笨办法学R编程(三)_光环大数据培训
R语言与数据分析之三:分类算法_光环大数据培训
R语言与数据分析之三:分类算法_光环大数据培训分类算法与我们的生活息息相关,也是目前数据挖掘中应用最为广泛的算法,如:已知系列的温度、湿度的序列和历史的是否下雨的统计,我们需要利用历史的数据作为学习集来判断明天是否下雨;又如银行信用卡诈骗判别。
分类问题都有一个学习集,根据学习集构造判别函数,最后根据判别函数计算我们所需要判别的个体属于哪一类的。
常见的分类模型与算法传统方法1、线性判别法;2、距离判别法;3、贝叶斯分类器;现代方法:1、决策树;2、支持向量机;3、神经网络;线性判别法:天气预报数据(x1,x2分别为温度和湿度,G为是否下雨)G=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2)x1=c(-1.9,-6.9,5.2,5.0,7.3,6.8,0.9,-12.5,1.5,3.8,0.2,-0.1,0.4,2.7,2.1 ,-4.6,-1.7,-2.6,2.6,-2.8)x2=c(3.2,0.4,2.0,2.5,0.0,12.7,-5.4,-2.5,1.3,6.8,6.2,7.5,14.6,8.3,0.8, 4.3,10.9,13.1,12.8,10.0)a=data.frame(G,x1,x2)plot(x1,x2)text(x1,x2,G,adj=-0.5)观察上图可以1点分布在右下方区域,2点主要分布在上方区域,肉眼可见这两个集合分离的比较明显,线性判别法的原理就是在平面中找出一条直线,使得属于学习集1号的分布在直线一侧,属于学习集2号的分布在直线另一侧。
判别式是允许有出差的,只要在一定的范围内即可。
R语言的表达如下:library(MASS)z=predict(ld)newG=z$classy=cbind(G,z$x,newG)由上左图可以看出,首先计算先验概率,数据中1,2各占50%,然后计算x1和x2的平均值,最后给出了判别函数的代数表达:观察上右图可见,newG为预测的判别,可见两类分别只有一个判错,同时可以见判别函数的值为正值时判为第2类,判别函数值为负值时判为第1类。
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容光环大数据人工智能培训课程有哪些内容?随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展,这种行业转移将变得更加普遍。
人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能,人工智能的发展会越来越好,因此参加人工智能培训课程进而转行人工智能行业是非常好的时机。
光环大数据人工智能培训课程有哪些内容?课程一阶段PythonWeb学习内容:PythonWeb内容实战学习目标:掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发,jQuery框架、XML与AJAX 技术完成项目:大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。
课程二阶段PythonLinux学习内容:PythonLinux实战开发学习目标:熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程,掌握服务器配置与管理。
完成项目:ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。
课程三阶段文件与数据库学习内容:文件与数据库实战开发学习目标:熟练掌握Python各类操作,熟练掌握数据库语法与函数编程,及大数据库解决方案完成项目:权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。
课程四阶段Python基础学习内容:Python基础实战开发学习目标:熟练掌握Python基础开发,掌握函数与控制、Python数据库开发。
完成项目:设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。
课程五阶段Python进阶开发学习内容:Python进阶实战开发学习目标:熟练使用经典开发与爬虫设计,熟练掌握买面向对性开发及并发原理。
完成项目:智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。
课程六阶段Django编程开发学习内容:Django编程实战开发学习目标:熟练掌握Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Django框架。
R语言知识体系概览_光环大数据培训机构
R语言知识体系概览_光环大数据培训机构最近遇到很多的程序员都想转行到数据分析,于是就开始学习R语言。
总以为有了其他语言的编程背景,学习R语言就是一件很简单的事情,一味地追求速度,但不求甚解,有些同学说2周就能掌握R语言,但掌握的仅仅是R语言的语法,其实这只能算是入门。
R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢。
本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读者如何才能高效地学习R语言。
1.R的知识体系结构R语言是一门统计语言,主要用于数学建模、统计计算、数据处理、可视化等几个方向,R语言天生就不同于其他的编程语言。
