Публикации по теме 'r'
Что заставляет R Shiny чувствовать себя таким пугающим?
Код — это, по сути, способ общения с компьютером. Но компьютеры говорят единицами и нулями, а не статьями Medium, поэтому нам нужен какой-то способ перевести то, что мы понимаем, на то, что понимает компьютер. Разница между интерпретируемым и компилируемым языками заключается в том, как они преодолевают этот разрыв между языком человека и компьютера.
"Что заставляет R Shiny чувствовать себя настолько диссонансом даже для опытных R-программистов, так это то, что R — это..
Как экспортировать файлы .csv из R более чем в 100 раз быстрее для работы с большими данными
TLDR; Вы должны использовать data.table::fwrite() для экспорта .csv из r, потому что это более чем в 100 раз быстрее, чем другие методы. Если вы хотите экспортировать свои данные в формате Excel xlsx, вам следует использовать openxlsx. Но это не рекомендуется для больших данных. Если вы хотите узнать больше о науке о данных в R, рекомендую эту книгу *.
Почему вы должны экспортировать в .csv?
Основные библиотеки Shiny
Улучшите свою блестящую игру с этими библиотеками.
Shiny — популярный фреймворк R и Python. У Shiny есть множество расширений, которые вы можете использовать для обогащения своего приложения. Вам не нужно их использовать, вы можете создать приложение, используя «базовый» Shiny, но это почти то же самое, что пытаться разработать R-анализ, используя только базовый R. Возможно ли это? Конечно. Это хорошая идея? Скорее всего нет.
Классификация с Tidymodels в R
Введение
В этой статье я буду использовать фреймворк Tidymodels в R для построения модели классификации на титаническом наборе данных.
Инфраструктура Tidymodels позволяет использовать разработку функций, проверку модели, выбор модели и многое другое в элегантном, простом и эффективном стиле Tidyverse.
Исследование данных
В этой статье я буду использовать титанический набор данных с этого конкурса Kaggle. Обзор данных показан ниже.
Наша цель будет состоять в том,..
Журнал - Практическое руководство по линейной и полиномиальной регрессии в R
Это практическое руководство по линейной и полиномиальной регрессии в R. Я попытался охватить основы теории и практической реализации тех, которые работают с набором данных округа Кинг.
Я относительно новичок в своем путешествии в сфере науки о данных, и эта статья - своего рода заметка по теме, которую я делаю. Они могут быть полезны другим энтузиастам.
Обратите внимание, что поскольку это мои заметки об исследовании, есть разделы, на которые есть ссылки из других источников. Я дал..
R - Новичок: как установить переменные данных для категорий и плотности
Как новичок в R, вместо того, чтобы быть шокированным перьями и способностями R, я стремлюсь применить то, что я узнал, для анализа данных в реальном мире. Недавно я получил набор данных от Kaggle House Prices и обнаружил, что это отличный шанс для меня использовать свои навыки R для анализа данных. Как начать наше путешествие.
Для начала предлагаю сначала скачать набор данных , а также посмотреть его описания полей . Кратко рассмотрим набор данных. Прочитайте данные, как показано..
Пик пикинга P300 в R
Как видно из предыдущих разделов:
Данные ERP должны быть обработаны (например, отфильтрованы, отнесены к эпохе и удалены артефакты). Данные ERP должны быть обработаны для создания средней формы волны (с использованием определенной методологии). Затем должен произойти выбор пиковых компонентов в форме волны ERP.
Пункты 1 и 2 были изложены в предыдущих разделах. Следующие несколько дополнений к этой серии будут охватывать пункт 3.
Обоснование:
После создания усредненной формы..
