所得，R语言中的RSelenium/Rwebdriver和Py
在做任何数据分析的第一步，是根据个人需求创建数据集，存储数据的结构是多样的，包括向量，矩阵、数据框、因子以及列表等。其实，以上几个R语言的独特术语，在C++中也会经常用到，导致很多人都会误认为自己很熟悉了，然而在实际的应用中，却经常出现错误。最近在处理一波量大的数据，在运行程序的过程中，因为前期数据处理错误却出现各种bug，经过检查数据集发现是数据管理的问题，为了巩固R语言的基本数据管理，特地重新基础知识。
如果你是一位数据分析师，必须学习并掌握结构化查询语言——SQL。但它主要用于查询检索数据，所以往往还需要掌握一门编程语言。
这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病 。
RColorBrewer包提供了3类调色板，用户只需要指定配色方案的名称，就可以用包中的brewer.pal()函数生成颜色。这3类包括：
先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容，但这仅仅是第一步，我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作，以便获得可以应用于建模或者可视化的数据集（变量）。接下来就以鸢尾花测试数据集进行进一步的数据管理和筛选操作。
线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述 。
本文中，我们讨论了一个将Poisson过程与Wiener过程结合在一起的最佳算法的问题。实际上，为了生成泊松过程，我们总是习惯于模拟跳跃之间的持续时间。我们使用给定时间间隔内跳跃的均匀性，该条件取决于跳跃的次数。
Java 8 对自带的排序算法进行了很好的优化。对于整形和其他的基本类型， Arrays.sort() 综合利用了双枢轴快速排序、归并排序和启发式插入排序。这个算法是很强大的，可以在很多情况下通用。针对大规模的数组还支持更多变种。我拿自己仓促写的排序算法跟Java自带的算法进行了对比，看看能不能一较高下。这些实验包含了对特殊情况的处理。
最近我们被客户要求撰写关于自然语言处理NLP的研究报告，包括一些图形和统计输出。 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
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