R语言封装了各种基础学科的计算函数,我们在R语言编程的过程中只需要调用这些计算函数,就可以构建出面向不同领域、不同业务的、复杂的数学模型。
掌握R语言的语法,仅仅是学习R语言的第一步,要学好R语言,需要你要具备基础学科能力(初等数学,高等数学,线性代数,离散数学,概率论,统计学) + 业务知识(金融,生物,互联网) + IT技术(R语法,R包,数据库,算法) 的结合。
所以把眼光放长点,只有把自己的综合知识水平提升,你才真正地学好R语言。
换句话说,一旦你学成了R语言,你将是不可被替代的。
1.1 R的知识体系结构概览R的知识体系结构是复杂的,要想学好R,就必须把多学科的知识综合运用,所以最大的难点不在于语言本身,而在于使用者的知识基础和综合运用的能力。
首先,从宏观上让我们先看一下R的知识体系结构的全貌,然后再分别解释每个部分的细节。
注:此图仅仅是我对R语言的理解,不排除由于个人阅历有限,观点片面的问题。
图中我将R语言知识体系结构分为3个部分:IT技术 + 业务知识 + 基础学科。
IT技术:是计算时代必备的技术之一,R语言就是一种我们应该要掌握技术。
业务知识:是市场经验和法则,不管你在什么公司,都会有自己的产品、销售、市场等,你要了解你的公司产品有什么,客户是谁,怎么才能把产品卖给你的客户。
R语言聚类模型_光环大数据培训机构
R语言聚类模型_光环大数据培训机构聚类分析是一种原理简单、应用广泛的数据挖掘技术。
顾名思义,聚类分析即是把若干事物按照某种标准归为几个类别,其中较为相近的聚为一类,不那么相近的聚于不同类。
聚类分析在客户分类、文本分类、基因识别、空间数据处理、卫星图片分析、医疗图像自动检测等领域有着广泛的应用;而聚类分析本身的研究也是一个蓬勃发展的领域,数据分析、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学和市场学也推动了聚类分析研究的进展。
聚类分析已经成为数据分析研究中的一个热点。
一.原理:聚类算法种类繁多,且其中绝大多数可以用R实现。
下面将选取普及性最广、最实用、最具有代表性的5中聚类算法进行介绍,其中包括:-均值聚类(K-Means):它是一种快速聚类方法,但对于异常值或极值敏感,稳定性差,因此适合处理分布集中的大样本数据集。
它的思路是以随机选取的k(认为设定)个样本作为起始中心点,将其余样本归入相似度最高中心点所在的簇(cluster),再确立当前簇中样本坐标的均值为新的中心点,依次循环迭代下去,直至所有样本所属类别不再变动。
算法的计算过程非常直观,下图以将10个点聚为3类为例展示算法步骤。
-中心点聚类(K-Medoids):K-中心点算法与K-均值算法在原理上十分相近,它是针对K-均值算法易受极值影响这一缺点的改进算法。
在原理上的差异在于选择各类别中心点时不取类别均值点,而在类别内选取到其余类别距离之和最小的样本点为中心。
下图表示出算法的基本运行步骤密度聚类(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN):由于层次聚类算法和划分式聚类算往往只能发现凸形的聚类簇。
为了弥补这一缺陷,发现各种任意形状的聚类簇,开发出基于密度的聚类算法。
这类算法认为,在整个样本空间点中,各目标类簇是由一群的稠密样本点组成的,而这些稠密样本点被低密度区域(噪声)分割,而算法的目的就是要过滤低密度区域,发现稠密样本点。
菜鸟入门学Python 光环大数据Python培训讲师教你如何快入门
菜鸟入门学Python 光环大数据Python培训讲师教你如何快入门光环大数据Python培训了解到,用Python编写代码一点都不难,事实上它一直被赞誉为最容易学的编程语言。
如果你准备学习web开发,Python是一个不错的开始,甚至想做游戏的话,用Python来开发游戏的资源也有很多。
这是快速学习这门语言的途径之一。
许多程序员都把Python作为编程之旅的开始,然后是像PHP和Ruby这样的语言。
它也是2014年最热门的web开发语言之一,并极力推荐学习。
但是,Python 应该怎么学呢?应该从哪里开始?我来为你解决这个问题,因为我自己学习编程和开始做开发的时候也依靠了很多这里的资源。
当然这仅仅是一个友好的建议,最好的方法还是通过实践去学习,这里推荐的一些书和资源只是为了指引你走往正确的方向。
刚开始学习的时候可能会特别令人沮丧,一旦你学完了基础,之后的东西对你来说就很自然了,你都不需要思考就知道要怎么做。
设定目标当你决定入门Python时,需要有一个清晰且短期内可实现的目标,比如通过学习找一份初级程序员工作,目标明确后,你需要知道企业对Python程序员的技能有哪些要求,下面是我从拉勾网找的一个初级Python工程师的任职要求:1.熟悉Python及常用的Web开发框架;2.至少熟悉一种数据库的使用,如MySQL、mongodb、redis等;3.熟悉Linux操作系统及常用命令;4.良好的编码习惯和文档编写习惯;做Python开发除了熟悉语言本身之外,还需要掌握很多相关联的技能,好比打NBA,你不光要学如何投篮,还要练习力量、技战术等一整套东西。
所以,一个普通PythonWeb开发工程师需要掌握的技能包括至少一个Web框架,比如:Django、Flask、Tornado,做业务系统必须熟知一种数据库,还需要对Linux系统的基本操作和常用命令有所了解,因为以后你写到程序基本上都会运行在Linux平台上。
