R语言语法及建模合集

原创 已于 2022-12-26 16:55:58 修改 · 置顶 · 5.3k 阅读 · 89 ·
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#r语言 #数据挖掘 #开发语言

于 2018-04-04 19:50:17 首次发布
这篇博客详细介绍了R语言的语法基础，包括对象模式、列表、数据框和控制流函数；绘图技巧，如Legend函数和分屏绘图；统计分析，涵盖参数估计、假设检验和方差分析；以及数据挖掘应用，涉及时间序列、决策树、聚类等多个方面。此外，还提供了实战案例和数据挖掘算法的R语言实现。

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R语言建模 R——modeling
05-04
统计建模与R语言上册，薛毅著。统计学基础以及在R语言中的应用
完整的R语言预测建模实例-从数据清理到建模预测
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R语言数据科学
09-23 5万+
概述本文使用Kaggle上的一个公开数据集，从数据导入，清理整理一直介绍到最后数据多个算法建模，交叉验证以及多个预测模型的比较全过程，注重在实际数据建模过程中的实际问题和挑战，主要包括以下五个方面的挑战： 缺失值的挑战 异常值的挑战 不均衡分布的挑战 (多重)共线性的挑战 预测因子的量纲差异 以上的几个主要挑战，对于熟悉机器学习的人来说，应该都是比较清楚的，这个案例中会涉及到五个挑战中的缺失值，量纲
R 语言入门
最新发布
candy的博客
07-04 1534
R 语言是一种专为统计分析和数据科学设计的编程语言，由新西兰奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 于 1993 年开发。它以其强大的统计计算能力、灵活的数据处理方式和丰富的可视化功能，成为数据科学家、统计学家和研究人员的首选工具之一。
R语言中建模技术
qq_29258361的博客
04-30 554
  基于观测值之间距离的方法，就是K近邻方法，它基于的假设是：同一类型的样本有类似的特征表达值。K近邻算法实际上没有从训练数据得到一个模型，只是存储了这个训练集数据，在给定测试样本时，在存储的训练集中寻找类似的样本作为预测值，选择K个最为相似的训练集样本用来给定测试样本的预测值。因为预测值是采用投票的方法决定的，所以K的选值最好是奇数。   太稀疏的数据选择的K值不要过大。R包class中有实现k...
R语言之建模
weixin_43595036的博客
08-31 5496
模型 前言 为了帮助大家更好的使用R语言进行建模分析，本文将借助波士顿房价数据集来展示常见的模型。本章节学习的目的是帮助大家了解模型的适用范围以及如何建模，不会对模型的底层原理进行深入的研究。 回归模型： 回归模型是一种有监督的、预测性的建模技术，它研究的是因变量和自变量之间的关系。 分类模型： 分类模型也是一种有监督的机器学习模型。与回归模型不同的是，其标签(因变量)通常是有限个数的定类变量。最常见的是二分类模型。 我们主要使用波士顿房价数据集来实现各种模型。因此我们使用2021作为种子值生成
R语言介绍及建模
06-20
R语言的语法类似S语言，它具有强大的统计分析功能，是一个跨平台的、拥有良好社区支持的编程环境。R语言不仅包括数据操作、存储和图形的处理，还有丰富的包（库）用于实现各种统计模型和绘图工具。 R语言的建模方法...
手把手教你一套R语言数据分析+建模 代码+注释+数据
03-25
在本资源中，你将找到一个全面的教程，教你如何使用R语言进行数据分析和建模。这个教程通过实际的代码示例，详细解释了每个步骤，并且附有注释，以便初学者理解。数据集是"online_shoppers_intention.csv"，这很可能...
统计建模与R语言
03-27
《统计建模与R语言》是一本专注于使用R语言进行统计建模的教材或参考资料，适合数据分析、统计学以及机器学习领域的学习者。R语言作为一款强大的开源统计分析工具，因其丰富的统计函数库和可视化能力而深受广大用户...
R语言及RStudio的安装包及相关资源
06-24
