数据科学学习笔记（use R）（1）

最新推荐文章于 2024-12-10 15:36:49 发布
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分类专栏： R语言 数据挖掘
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yujunbeta/article/details/38442565
本文是一篇关于数据科学的学习笔记，旨在分享学习经验与成果，并邀请读者参与共建开源项目。主要内容涵盖信息学、数据导入导出、数据分析、可视化等。欢迎分享与合作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

写在前面的废话

因为6月份的答辩，7月份的出行，导致很久没有更新了博客了。这次的博客是一个数据科学系列的学习笔记，希望大家喜欢。

这次的blog放在github上，不仅为了与大家分享学习的经验与收获，更为了鼓励大家参与到博客的写作当中，如果你有数据科学方面的东西希望与大家分享，如果你觉得我的博客有什么需要补充，都可以参与到这本开源笔记的建设中来。

关于如何在github上合作开源项目，请戳《如何在GitHub上协作开发开源项目？》

关于如何用markdown写作，请戳《Markdown 语法说明 (简体中文版)》

这份笔记包括但不限于以下内容：

  • Informatics
    • data import and export
    • data cleaning
  • Analytic
    • exploratory data stucture
    • statistical estimation and prediction
    • machine learning
  • Visualization
    • plotting
    • developing data products
欢迎大家的分享。

这次的博客：https://github.com/yujunbeta/data-science_studynote/blob/master/preface.md

数据科学学习笔记（use R）（3）
beta
08-15 2687
数据的导入      笔记的第一章：数据的导入已上传至github，欢迎访问以及对笔记不完善的地方提出修改完善意见。 笔记主要内容： 从网上获取数据读入本地数据读入Excel文件读入XML读入JSON数据连接SQL 笔记链接：https://github.com/yujunbeta/data-science_studynote/blob/master/ch1
R 数据科学
GitChat
11-06 1788
内容简介 R 社区领军人物作品，从典型数据科学项目所需工具模型着手，带领读者掌握 R 语言精华，学会熟练使用多种工具解决各种数据科学难题。 探索——以可视化作为 R 编程起点，再进行重要变量选取、筛选关键观测等重要数据操作，并对数据提出问题且找到答案。 处理——导入、整理并转换数据。 编程——管道操作的工作原理和替代方式，函数使用规则，如何实现迭代。 模型——深刻理解模型背后的数学理论和数据，直...
Use R!系列教程
01-13
R语言之Use R!系列 a beginer's Guide to R (use R).pdf7.21 MB Analysis of Phylogenetics and Evolution with R (use R).pdf1.07 MB Applied Econometrics with R (Use R).pdf3.7 MB Applied Spatial Data Analysis with R (use R).pdf7.47 MB Applied Statistical Genetics with R (use R).pdf2.47 MB A Primer of Ecology with R (use R).pdf7.82 MB Bayesian Computation with R (use R).pdf1.72 MB Bioconductor Case Studies (use R).pdf5.92 MB Data Manipulation with R (use R).pdf1.1 MB Dynamic Linear Models with R (use R).pdf4.74 MB Functional Data Analysis with R and MATLAB (use R).pdf4.48 MB ggplot2 Elegant Graphics for Data Analysis (use R).PDF12.48 MB Interactive and Dynamic Graphics for Data Analysis with R and GGobi (use R).pdf5.21 MB Introducing Monte Carlo Methods with R (use R).pdf8.97 MB Introduction to Probability Simulation and Gibbs Sampling with R (use R).pdf10.65 MB Introductory Time Series with R (use R).pdf5.74 MB Lattice Multivariate Data Visualization with R (use R).pdf9.26 MB Morphometrics with R (use R).pdf4.08 MB Nonlinear Regression with R (use R).pdf1.55 MB R through Excel (use R).pdf23.21 MB Statistical Methods for Environmental Epidemiology with R (use R).pdf8.77 MB Wavelet Methods in Statistics with R (use R).pdf11.93 MB
R for data science solutions
05-24
R for data science习题答案..................................................................
CDA level1 学习笔记（已通过考试）
Sunshinetongtong的博客
10-30 1153
2023年10月28日已顺利通过一级考试！用时一个月，利用下班休息时间看书、看视频、刷题。题型：单选、多选、内容相关、案例分析 两小时 60分过CDA教程学习笔记数据分析是利用数据来理性思考和决策的过程。数据分析：是以数据为分析对象，以探索数据内的有用信息为主要途径，以解决业务需要为重要目标。数据挖掘：是一个跨学科的计算机科学分支，它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现的模式的经计算过程。
【R数据科学读书笔记】R语言中的管道操作
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R for Data Science 和书中数据，对R中运用最多的几个包的学习
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一、单选题 (共 20 道试题,共 40 分) 1.对于k近邻法,下列说法错误的是()。 [A.]不具有显式的学习过程 [B.]适用于多分类任务 [C.]k值越大，分类效果越好 [D.]通常采用多数表决的分类决策规则 提示：难度适中，请根据所学知识，完成上述题目 【正确答案是】:C 2.以下哪个不是处理缺失值的方法() [A.]删除记录 [B.]按照一定原则补充 [C.]不处理 [D.]随意填写 提示：难度适中，请根据所学知识，完成上述题目 【正确答案是】:D 3.在一元线性回归模型中,残差项服从()分布。 [A.]泊松 [B.]正态 [C.]线性 [D.]非线性 提示：难度适中，请根据所
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生成的两张图完全相同，因为第一张图是全局设置，第二张图是分别的局部设置，效果是相同的。决定是否显示平滑曲线的标准误差，设置为FALSE意味着不显示标准误差的阴影区域。
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数据科学学习笔记（use R）（2）
beta
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