R语言快速入门_光环大数据培训机构
R语言快速入门_光环大数据培训机构应广场君之邀,简单介绍下R语言的基本操作(是真的很简单的介绍~)。
具体内容包括:1.基本介绍(关于R语言的一些常识)2.数据操作(包括数据的属性、赋值、引用,和简单的数据处理以及外来数据的读取和写入)3.控制流(即循环)注:能力有限,只针对新手作快速入门的简单介绍,使其迅速使用R做简单模拟,所以不会涉及一些不常用的操作(至少我从来没用过和很少用的)。
如有疑问可提出,共同探讨学习。
在结束之前请勿插楼~ 有问题在楼中楼回复,3Q~ R语言的下载地址(Windows版本):/mirrors/CRAN/ 具体点哪里我就不多说了,你应该可以看见一个高亮加粗的“install R for the first time”。
一、基本介绍:1. 警告:在输入命令前请切换到英文模式。
否则你的一大段代码可能因为一个中文状态的括号而报错,R语言的报错并不智能无法指出错误的具体位置。
最可怕的是不报错但就是无法输出正确结果。
2. 警告:R语言区别大小写,所以对象A与对象a并不一样,在调用函数、R包时也要注意大小写。
3. R软件由R包组成,每个包里有各种函数。
命令“library()”【注意输入命令时不包含双引号,下同】查看原装的几十个R包列表。
对于非原装的R包,可以通过命令“install.packages(’RCurl’)”【其他包把名字把RCurl替换就是了,注意不要忘了括号里的引号】,选择任意镜像安装RCurl包。
以后在调用此包的函数之前应先输入命令“library(RCurl)”【原装包的中函数不需要此命令】4. 打开R软件,光标左侧的“>”符号表示等待输入,“+”表示承接上一行的代码。
如果一句代码很长,可敲击回车继续输入。
而当你输入完毕回车无输出结果并显示“+”时,很可能是你少输入了一个括号5. R语言中“<-”表示赋值,如“x <- 3”表示赋予对象x的值为3。
从零开始学Python_光环大数据分析培训
从零开始学Python_光环大数据分析培训使用numpy构建矩阵数组的创建可以使用numpy模块中的array函数实现,一维数组只需要给array函数传入一个列表或元组,二维数组则是传入嵌套的列表或元组。
具体举例可知:arr1和arr2为一维数组,arr3为二维数组,返回一个数组的行数和列数可使用shape方法,即元素的获取使用索引的方式,查询一维数组和二维数组的元素。
一维数组的索引与列表、元组的索引完全一致,这里就不在赘述;二维数组的索引就稍微有点复杂,我们可以通过例子来说明:print函数中的‘/n’,目的用来换行,使打印出来的结果不显得那么拥挤。
咦?报告,你最后一个返回的结果错了,你不是要返回由第一行、第三行、第三列和第四列组成的2×2矩阵吗?为什么是一个1×2的一维数组?如果像上面红框中使用索引的话,将获取【0,2】和【2,3】对应的两个值。
那该如何返回想要的2×2的矩阵呢?我们可以这样写:数学函数# 取绝对值np.absnp.fabs# 算术平方根np.sqrt# 平方np.square# 指数np.exp# 对数np.log2np.log10np.log(x,base)# 符号函数(大于0的数返回1、小于0的数返回-1、0返回0值)np.sign # 向上取整np.cell# 向下取整np.floor# 返回最近的整数np.rint# 判断是否缺失np.isnan# 判断是否有限np.isfinite# 判断是否无限np.isinf# 幂运算np.power # 余数np.mod统计函数# 最大值np.max# 浮点型的最大值np.fmax# 最小值np.mim# 浮点型的最小值np.fmin# 求和np.sum# 均值np.mean# 标准差np.std# 方差np.var# 中位数np.median映射函数apply_along_axisapply_along_axis函数与R语言中的apply函数用法一致,可以针对某个轴的方向进行函数操作,同样,而且在pandas模块中的DataFrmae对象中,可以使用apply函数达到相同的效果。
怎样学习R(下)_光环大数据培训机构
怎样学习R(下)_光环大数据培训机构数据操作把原始数据转换成具有一定结构的数据对于健壮性分析是很重要的,对是数据符合处理也是很重要的。
R有很多的构建函数对原始数据进行处理,但是不是每个时候都能轻而易举的使用它们。
幸运的是,有几个R包可以提供很大的帮助:tidyr包允许你对数据进行整理,而数据的整理就是看哪一列的数据是变量,同时观察每一行的结果,其本身会把你原来得到的数据转换成易于操作的数据。
查看这些不错的资源,你会知道怎样使用tidyr包进行数据的整理。
如果你想进行字符串的操作,你应该学着怎样用stringr包,其中的小插图展示的易于理解,而且提供了各种例子供你入门学习。
dplyr包在处理数据框的对象(在内存和外存中)的时候是一个非常棒的包,而且结合了直观形式的语法结构以加快运行速度。
如果想要深入学习dplyr 包,你可以在这里收听一下数据操作的课程,同时也可以查阅一下这张小抄。
当你在执行一个繁重的争论任务的时候,data.table包将是你的好帮手。
它的运行速度极其的快,而且一旦你掌握了这种语法结构,你会发现我每时每刻都在使用data.table包。
可以上一下数据分析这门课(来发现data.table 包的具体细节,你也可以用这张小抄作为辅助资料。
你是否一直在寻找着能在某个时刻使用时间和数据的机会?这个过程注定是痛苦的,但是幸运的是,lubridate包让这样的过程变得简单一些。
