[,1]#列出已经安装的R包 save(Rpack,file = "Rpack.Rdata") load("C:/Users/wangtong/Desktop/RData/Rpack.RData")#在新电脑上运行该代码...1个以外的其它元素 x[c(1,3,5)]#取第1，3，5个元素 x[c(T,F)]#>1,3,5 循环补充 x[x>3]#从向量x中取出大于3的数 x[x>2&x3 同时 3.1.2 字符型向量...1 colSums(m)#每一列的总和 rowSums(m) colMeans(m) rowMeans(m) 4.5 矩阵中的函数 diag(m)#取对角线上的数字（该函数要求矩阵行和列相同） t(m)...) NaN(不存在的值，如0/0) Inf(无穷大或无穷小，不可能的值，如1/0) a <- c(NA,1:49) is.na(a)#测试向量a里面含元素NA吗 sum(a,na.rm = TRUE...) mean(a,na.rm = TRUE)#按49个数来计算 colSums(is.na(sleep))#计算每一列缺失值数目 rowSums(is.na(sleep)) c <- c(NA,1:20
基础 R函数和plyr plyr包中一些有用的函数 R程序 参考资料 plyr: The split-apply-combine strategy for R 不再是循环，而是向量操作，这个包的目的是简化...names = names(pieces) for (i in seq(1,length(pieces))) { piece = pieces[[i]] results[[i]] = colMeans...as.data.frame(result) result$name = names(pieces) # an easy way result2 = ddply(baseball,"year",function(df) colMeans...(year), catcolwise(nmissing)) numcolwise(mean)(baseball, na.rm = TRUE) numcolwise(mean, na.rm = TRUE)...(count(baseball, "id"), freq > 25) bb_longterm <- match_df(baseball, longterm, on="id") # join 类似sql中的
概括函数 连续性变量：对连续取值的变量 x，可以用 mean, std, var, sum, prod, min, max 等函数获取基本统计量。加 na.rm=TRUE 选 项可以仅对非缺失值计算。...字符串处理函数 常用的函数如下： length(x) # 计算对象x 中的长度 nchar(x) # 计算x 中的字符数量（区别于length()，它返回的是向量中的元素数量） seq(from,...这三个函数通过fixed 参数来设定正则表达式：如果是False，则匹配的为一个正则表达式；如果是True，则匹配为一个文本字符串，不带有任何的正则匹配功能。默认下为False。...另外，通过ignore.case 参数来设定是否大小写敏感：如果是False，则对大小写敏感；如果是True，则不会检查字母的大小写。默认下为False。...old 中，新字符在 new 中，x 是一个 要进行替换的字符型向量。
# Taking care of missing datadatasetAge = ifelse(is.na(datasetAge),mean(datasetAge, na.rm = TRUE),datasetAge...mean(x, na.rm = TRUE)), datasetSalary) Country Age Salary Purchased 1...训练集与测试集的比例一般是用4:1。...Purchased 6 1 35 58000 1 9 3 50 83000 0 6 特征量化 (feature scaling) 数据处理的重要步骤，在机器学习中..., FUN = function(x) mean(x, na.rm = TRUE)), datasetSalary) # Encoding categorical
的变化并不是实验偏差造成的 每两两样品间作线性回归，计算预测值，如果实际值比预测值低2NRC，那么在ICA中不考虑该amplicon ICA 使用fastICA进行独立成分分析，G函数选择logcosh...，这些独立成分(或者主成分)认为是主要的实验偏差。...= TRUE) lmaxna.rm = TRUE) nulInd <- unique(c(nulInd,which(data$...} } if (cor(rowMeans(X),a$X %*% a$K[,mainComp])<0) {a$K=-a$K;} shiftscolMeans(X) controlFilePDF...,1])))) { baseLine[i] X[i,],w=weights[,mainComp],na.rm = TRUE) } for (i
