数据科学-R语言

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域

AI天才研究院·2025-03-11 20:03

Dash 简介

Dash由Plotly团队开发，旨在帮助数据分析师、数据科学家和开发人员快速创建交互式的、基于数据的Web应用，而无需深入掌握前端技术（如HTML、CSS和JavaScript）。

tankusa·2025-03-11 17:33

R语言学习实例：使用R进行数据可视化

R语言学习实例：使用R进行数据可视化R语言是一种功能强大且广泛使用的统计分析和数据可视化工具。在本实例中，我们将使用R语言来创建一些常见的数据可视化图表，包括散点图、柱状图和折线图。

PixelCoder·2025-03-11 11:15

探索R语言：经典案例解析与源代码

探索R语言：经典案例解析与源代码引言：R语言是一种流行的数据分析和统计建模工具，具有丰富的功能和广泛的应用领域。在本文中，我们将通过经典案例来探索R语言的一些重要功能和技术。

翠绿探寻·2025-03-11 10:12

R语言dataframe数据索引、访问: 使用attach函数绑定dataframe数据、这样可以直接使用列名称访问dataframe的列数据

R语言dataframe数据索引、访问:使用attach函数绑定dataframe数据、这样可以直接使用列名称访问dataframe的列数据目录R语言dataframe数据索引、访问:使用attach函数绑定

omhdxgb·2025-03-11 05:35

R语言向量vector数据类型元素索引、访问：使用中括号[]和:符号以及乘法符号获取向量中指定范围内的偶数索引元素

R语言向量vector数据类型元素索引、访问：使用中括号[]和:符号以及乘法符号获取向量中指定范围内的偶数索引元素目录R语言向量vector数据类型元素索引、访问：使用中括号[]和:符号以及乘法符号获取向量中指定范围内的偶数索引元素

omhdxgb·2025-03-11 05:35

R语言安装github包出现的错误，object "XXX" is not exported by "namespace:viridisLite"

下图借用以为博主的图（https://blog.csdn.net/yw_vine/article/details/79631042）原连接R语言安装github包出现的错误，ob

momo酱豆是沃·2025-03-10 17:32

告别“装Python踩坑”：专家级避坑指南，新手老手都适用

告别“装Python踩坑”：专家级避坑指南，新手老手都适用Python，这门简洁而强大的编程语言，已成为数据科学、Web开发、自动化运维等领域的首选。

清水白石008·2025-03-10 17:28

R语言 ggplot2 可视化生成高分辨率图片实战

R语言ggplot2可视化生成高分辨率图片实战在数据分析和可视化领域，R语言一直是研究人员和数据科学家们的首选工具。其中，ggplot2包是R语言中最受欢迎和强大的可视化工具之一。

PixelEnigma·2025-03-10 15:21

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。

froginwe11·2025-03-10 15:18

迈向数据科学的第一步：在Python中支持向量回归

什么是支持向量回归？(WhatisSupportVectorRegression?)Supportvectorregressionisaspecialkindofregressionthatgivesyousomesortofbufferorflexibilitywiththeerror.Howdoesitdothat?I’mgoingtoexplainittoyouinsimpletermsby

weixin_26746401·2025-03-10 13:34

R语言对高频交易订单流进行建模分析 4

一、实验介绍--订单流模型拟合1.1实验知识点指数核hawkes过程拟合正反馈强度分析订单量影响分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流模型拟合在上节中我们对订单流数据做了一些统计分析，对交易的一些特征有了一些粗浅的理解，在本节中我们要做的是利用实际数据来拟合hawkes过程，看一看真实数据的订单流动力学中有什么特征。首先我们仍是选出交易时间内的数据：library(tidyvers

oxuzhenyi·2025-03-10 11:54

R语言对高频交易订单流进行建模分析 3

一、实验介绍--订单流数据描述分析1.1实验知识点订单流数据表示订单间隔分析订单信息率平稳性研究订单流动性研究限价单相对价格分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流数据描述分析2.1订单流数据表示当我们在金融市场上做交易时，可以看到一个委托单簿，上面陈列着买价和卖价以及它们对应的量，举个例子，比特币市场的订单簿：可以看到红色代表的是卖价，或者说是ask,而绿色代表的是买价，或者说是b

oxuzhenyi·2025-03-10 11:53

【自学笔记】R语言基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录R语言基础知识点总览1.R语言简介2.R语言安装与环境配置3.R语言基础语法3.1数据类型3.2向量与矩阵3.3数据框与列表4.控制结构

Long_poem·2025-03-10 09:37

技术领域，有许多优秀的博客和网站

以下是一些常用的技术博客和网站，涵盖了编程、软件开发、数据科学、人工智能、网络安全等多个领域：1.综合技术博客1.1Medium网址:https://medium.com特点:Medium是一个开放的内容平台