查看它的小插图可以让你怎样在你的逐日分析中使用lubridate包。
基本R包只能在有限条的性能中处理时间序列数据。
幸运的是,这里有zoo、xts和quantmod包。
查阅一Eric Zivot写的教材可以让你更容易明白怎样使用这些包,而且也让你更容易处理R中的时间序列数据。
如果你想对R的数据操作进行一个大概的总结的话,更多相关细节可以阅读Data Manipulation with R这本书,或者是RStudio提供的Data Wrangling with R视频教程。
R语言简介_光环大数据培训
R语言简介_光环大数据培训工欲善其事,必先利其器,作为一个战斗在IT界第一线的工程师,C/C++、java、perl、python、ruby、php、javascript、erlang等等等等,你手中总有一把使用自如的刀,帮助你披荆斩棘。
应用场景决定知识的储备与工具的选择,反过来,无论你选择了什么样的工具,你一定会努力地把它改造成符合自己应用场景所需的那个样子。
从这个道理来说,我选择了R[1]作为数据挖掘人员手中攻城陷池的那把云梯,并努力地把它改造成自己希望的那个样子。
关于R的一个比较准确的描述是:R是一门用于统计计算和作图的语言,它不单是一门语言,更是一个数据计算与分析的环境。
统计计算领域有三大工具:SAS、SPSS、S,R正是受S语言和Scheme语言影响发展而来。
其最主要的特点是免费、开源、各种各样的模块十分齐全,在R的综合档案网络CRAN中,提供了大量的第三方功能包,其内容涵盖了从统计计算到机器学习,从金融分析到生物信息,从社会网络分析到自然语言处理,从各种数据库各种语言接口到高性能计算模型,可以说无所不包,无所不容,这也是为什么R正在获得越来越多各行各业的从业人员喜爱的一个重要原因。
从R的普及来看,国外的普及度要明显好于国内,跟盗版windows的泛滥会影响linux在中国的普及一样的道理,破解的matlab与SPSS的存在也影响了R 在中国的使用人群。
但在国外高校的统计系,R几乎是一门必修的语言,具有统治性的地位。
在工业界,作为互联网公司翘楚的google内部也有不少的工程使用R进行数据分析工作,这里[2]有一个google campus的讲课视频,内容就是用R作为工具来讲述数据挖掘的概念与算法。
随着近年来R使用者的增加,关于R的报道也屡有见于报端,如2009年初美国纽约时报就有一篇很好的报道:Data Analysts Captivated by R’s Power[3]。
报道中述说了R的发展历史以及由于数据挖掘需求的增长而日益普及的现状,它虽源于S但其发展却远远地超过了S,已经成为高校毕业学生所选用的第二大工具语言,google与Pfizer的员工也介绍了R在自己公司中的应用。
深度学习研究综述_光环大数据培训
深度学习研究综述_光环大数据培训一、深度学习说到深度学习,估计只要有接触的您,一定会知晓一二,其实深度学习就是机器学习领域的一个新研究方向。
刚刚开始的阶段,在语音识别和计算机视觉等多类应用中取得了突破性的进展,尤其在语音领域。
其动机在于建立模型模拟人类大脑的神经大体结构,在处理训练数据(图像、语音或文本)信号时,通过多个变换阶段分层对数据特征进行描述,进而给出数据的表达,以图像数据为例,灵长类的视觉系统中对这类信号的处理依次为:首先是检测边缘,纹理等简单的初始形状特征,然后再逐步形成更复杂的视觉形状,同样地,深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示、属性类别或特征,给出数据的分层特征表示。
作为深度学习的“深度”,到底是怎么理解的???深度学习之所以被称为“深度”,其实想相对于那些传统机器学习而言。
就好比我们的模型深度更加深入,在学习过程中,非线性操作的层级数比之前多很多。
浅层学习主要是依赖人工特征,也就是依赖人工以往的经验去提取数据的特征,用模型学习后的特征表示是没有层次机构的单层特征。
而深度学习是在原始输入数据上,通过逐层变化提取特征,将样本数据在原始的数据空间特征表示转换到新的特征空间(就好比SVM对于线性不可分的情况,可以利用核的思想,将原数据的特征空间投影到更高的空间去表达),然后自动去学习得到层次化的特征表示,从而更有利于物体的分类或特征的可视化。
深度学习理论的另一个理论动机是:如果一个函数可用K层结构以简洁的形式表达,那么用 K-1层的结构表达则可能需要指数级数量的参数( 相对于输入信号) ,且泛化能力不足。
深度学习的概念最先有这个想法的是G.E. Hinton等人在2006年提出,主要就是将样本数据通过一定的训练方法得到多层网络结构的机器学习过程。
传统的神经网络随机初始化网络中的权值,导致网络很容易收敛到局部最小值,为解决这一问题,Hinton提出使用无监督预训练方法优化网络权值的初值,再进行权值微调的方法,拉开了深度学习的序幕。
为什么R是你下一个要学的编程语言_光环大数据培训机构
为什么R是你下一个要学的编程语言_光环大数据培训机构对于那些对R语言还不熟悉的朋友,我先来做一个简单的介绍。
首先,R 是非常吸引人的一门语言。
如今它已成为求职简历上让人眼前一亮的一门技能,部分原因是R语言的使用人数大大提升。
如今它正被各种各样的专家们使用,包括软件开发、商业分析、统计报告和科学研究。
你很有可能在工作中接触到R语言,你还可能会考虑学习和使用这门语言。
如果你需要证明,没有比一些反映R的增长的独立排名更好的了。
