kwame211的博客

library("forecast")skirts <- scan("http://robjhyndman.com/tsdldata/roberts/skirts.dat",skip=5)skirtsts<- ts(skirts,start = c(1866))plot.ts(skirtsts)skirtsarima<-arima(skirtsts,order=c(1,2,5))skirtsarima2<-arima(skirtsts,order=c(2,2,0))..

标签：r3.3.1 源码 解决依赖关系1、yum install readline-devel2、yum install libXt-devel3、tar zxvf R-3.3.1.tar.gzcd R-3.3.1    ./configure --prefix=/opt/R-3.3.1   --enable-R-shlib    报错：

人脸提供关于情绪的各种信息。微软于2015年12月推出免费服务，分析人脸，进行情绪检测。 检测到的情绪是愤怒，蔑视，厌恶，恐惧，幸福，中立，悲伤和惊喜。 这些情绪被理解为与特定的面部表情跨文化和普遍传达。Emotion API将图像中的面部表情作为输入，并使用Face API返回图像中每个面部的一组情绪的置信度以及面部的边界框。在R中的实现允许以结构化的方式分析人脸。 注意，必

获取Twitter用户这是我得到的帐户数量：users %>%  dplyr::group_by(language) %>%  dplyr::summarise(n = n()) %>%  knitr::kable() 计算排序指标users 我们来看看不同人群中分数的分布情况。library("ggplot2")users

修改bzip2-1.0.6的Makefile文件 CC=gcc ---> CC=gcc -fPIC   即CC=gcc -fPICAR=arRANLIB=ranlibLDFLAGS= BIGFILES=-D_FILE_OFFSET_BITS=64 然后重新编译make cleanmake

1、yum install readline-devel gcc*2、yum install libXt-devel3、tar zxvf R-3.3.1.tar.gzcd R-3.3.1    ./configure --prefix=/opt/R-3.3.1   --enable-R-shlib    报错：    checking for zli

如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择——在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R 还是Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题，我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者，但是它们仍在为成为数据科学家的首选编程语言而战斗。今天，就让我们从数据科学的角度，一步步比较这两大编程语言。

1.snow-clusterCluster-Level on a snow clustersnow-clusterCluster-Level on a snow clusterclusterSplit(cl, seq)clusterCall(cl, fun, …)clusterApply(cl, x, fun, …)

一直纠结于R的大数据计算问题，希望可以找到一个彻底的方案解决它。而云服务器当然是解决这个问题的最佳方案，所以，至少从这方面入手。R的云服务器部署有两种解决方案，一种是使用R语言的并行计算，另外一种是使用RHadoop框架。RHadoop框架其实就是M / R 算法的R语言实现，需要使用者有M / R的计算基础，和R语言平常使用的计算方式有很大的不同，因此，我采用的解决方

R和Python两者谁更适合数据分析领域？在某些特定情况下谁会更有优势？还是一个天生在各方面都比另一个更好？当我们想要选择一种编程语言进行数据分析时，相信大多数人都会想到R和Python——但是从这两个非常强大、灵活的数据分析语言中二选一是非常困难的。我承认我还没能从这两个数据科学家喜爱的语言中选出更好的那一个。因此，为了使事情变得有趣，本文将介绍一些关于这两种语言的详细信息，

R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教育，银行，电商，互联网…都在使用R语言。要成为有理想的极客，我们不能停留在语法上，要掌握牢固的数学，概率，统计知识，同时还要有创新精神，把R语言发挥到各个领域。让我们一起动起来吧，开始R的极客理想。

R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教育，银行，电商，互联网…都在使用R语言。要成为有理想的极客，我们不能停留在语法上，要掌握牢固的数学，概率，统计知识，同时还要有创新精神，把R语言发挥到各个领域。让我们一起动起来吧，开始R的极客理想。

摘要： 1. R Language Install 安装相关依赖 yum install -y perl* pcre-devel tcl-devel zlib-devel bzip2-devel libX11-devel tk-devel tetex-latex *gfortran* compat-re...1. R Language Install安装相关依赖yum

标签：r3.3.1 源码 解决依赖关系1、yum install readline-devel2、yum install libXt-devel3、tar zxvf R-3.3.1.tar.gzcd R-3.3.1    ./configure --prefix=/opt/R-3.3.1   --enable-R-shlib    报错：

首先准备测试数据*(mtcars)分别为CSV.    TXTread.table 默认形式读取CSV（×）与TXT(效果理想)[plain] view plain copy①  > testError in scan(file = file, what = what, sep = sep, quote =

我个人的理解，这些包进行并行计算，有点类似控制编译器的并行开关，将数据、循环变量直接的依赖性进行开关设置。不过R有几个包，可以提升效率和弥补R自身的不足，做大数据很有用。我就说说我每天要用的吧。如果不使用分布式，那就用ff、bigmemory等几个package。bigmemory：R的内存管理太烂了，因为很少给程序员管理的权限，这样一来操作系统懒加上R也懒导致常常读入

热图，适合二维数据表的可视化，数值用颜色显示。细活在于调颜色，给人感性的、辨识度高的认识。nba nba row.names(nba) nba nba_matrix nba_heatmap Heatmap颜色的设置还是很关键的，直接体现你这幅图的效果了。R中颜色调色板很多：（1）简单的heat.colors(n

按照惯例，这里将开始通过编写一个学习R语言的"Hello, World!"程序作为入门。根据不同的需要，可以进行编程或者为R命令提示符下，也可以使用一个 R脚本文件来编写程序。让我们来逐个演示这两个用法。R命令提示符一旦有R环境的设置，那么它很容易启动R指令提示，就在命令提示符处键入以下命令：$ R这将启动R解释器，会得到一个提示>，在这里，就可以开始输入你的程序了，如下：

R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教育，银行，电商，互联网….都在使用R语言。要成为有理想的极客，我们不能停留在语法上，要掌握牢固的数学，概率，统计知识，同时还要有创新精神，把R语言发挥到各个领域。让我们一起动起来吧，开始R的极