小赖同学啊·2025-03-10 05:06

Python3 与 VSCode：深度对比分析

Python3作为一门强大的编程语言，拥有丰富的库和框架，广泛应用于数据科学、人工智能、网络开发等多个领域。

lly202406·2025-03-09 19:14

python版本更新历史_Python3 是否已经完成了取代 Python2 的历史进程？

wongzo·2025-03-09 06:32

R语言决策树、svm支持向量机、随机森林

本人正在学习R语言，想利用这个平台记录自己一些自己的学习情况，方便以后查找，也想分享出来提供一些资料给同样学习R语言的同学们。

别叫我名字20·2025-03-09 01:08

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

基本逻辑（1）使用rnorm函数生成5个特征变量x1到x5，并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估；（4）将各个模型的准确率和AUC值存储在结果数据框中，并通过柱状图展示结果。1.R包

生信与基因组学·2025-03-09 00:18

利用阿里云Atlas地区选择器与Plotly.js实现数据可视化与交互

在数据科学与可视化领域，交互式图表和地图应用越来越成为数据分析和展示的重要手段。本文将介绍如何结合阿里云Atlas地区选择器与Plotly.js，创建动态交互式的数据可视化应用。

源代码杀手·2025-03-08 10:29

简单分享下Python数据可视化

在数据科学的广阔天地里，数据可视化是不可或缺的一环，它让复杂的数据变得易于理解。对于Python初学者而言，掌握Matplotlib和Seaborn这两个强大的库，无疑能让你的分析报告更加生动有趣。

小软件大世界·2025-03-08 06:09

Python与数据可视化库Seaborn实战

介绍核心特性和优势代码示例：简单散点图三、技术细节技术原理技术难点四、实战应用应用场景问题与解决方案五、优化与改进潜在问题改进建议六、常见问题七、总结与展望一、引言Python，作为一门功能强大且易于学习的编程语言，近年来在数据科学领域取得了显著地位

master_chenchengg·2025-03-08 06:25

R语言2——数据类型和基本运算

R语言2——数据类型和基本运算目录R语言2——数据类型和基本运算1.R的数据类型1.R的数据类型（1）Logical（逻辑型）：只有两个值TRUE,FALSE（2）Numeric（数字）：整数、小数等（

朝荣·2025-03-08 03:04

R语言获取数据——手工输入数据

在R语言中获取数据集的方法有多种，例如读取Excel文件、数据库中的文件，而当我们没有这些渠道能够获取到数据集时，也可以手工输入数据，即通过键盘输入数据，它是获取数据集的最简单方法。

蜗牛数据分析·2025-03-08 03:58

R语言——数据框

R语言——数据框data.table/data.frame1、数据框数据框是R的一个重要数据类型,用来存储表格数据2、可认为是特殊类型的列表,列表中每个元素(每类)都有同样的长度每一列3、可以是不同的类型

高现实·2025-03-08 02:23

R语言入门——数据类型和数据结构

变量基本说明R语言计算的过程中，通常需要使用变量来存放中间结果。变量相当于给定一个空间，只能保存一种数据结构，只保存最后一次被赋值的数据。无需事先声明。

Sean1014·2025-03-08 02:52

特征工程 (Feature Engineering)

特征工程(FeatureEngineering)作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域，特征工程

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践

探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践随着数据时代的来临，大数据已经成为各行各业的重要资产。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了企业和研究人员关注的焦点。

Echo_Wish·2025-03-08 02:16

利用R语言irr包计算ICC值（组内相关系数）

ICC值是一个较为陌生的概念，在统计学中应用较多，引用百度百科的介绍：组内相关系数(ICC)是衡量和评价观察者间信度(inter-observerreliability)和复测信度(test-retestreliability)的信度系数(reliabilitycoefficient)指标之一。它最先由Bartko于1966年用于测量和评价信度的大小。ICC等于个体的变异度除以总的变异度，故其值介

mlhylzqwxli·2025-03-08 01:04

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret。2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类型。3、模型部分。为了对

Mrrunsen·2025-03-07 09:33

大型项目，选择conda还是Poetry要点分析

对于大型项目，尤其是涉及多语言协同开发的项目，比如数据科学项目中可能会用到Python进行数据分析，同时依赖底层用C语言编写的高性能计算库，conda可以很

Hello kele·2025-03-07 07:44

Conda 环境搭建实战：从基础到进阶

在当今复杂多变的软件开发与数据科学领域，拥有一个稳定、可复现且易于管理的开发环境是项目成功的基石。

嘉图明·2025-03-07 05:53

r语言手动算两个C指数p值,如何用R语言进行Pvalue显著性标记？

作者：一只想飞的喵审稿：童蒙编辑：angelica箱线图是统计学中较常见的图形之一。这篇文章将讲述如何简单比较两组或多组的平均值，且添加显著性标记。通常情况根据显著性p值的数值大小，分为四类：(1)0.01≤p<0.05，*(2)0.001≤p<0.01，**(3)0.0001≤p<0.001，***(4)p<0.0001,****接下来会讲述三种添加显著性标记的方法。方法1-手动添加1：创建数据

蒲牢森·2025-03-07 01:45

使用geom_bracket函数为指定水平箱图之间添加假设检验名称以及显著性水平p值（R语言）

使用geom_bracket函数为指定水平箱图之间添加假设检验名称以及显著性水平p值（R语言）在R语言中，我们经常使用箱图（boxplot）来可视化数据的分布和比较不同组之间的差异。