R语言闯入近几年流行编程语言Tiobe指数的前20名;2015年, IEEE将R列在2015年十大编程语言的第6位。
另外,随着数据密集型工作的增加,对处理、数据挖掘和可视化的工具,如R的需求也大大增加。
商业中的R语言R源自90年代S编程语言的一个开源版本。
从那之后,R得到了许多公司的支持,其中最有名的是RStudio和Revolution Analytics,这两家公司创建了与R语言相关的工具、程序包和服务。
但是R的应用并不仅限于这些专业公司;R还得到了一些运转最大的关系数据库的大型公司的支持。
比如其中之一的Oracle公司,已将R导入其产品。
今年初,微软(Microsoft)收购了Revolution Analytics,并且在其SQLServer 2016中放入了R语言。
SQLServer的管理员和.NET的开发人员如今随手便可使用R,R已同时和他们的标准平台工具一起被安装了。
高等教育中的R语言这是一个有趣的事实:R起源于学院派,新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman创建了它。
它已经被许多研究生课程广泛采纳,其中包括密集的统计研究。
R也已经在大规模开放网上课程(MOOCs)中被使用,比如Coursera 上的数据科学课程(Data Science Program)和在Pluralsight上的课程里(包括我自己的R和RStudio课程)。
选修涉及数据运算的研究生课程很容易遇到R,像许多其它技术一样,在学校的介绍导致其自然地被行业广泛采纳。
一小时向非程序员介绍 R 编程语言_光环大数据培训
一小时向非程序员介绍 R 编程语言_光环大数据培训(1)下载R和RStudio我对RStudio的印象不错,对于初学者来说,它既方便又很有帮助,对专业人士也很有用。
尤其对于初学者:鼠标指向-点击式(point-and-click)的选项非常棒,工作区面板对于建立起对R环境的概念也非常有用。
我甚至都不用再花精力向我妹妹介绍R默认的集成开发环境——我马上就让她下载了RStudio,不过你仍然需要下载普通版的R。
下载之后,我意识到网站真应该在设计上进行大修整,因为:(a)它不够漂亮(b)如果你不知道什么是“CRAN镜像”,下载R将是一件容易把人搞糊涂的事。
(2)控制台和脚本准备好之后,我们做的第一件事就是在控制台中键入如下两行代码:123> x =7> x +9[1] 16这并非纯粹的“Hello World”,但它阐明了一些概念,比如”赋值”、”变量”和”求值”[注2]。
接着,我让妹妹在一个R脚本文件中保存了上面那两行代码(我认为,在初学者开始使用一门语言时就教会他们如何正确地把代码保存在脚本文件中是非常重要的)。
然后,我教她怎么用Cmd-Enter组合键(译者注:这是Mac OS的键位。
在PC中,对应的组合键是Ctrl+Enter)在控制台中执行代码。
在解释这些内容的过程中,我意识到”控制台”和”脚本”这类术语比较晦涩,所以我尽可能给出它们的明确的定义。
我也不得不小心地使用那些含义确切的词而非”REPL”或”prompt”这类词汇(3)注释1# 注释特别重要,所以我们学习了它(4)图形脚本、注释和控制台可能有点儿枯燥,所以到了这一步,该是从图形中寻找点儿乐趣的时候了!这是我们绘制的一张图:12x =rnorm(1000, mean =100, sd =3)hist(x)教我妹妹理解这段代码涉及解释什么是函数(因为rnorm和hist都是函数)、什么是函数的实参,以及为什么你可以通过名字引用实参却不一定非得这样做。
分分钟学Python_光环大数据python培训
# => 7# Division is a bit tricky. It
is integer division and floors the results# automatically.5 / 2 # => 2# To fix division we need to learn about floats.2.0 / 4.0 # This is a float11.0
'"This is a string."'This is also a string.'# Strings can be added too!"Hello " + "world!" # => "Hello world!"# Strings can be added without # => "Hello world!"# ... or multiplied"Hello"
# => 2 ...floored division# Modulo # =>
operation7 % 3
# => 1# Exponentiation (x to the yth power)2 ** 4
光环大数据
光环大数据--大数据培训&人工智能培训 16# Enforce precedence with parentheses(1 + 3) * 2 # => 8# Boolean # =>
False##################################################### 2. 变 量 和 数据##################################################### Python has a print statementprint "I'm Python. Nice to meet you!" Nice to meet you!# Simple way to get # => I'm Python. data from