-0.7, -1.4, -0.8, -1.6, -1.5, -1.0, -1.2, -1.3), ncol=2) #2、载入两总体的贝叶斯判别函数 注 把贝叶斯判别函数存在了计算机的E盘R文件夹中...类 X2类训练样本 样本输入格式为数据框 #rate=p2/p1缺省时为1 #Tst为待测样本 其输入格式是数据框 为两个训练样本之和 #var.equal是逻辑变量 当其值为TRUE是表示认为两个总体的协方差相同..., dimnames=list("blong", 1:nx)) mu1 colMeans(TrnX1); mu2 colMeans(TrnX2) if (var.equal ==...==================== #多个总体判别的贝叶斯判别程序 #输入 TrnX 表示训练样本 样本输入格式为数据框 #TrnG是因子变量 表示训练样本的分类情况 #输入变量p是先验概率 缺省值为...1 #Tst为待测样本 其输入格式是数据框 #var.equal是逻辑变量 当其值为TRUE是表示认为两个总体的协方差相同 否则不同 #输出 函数的输出是数字构成的一维矩阵 1表示待测样本属于X1类 distinguish.bayes
KNN是一种基于实例的学习，属于懒惰学习，即没有显式学习过程。 要区分一下聚类（如Kmeans等），KNN是监督学习分类，而Kmeans是无监督学习的聚类，聚类将无标签的数据分成不同的簇。...K取值 在scikit-learn重KNN算法的K值是通过n_neighbors参数来调节的，默认值是5。...参考李航博士一书统计学习方法中写道的K值选择： K值小，相当于用较小的领域中的训练实例进行预测，只要与输入实例相近的实例才会对预测结果，模型变得复杂，只要改变一点点就可能导致分类结果出错，泛化性不佳。...什么是近似误差和估计误差： 近似误差：训练集上的误差 估计误差：测试集上的误差 分类规则 knn使用的分类决策规则是多数表决，如果损失函数为0-1损失函数，那么要使误分类率最小即使经验风险最小，多数表决规则实际上就等同于经验风险最小化...通过上图可以看到，11点的值是需要求解的，那么怎么求呢？我们可以看到在图中11点更接近于5点和1点，所以其体重应该更接近于5点和1点的值，也就是在72-77之间，这样我们就可以大致得到11点的体重值。
为什么学习KNN算法 KNN是监督学习分类算法，主要解决现实生活中分类问题。...K近邻是机器学习算法中理论最简单，最好理解的算法，虽然算法简单，但效果也不错。...在图像识别领域，KNN通过计算测试图像与训练集中图像的相似度来进行分类。 文本分类：在文本分类方面，KNN算法可以应用于垃圾邮件过滤、情感分析等领域。...在回归任务中，KNN通过找到最近的K个邻居，并根据它们的值来预测连续的输出变量。 医疗诊断：KNN算法可以辅助医生进行疾病的诊断。...UCI欧文大学机器学习存储库中获取手写数字的数据。
持续学习中，期望与大家多多交流技术以及职业规划。 0x01 前言 在《机器学习的敲门砖：kNN算法（上）》中，我们了解了非常适合入门机器学习的算法：k近邻算法。...～16（sklearn中的不全），对应的分类结果是10个数字print(digits.DESCR) 下面我们根据datasets提供的方法，进行简单的数据探索。...在实际业务场景中，调参的难度大很多，一般我们会业务领域知识、经验数值、实验搜索等方面获得最佳参数。 3.2 寻找好的k 针对于上一小节的手写数字识别分类代码，尝试寻找最好的k值。...在进行网格搜索之前，首先需要定义一个搜索的参数param_search。是一个数组，数组中的每个元素是个字典，字典中的是对应的一组网格搜索，每一组网格搜索是这一组网格搜索每个参数的取值范围。...在我们得到了分类结果之后，就可以使用分类正确的数据点比上总的测试数据点，这样就可以计算出accuracy分类精准度。 使用kNN算法对手写数字分类 当然，不同的评价指标有不同的使用场景，不能乱用。
有的时候，面对一个有缺失值的数据，我只想赶紧把它插补好，此时的我并不在乎它到底是怎么缺失、插补质量如何等，我只想赶紧搞定缺失值，这样好继续进行接下来的工作。 今天这篇推文就是为这种情况准备的！...table(is.na(df)) ## ## FALSE TRUE ## 33 7 均值插补： # 用每一列的均值插补 df1 x){...x[is.na(x)] x, na.rm=T) x }) df1 ## a b c d ## [1,] 2.714286 6.25...{ x[is.na(x)] x, na.rm=T) x }) table(is.na(df2)) ## ## FALSE ## 40 像这种比较简单的插补方法...此外，缺失值插补在cran的task view里面有一个专题：Missing Data，大家感兴趣的可以自己查看，里面有R语言所有和缺失值插补有关的R包介绍！
在训练集中找规律，而对测试样本使用这种规律。 没有训练集，只有一组数据，在该组数据集内寻找规律。 目标 方法是识别事物，识别的结果表现在给待识别数据加上了标签。...因此训练样本集必须由带标签的样本组成。 方法只有要分析的数据集的本身，预先没有什么标签。如果发现数据集呈现某种聚集性， 则可按自然的聚集性分类，但不予以某种预先分类标签对上号为目的。...最近邻 (k-Nearest Neighbors， KNN) 算法是一种分类算法， 1968年由 Cover和 Hart 提出， 应用场景有字符识别、 文本分类、 图像识别等领域。...如果邻近的实例点恰巧是噪声，预测就会出错。换句话说，K值减小就意味着整体模型变复杂，分的不清楚，就容易发生过拟合。...在应用中，K值一般取一个比较小的数值，通常采用交叉验证法来选取最优的K值。