认真写代码i·2025-03-07 00:38

R语言绘图：韦恩图

在R语言中，进行韦恩分析（Venn图绘制）可以通过多个不同的包来实现，常用的包括VennDiagram、venn和ggVenn等。本文案使用ggVen

善木科研·2025-03-07 00:38

在R语言中，要在图形中添加组间p值，可以使用`geom_bracket`函数

在R语言中，要在图形中添加组间p值，可以使用geom_bracket函数。geom_bracket函数可以用来创建一个带有括号标记的图形，用于表示组间的显著性差异。

ByteWhisper·2025-03-07 00:07

【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio

它们各有独特的设计理念和适用场景，以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析：一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入

木亦汐丫·2025-03-06 23:54

机器学习笔记

（汤姆·米切尔（TomMitchell），1997，MachineLearning）1.2机器学习、人工智能、数据挖掘从本质上看，数据科学的目标是通过处理各

有涯小学生·2025-03-06 10:35

Python在机器学习与数据分析领域的深度应用：从基础到实战

它不仅为数据科学家和开发者提供了高效处理和分析数据的手段，还助力构建各种智能模型，实现精准预测和决策支持。

CodeJourney.·2025-03-06 09:54

Python神器 Jupyter Notebook

它适用于数据分析、可视化、机器学习等多种场景，尤其在数据科学领域中广受欢迎。二、安装与配置JupyterNotebook可以通过多种方式进行安装，其中最常见的是通过安装A

懒大王爱吃狼·2025-03-06 07:10

【AI深度学习基础】Pandas完全指南入门篇：数据处理的瑞士军刀（含完整代码）

Pandas作为Python生态中最强大的数据处理库，以其灵活的数据结构（如DataFrame和Series）和丰富的功能（数据清洗、转换、聚合等），成为数据科学家和工程师的核心工具。

arbboter·2025-03-05 20:08

R语言使用fs包的file_copy函数、dir_copy函数、link_copy函数将文件、目录、超链接从一个位置拷贝（copy）到另一个位置

R语言使用fs包的file_copy函数、dir_copy函数、link_copy函数将文件、目录、超链接从一个位置拷贝（copy）到另一个位置目录R语言使用fs包的file_copy函数、dir_copy

statistics.insight·2025-03-05 14:49

R语言使用table1包绘制（生成）三线表实战：单变量分列构建三线表、使用render参数设置显示的统计量以及换行方式、使用topclass参数自定义设置显示网络和居中对齐

R语言使用table1包绘制（生成）三线表实战：单变量分列构建三线表、使用render参数设置显示的统计量以及换行方式、使用topclass参数自定义设置显示网络和居中对齐目录R语言使用table1包绘制

statistics.insight·2025-03-05 14:49

（一）spark是什么？

2.spark的用途（1）：数据科学任务具备SQL、统计、预测建模（机器学习）等方面的经验，以及一定的python，matlab

一智哇·2025-03-05 11:21

R语言广义加性模型：使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归

R语言广义加性模型：使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归在数据分析和建模领域，广义加性模型（GeneralizedAdditiveModels，简称GAMs）是一种常用的非参数统计方法。

TechInk·2025-03-04 17:52

R语言广义加型模型（GAM）的运用例子及实现教程

文章目录步骤1：加载所需包和数据步骤2：数据预处理步骤3：拟合广义加型模型步骤4：查看模型摘要和诊断模型摘要系数估计平滑项模型质量步骤5：预测和可视化结论广义加型模型（GeneralizedAdditiveModel，简称GAM）是一种灵活的非线性建模方法，在统计学和机器学习领域被广泛应用。GAM可以用于拟合非线性关系，适用于多个预测变量之间的复杂关系，并且可以处理连续和分类变量。本教程将向您展示

Mrrunsen·2025-03-04 17:52

大模型算法工程师的技术图谱和学习路径

与数据科学家、工程团队和产品团队合作，理解业务需求并将算法转化为实际产品。对模型性能进行评估和优化，确保模型的准确性、效率和可扩

执于代码·2025-03-03 23:39

数据清洗与统计分析原理与代码实战案例讲解

《数据清洗与统计分析原理与代码实战案例讲解》关键词：数据清洗、统计分析、Python、R语言、数据预处理、数据分析、机器学习、大数据摘要：本文将深入探讨数据清洗与统计分析的原理，并通过丰富的实战案例展示如何在实际项目中应用这些技术

AI天才研究院·2025-03-03 19:35

2小时学懂【多元统计分析】——聚类分析（R语言）

聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的观测值（或对象）分组到集群中。下面我将展示如何使用几种常见的聚类方法：K-均值（K-means）、层次聚类（HierarchicalClustering）和DBSCAN。1.K-均值聚类（K-meansClustering）K-均值是一种迭代的聚类算法，它将数据划分为K个预定义的集群。#加载需要的包library(cluster)#假设我们有一些二维数据s

木小鹿·2025-03-03 18:56

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