数据清洗_光环大数据Python培训
数据清洗_光环大数据Python培训1.数据错误:错误类型–脏数据或错误数据•比如, Age = -2003–数据不正确•‘0’代表真实的0,还是代表缺失–数据不一致•比如收入单位是万元,利润单位是元,或者一个单位是美元,一个是人民币–数据重复2.缺失值处理:处理原则–缺失值少于20%•连续变量使用均值或中位数填补•分类变量不需要填补,单算一类即可,或者用众数填补–缺失值在20%-80%•填补方法同上•另外每个有缺失值的变量生成一个指示哑变量,参与后续的建模–缺失值在大于80%•每个有缺失值的变量生成一个指示哑变量,参与后续的建模,原始变量不使用。
3.离群值3.1单变量离群值处理:.绘图。
在图中找出离群的异常值,根据情况对其进行删除或者对数据进行变换从而在数值上使其不离群或者不明显。
学生化(标准化)•用变量除以他们的标准误就可得到学生化数值建议的临界值:–|SR| >2 ,用于观察值较少的数据集–|SR| >3,用于观察值较多的数据集3.2多变量离群值1.绘图。
在图中找出明显的离群值2.聚类法确定离群值(不要对原有数据进行改变)聚类效果评判指标:(群内方差(距离)最小化,群间方差(距离)最大化;这里方差可以理解为一种距离(欧式距离的平方—欧式距离))了解清洗后,接下来,就来学习一下Python的数据清洗吧!现在有一份心脏病患者的数据,经过问卷调查之后,最终录入数据如下:Age:年龄Areas:来自哪里,有A/B/C/D四个地区ID:患者的唯一识别编号Package:每天抽几包烟,缺失的为-9,代表不抽烟SHabit:睡眠习惯,1-早睡早起;2-晚睡早起;3-早睡晚起;4-晚睡晚起为了学习方便,假设这里就这些变量吧。
看完这个变量说明我不淡定了,这个数据存在很多问题啊!Age是年龄?158是什么鬼??还有6岁小孩,每天抽1包烟?ID是唯一编号吗?为什么有3个1号、2个5号、2个9号、2个10号?这个数据问题太多了,因此我要逐一来清洗一下,顺便学一下数据清洗方面的知识。
R快速入门之高级统计-广义线性_光环大数据培训
R快速入门之高级统计-广义线性_光环大数据培训1,logistic回归:因变量是二值变量(例如成功和失败),自变量是连续变量。
做这种预测,还有很多其他方法,例如判别、神经网络、分类、支持向量机等,但是logistic 最受欢迎。
# logistic回归的主要参数如下:# Logistic Regression# where F is a binary factor and# x1-x3 are continuous predictorsfit <- glm(F~x1+x2+x3,data=mydata,family=binomial())summary(fit) # display resultsconfint(fit) # 95% CI for the coefficientsexp(coef(fit)) # exponentiated coefficientsexp(confint(fit)) # 95% CI for exponentiated coefficientspredict(fit, type=”response”) # predicted valuesresiduals(fit, type=”deviance”) # r esiduals可以使用anova(fit1,fit2, test=”Chisq”)来比较不同的模型,另外,cdplot(F~x, data=mydata) will display the conditional density plot of the binary outcome F on the continuous x variable.2,poisson回归Poisson回归的因变量是计数型的变量,自变量是连续型变量# Poisson Regression# where count is a count and# x1-x3 are continuous predictorsfit <- glm(count ~ x1+x2+x3, data=mydata, family=poisson())summary(fit) display results如果残差变异方差比自由度大,那么需要用quasipoisson()函数3,生存分析谈到生存分析,就必须提到结尾数据这个概念。
R语言教材小结_光环大数据培训
R语言教材小结_光环大数据培训一、去哪里找R语言相关的资料1.官方网站 /index.html (官方文献集中地)2.光环大数据论坛3.http://library.nu/ 这是网上电子书最多的地方,其中有一个R语言专门书柜(也就是一个shelves)4.国外著名的R语言群博 /二、R语言教程推荐(一)中文部分:R for beginners和R导论都有中文版,用其快速入门是相当不错的。
简明参考卡片,是居家旅行必备的东西。
统计学与R笔记,网络同好做的一个总结资料,相当的完整,不过不合适用来学习而应该作为参考查阅。
统计建模与R软件(推荐),薛毅老师的书相当精彩,中级统计和多元都有涉及,不仅对R的各种函数命令讲解清楚,而且用基本编程方法来解决统计问题,非常有利于学习。
多元统计分析及R语言建模,王斌会老师的书,是多元方面的R语言实现,略为简单,现在出了第二版,如何可能的话还是去读英文资料吧。
环境与生态统计-R语言的应用,美国杜克大学钱松老师的书,统计思想讲的很透彻,内容包括了初级中级高级三个层次内容,多重模型尤其出彩。