通常，在分类任务中使用投票法，即选择这k个样本职工出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可以使用平均法，即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果；还可以基于距离远近来进行加权平均或者加权投票...给定测试样本x，若其最近邻的样本为z，则最近邻分类器出错的概率就是x与z类别标记不同的概率，即： 贝叶斯最优分类器的结果记为P_B，相关论文证明KNN算法的误差率为： ?...然而这个假设在现实中很难满足，假设δ=0.001，单个属性就需要1000个样本，当有10(n)个甚至更多的属性时，需要10^(3*n)个样本，这样的数据量在大数据时代也是很可怕的天文数字，再加上距离的计算...，这对硬件的要求是极高的，因此现实中很难达到：k近邻分类器的错误率不超过贝叶斯最优分类器的错误率的两倍。...3，kNN与K-means比较： kNN是分类算法，监督算法，而K-means是聚类算法，非监督算法。
KNN 最邻近分类算法： （近邻取样） 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习分类技术中最简单的方法之一。...所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 属于监督学习，有类别标记，且KNN是惰性学习。...他没有明显的前期训练过程，在程序运行之后，把数据加载到内存后，不需要进行训练就可以分类。...算法实现： 1、计算出每一个样本点与测试点的距离 2、选取距离最近的K个样本，并获取他们的标签 label 3、然后找出K个样本中数量最多的标签，返回该标签 KNN的本质是基于一种数据统计的方法。...下面的是KNN案例的应用：手写数字识别。 我这里的案例是文本格式。没有图片转换的步骤。
前言 这个笔记的起因是在学习DataExplorer 包的时候，发现： 这我乍一看，牛批啊。这语法还挺长见识的。 转念思考了一下，其实目的也就是将数据框中的指定列转换为因子。...R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0） 其实按照我的思路，还是惯用的循环了，对数据框的列名判断一下，如果所取的列在数据框中，就修改一下其格式，重新赋值： data(cancer, package...比如我的数据里，只有一个分类数据，对其取反取数更加容易。...id, + list(avg = ~ mean(.), std = ~ sd(.)), na.rm=TRUE) Error in !...id : 参数种类不对 自定义统计函数 > rescale01 x) { + rng x, na.rm = TRUE) + (x - rng[1])
在今天的版本中，我们将学习被称为sklearn的scikit-learn。...Scikit-learn最初是由David Cournapeau在2007年开发的Google夏季代码项目。 后来Matthieu Brucher加入了这个项目并开始将其作为论文工作的一部分。...image.png 开始加载数据 您的数据需要是数字并存储为NumPy数组或SciPy稀疏矩阵。其他可转换为数字数组的类型（如Pandas DataFrame）也是可以接受的。...评估您的模型的性能 分类指标 准确度分数 >>> knn.score(X_test, y_test) >>> from sklearn.metrics import accuracy_score >>...scikit-learn.png 我希望上面收集的内容是知识渊博的，并且会给你一个关于这个主题的一瞥，在这个说明中，我想今天签字。请关注我以获取有关Medium和LinkedIn上所有博客的更新。
大多数使用Python学习数据科学的人肯定已经听说过scikit-learn，开源Python库在统一界面的帮助下实现了各种机器学习，预处理，交叉验证和可视化算法。...如果你还是这个领域的新手，你应该意识到机器学习，以及这个Python库，都属于每个有抱负的数据科学家必须知道的。...(X_train, y_train) >>> y_pred = knn.predict(X_test) >>> accuracy_score(y_test, y_pred) 加载数据 您的数据需要是数字并存储为....fit(X) >>> binary_X = binarizer.transform(X) 编码分类功能 >>> from sklearn.preprocessing import LabelEncoder...) 评估您的模型的性能 分类指标 准确度分数 >>> knn.score(X_test, y_test) >>> from sklearn.metrics import accuracy_score >
这种算法适用于那些特征空间中样本分布较为紧密且具有一定规律的情况，如在一些分类和回归任务中，尤其是在医学、生物信息学和图像识别等领域，其中样本的特征向量直接影响到分类的准确性。...案例 1：手写数字识别 手写数字识别通常用于演示分类算法的效果。在这个案例中，我们使用 KNN 算法来识别手写数字。...KNN 是一种简单且有效的分类方法，它通过查找最近的 K 个训练样本来预测新样本的类别。 数据集 我们将使用 scikit-learn 库中的手写数字数据集 (load_digits) 进行演示。...此外，它对数据缩放敏感，因此在实际应用中可能需要先进行数据标准化或归一化处理。 案例2：文本分类 文本分类是自然语言处理中的一个基本任务，它涉及将文本文档分配给一个或多个类别。...这个案例中，依然使用 KNN 算法来执行文本分类任务。我们将以新闻组文档分类为例，目标是根据文档内容将其分类到不同的新闻组。
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