秋天的原野

R支持大多数的数据分析软件和数据库文件，自由无缝切换，哈哈哈1、keyboard直接创建数据#创建一个数据编辑器> mydata#编辑数据> mydata2、读取文本类文件格式：mydataframe  sep=" delimiter", row.names=" name")#读取.csv的表格>grades row.na

安装程序包：install.packages("xxx")加载程序包：> library(ggplot2)查看包内函数：data(package='xxx')帮助：> ?read.delim           > ??base::delim获取工作路径：getwd()查看工作路径里面有哪些文件：dir()更换工作路径：setwd("C:/Users

numeric 数值型> x> x [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10> mode(x)[1] "numeric"#mode对象的类型complex 复数类型> x> x[1] 100+1ilogical 逻辑型> x> x[1] 7 3 9 5 1> x

1、基础#连接数据框> attach(mtcars)#建立一个图像框和绘制点> plot(wt,mpg)#画拟合线> abline(lm(mpg~wt))#标题> title("Regression of MPG on Weight")#断开数据框> detach(mtcars)#直接输出为pdf格式，保存在当前工作目录下

编写函数函数名 = function (参数 1，参数 2…) { 函数体 函数返回值 } std = function(x) { sqrt(var(x)) }例1：无参数 welcome = function() print(“welcome to use R”) welcome() [1] “welcome to use R”例2：单参数 welcome.sb

以下是根据《机器学习：实用案例解析》一书中的案列写的，感觉结果并没有达到预期的状态，欢迎大家指出我其中理解错的地方，哈哈哈。原始数据：SpamAssassin语料库，http://spamassain.apache.org/publiccorpus/spam：垃圾邮件easy ham：易识别的正常邮件hard ham：不易识别的正常邮件文本分类算法：朴素贝叶斯分类器