An Introduction to R: Software for Statistical Modelling & Computing,R官方站上的免费教程,钱松老师推荐为是最好的入门讲义。
Introductory Statistics with R,springer出版的佳作,入门推荐,整体简洁清晰,讲解常规方法比较细致一些,除经典统计内容外还涉及到了生存分析,logistic回归和非线性拟合的内容。
R in Action(入门最佳),由Quick-R站长所著,分为三个层次讲解的中级统计教程,排版精致,讲到很多较新的扩展包。
Linear Models with R,关于经典线性模型的教材,讲解有一定深度,需要有一定的概率统计基础。
Extending the Linear Model with R 线性模型的扩展,和上一本书是同一作者,公式较多,对广义线性模型、加性模型、非线性模型等讲解最为详细。
R语言与机器学习学习笔记 分析算法_光环大数据培训机构
人工神经网络从以下四个方面去模拟人的智能行为:
物理结构:人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟:人脑的神经元有局部计算和存储的功能,通过连接构成一个 系统。人工神经网络中也有大量有局部处理能力的神经元,也能够将信息进行大 规模并行处理 存储与操作: 人脑和人工神经网络都是通过神经元的连接强度来实现记 忆存储功能,同时为概括、类比、推广提供有力的支持 训练:同人脑一样,人工神经网络将根据自己的结构特性,使用不同的 训练、学习过程,自动从实践中获得相关知识
算法训练步骤:
1、定义变量与参数 x(输入向量),w(权值向量),b(偏置),y(实际输
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2、初始化,n=0,w=0
神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称“神经元” ,或“单元” )和 之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数。每两个 节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于 人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不
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我们将算法描述如下:
1、定义变量与参数。x(输入向量),w(权值向量),b(偏置),y(实际输 出),d(期望输出),a(学习率参数) (为叙述简便,我们可以将偏置并入权值 向量中)
2、初始化 w=0
3、输入样本,计算实际输出与误差。e(n)=d-x*w(n)
4、调整权值向量 w(n 1)=w(n) a*x*e(n)
运行下面的代码:
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R语言学习由浅入深路线_光环大数据培训机构现在对R感兴趣的人越来越多,很多人都想快速的掌握R语言,然而,由于目前大部分高校都没有开设R语言课程,这就导致很多人不知道如何着手学习R 语言。
对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来。
当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书。
目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有。
那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问。
有这种疑问的人有福了,因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。
本文分为6个部分,分别介绍初级入门,高级入门,绘图与可视化,计量经济学,时间序列分析,金融等。
1.初级入门《An Introduction to R》,这是官方的入门小册子。
其有中文版,由丁国徽翻译,译名为《R导论》。
《R4Beginners》,这本小册子有中文版应该叫《R 入门》。
除此之外,还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。
这本书收集了R 初学者提问频率最高的153个问题。
为什么叫153分钟呢?因为最初作者写了153个问题,阅读一个问题花费1分钟时间,全局下来也就是153分钟了。
有了这些基础之后,要去读一些经典书籍比较全面的入门书籍,比如《统计建模与R软件》,国外还有《R Cookbook》和《R in action》,本人没有看过,因此不便评论。
的,in a Nutshell是俚语,意思大致是“简单的说”。
目前,我们正在翻译这本书的中文版,大概明年三月份交稿!这本书很不错,大家可以从现在开始期待,并广而告知一下!2.高级入门读了上述书籍之后,你就可以去高级入门阶段了。
这时候要读的书有两本很经典的。
《Statistics with R》和《The R book》。
之所以说这两本书高级,是因为这两本书已经不再限于R基础了,而是结合了数据分析的各种常见方法来写就的,比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、数据挖掘等各方面的内容,看完之后你会发现,哇,原来R能做的事情这么多,而且做起来是那么简洁。