R语言是一种广泛应用于统计分析、数据可视化和预测建模的编程语言和开发环境。它以其强大的数据处理能力、丰富的统计函数库以及灵活的图形生成工具而受到数据科学家和研究人员的青睐。RStudio则是一个集成开发环境...
R语言数学建模（一）—— 基础知识
weixin_72071150的博客
02-27 2335
这一节开始，我们来学习R语言的又一大功能——数学建模。这是数据分析常用到的数学知识。R提供了一些简洁好用的包，让这一过程变得更加简单易懂。在学习这部分内容的同时，强烈建议自行学习关于统计学的相关知识点，这样在学习到相关内容时才会有更加深刻的理解与收获。本节介绍了关于R建模的基础知识，算是一个对于R建模的引入。其实关于数学建模的知识，可能我们在学习实践中早有接触，只是在当时并未有深刻体会。比如回归曲线就是使用数学建模来拟合一段数据的趋势。
多元统计分析及R语言建模
01-30
本书是针对R语言的一本教材，主要针对本科生和研究生，重点放在R语言的原理解释和模型建立上。
大数据处理及建模技术—基于R语言实现.rar
03-30
本演讲主题主要介绍如何利用R语言进行网络数据的抓取工作；如何进行大数据的读入、数据预处理、快速建模及优化和数据平台搭建等。 本资料共包含以下附件： 谢佳标—大数据处理及建模技术—基于R语言实现.rar
R语言写的VAR预测模型
08-15
R语言写的 var模型 最新出炉
R完整回归案例，以二手车数据为例
07-22
以狗熊会二手车数据为例，利用R语言进行回归分析，涉及原始数据的清洗、描述统计分析、经典回归模型建立、异常点诊断、交叉验证等技术，附有原始数据以及R完整代码、注释。
RelDists：此软件包中提供了可用的可靠性分布，并且可以在GAMLSS框架内估算参数并拟合回归模型
02-20
相对主义者 在该软件包中提供了一些可用于可靠性分析的发行版。 使用此软件包，可以估计参数并在GAMLSS框架内拟合回归模型。 安装 要安装RelDists软件包，您需要先安装devtools软件包，然后按照以下说明进行操作： if ( ! require( ' devtools ' )) install.packages( ' devtools ' ) devtools :: install_github( ' ousuga/RelDists ' , force = TRUE ) require( RelDists ) 您可以访问以浏览小插图（文章）和功能参考。
R语言数学建模（二）—— tidymodels
weixin_72071150的博客
02-29 2368
上一节内容中，简单介绍了使用R语言对数据进行建模的一个工作流程。在R中，为了方便进行数学建模，有一个实用的包——tidymodels。这一节将通过学习这个包，体会其进行R语言建模的流程。至此，我们学习了tidymodels包中进行数学建模的基础做法。包括了如何对数据集进行拆分以用于模型拟合，数据可以根据需要拆分为训练集、测试集和验证集。在数据拆分的时候可以根据数据结构的不同，对数据进行不同层次的划分。当进行数学建模时，通过parsnip包可以使得建模过程更加的同质化，这就是tidymodels。
深度学习R语言 mlr3 建模，训练，预测，评估（随机森林，Logistic Regression）
RookieTrevor的博客
06-26 9939
深度学习R语言 mlr3 建模，训练，预测，评估（随机森林，Logistic Regression） 本文主要通过使用mlr3包来训练German credit数据集，实现不同的深度学习模型。 1. 加载R使用环境 # 安装官方包，一般情况下大部分常用的包都可以官方安装 # install.packages("tidyverse") # install.packages("bruceR") # # # 安装Github来源的包 # # 先安装devtools包后才可以安装github来源的包 # # i
R 语言，仿真数据生成
chindmin的专栏
07-23 2124
library(bindata) rmvbin(10, bincorr=cbind(c(1,0.5),c(0.5,1)), margprob=c(0.5,0.5)) [,1] [,2] [1,] 1 1 [2,] 0 0 [3,] 0 1 [4,] 1 0 [5,] 0 0 [6,] 1 1 [7,...
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