SQL and R_光环大数据培训
SQL and R_光环大数据培训R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术,他拥有几十年的的历史和超过7000个包,这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。
R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导,但是没有详细介绍如何用R操作数据集。
幸运的是,数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术,短时间内在这个领域变得更有效率。
如你所愿,R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。
然而,一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询,而不管数据的来源和最终目标。
在这文章,我们将会看到一些使用不同R包,来通过SQL处理数据的方法。
微软收购Revolution Analytics太让人兴奋了,这随后会导致R被纳入SQLServer 2016.。
SQLServer 2016有预览功能,但是它在发布之前仍然会有修改,Simple-talk充斥着大量聚焦SQLServer的优秀文章。
一旦这发布细节被确定下来,你可以期待更多后续的声明R在SQLServer的应用的文章。
但是由于现在最终版本尚不可用,Simple-Talky已经通过 SQL Server Access from R做了介绍,这文章将展示开源的R在Rstudio环境上使用SQL和其他的关系数据库。
SQL的部分吸引人的地方在于他能在许多不同产品上应用。
大量的技术专业人员发现他们必须支持和交互化大范围的开源和商业化技术。
除了非开源有特定性能和拓展,SQL实现跨越比较标准,所以它的使用将在这里作为典型将会被目前只使用SQLServer的人熟悉。
这文章将会包含两个数据库介绍,SQLite(一个小的巨大的数据库等供应商、SQLServer的竞争对手。
RODBC的使用已经被Simple-Talk的文章–‘Making Data Analytics Simpler: SQL Server and R’所涵盖RSQLite包SQLite是世界上部署最广泛的数据库。
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笨办法学R编程(三)_光环大数据培训
看到各位对“笨办法系列”的东西还比较感兴趣,我也很乐意继续写下去。
今天的示例将会用到数据框(data.frame)这种数据类型,并学习如何组合计算两个向量,以及如何排序。
我们将用所学的东西来解决Project Euler的第四个问题,就是找出一个集合中最大的回文数。
回文数是指一个像1534351这样“对称”的数,如果将这个数的数字按相反的顺序重新排列后,所得到的数和原来的数一样。
开始啦!
# 预备练习
x <- y <- 1:9
data <- expand.grid(x=x,y=y)
print(data)
z <- data$x * data$y
# 一个九九乘法表
z <- matrix(z,ncol=9)
set.seed(1)
x <- round(runif(10),2)
print(x)
order(x)
x[order(x)[1]]
which.min(x)
x[which.min(x)]
x[order(x)]
y <- 1:10
data <- data.frame(x,y)
class(data)
head(data)
data[1,]
data[,1]
data$x
data[order(data$x),]
# Project Euler 4
# 在两个三位数字的乘积中,找出最大的回文数
# 先建立一个将数字顺序进行反转的函数
reverse <- function(n) {
reversed <- 0
while (n > 0) {
reversed <- 10 * reversed + n %% 10
n <- n%/%10
}
return(reversed)
}
# 从大到小搜索回文数
x <- y <- 999:100
data <- expand.grid(x=x,y=y)
data$prod <- data$x * data$y
data <- data[order(data$prod,decreasing=T),] head(data)
value <- data$prod for (i in 1:length(value)) { isequal <-
(value[i] == reverse(value[i])) if (isequal) { print(data[i,]) break }}
得到的结果是906609,本例是先将乘积排序后再判断是否回文数,找到的
第一个就是答案,所以速度会快一点。
如果不用expand.grid函数的话,可以利
用嵌套for来组合计算。
另外还有一种作法是利用R本身的rev函数,先将数字
转为字符,再切开成一串向量,用rev反转后判断。
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