建议去一些知名公共课补下所需的东西,或是去查相应的资料,里面会涉及到统计学原理,线性代数等,完全可以把R语言课程从头到尾学一遍,基本上就可以卷过很多同行了。 第四关:学习过程就是坚持的过程,一定要坚持到R语言派上用场,且能够达到自己发SCI、工作晋升所需的地步,语言工具的重要性才能真正体现。 反过来看,如...
一、数据的读入和保存 1、路径的识别与更改 (1)查看工作路径 #查看工作路径 getwd() 1. 2. (2)更改工作路径 #设定工作路径,括号中输入需要输入详细路径 setwd() 1. 2. (3)也可以在【Files】窗口进行操作 ①【Files】窗口 ②在【More】/【小齿轮】中进行操作 2、Excel文件的读取 在R中,有不少的拓展包...
深度参与了多项数据挖掘、计算机视觉以及自然语言处理相关项目,例如,社会计算、异常分析、聚类分析、预测分析、序列标记、语言生成、OCR、图像分类+检测+分割等。现任某茅数据科学家,负责数据科学团队的管理及项目实施。曾就职于中国信科集团,负责大数据与机器学习组的管理及项目实施。曾参与国家级医疗大数据平台机器学习项目...
本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。 R语言在可视化上可谓非常出众,想必这也是为什么R语言在数据处理方面受到追捧的原因之一。 上一节已经大体了解了R语言的基本数据类型,以及优势所在。R的可视化技术同样也是优势大大滴。这也是R的数据类型为可视化立下汗马功劳,为啥这样说呢?
R语言数据 录入是一件值得大书特书的事,导入Excel文件、文本文件、SAS文件、SQL文件等等每一项方式都能拿出来单独写一篇推送了。因此我这篇文字起名为R语言数据录入——初级篇,内容主要介绍最常见的和最简单实用的数据导入方法和代码,来帮助粉丝们快速上手R语言数据导入。至于复杂一点的导入方式我们放在高级篇和对应包...
数据结构的塑造是数据可视化前重要的一环,虽说本公众号重心在于数据可视化,可是涉及到一些至关重要的数据整合技巧,还是有必要跟大家分享一下的。 在可视化前的数据处理技巧中,导入导出、长宽转换已经跟大家详细的介绍过了。 今天跟大大家分享数据集的合并与追加,并且这里根据所依赖函数的处理效率,给出诺干套解决方案。
引言:当数据存在很多个变量,并且有些变量可能无法被观测到时,这种多变量数据过度复杂的信息对我们探索变量间的交互关系是不小的挑战。因此,本章我们将学习两种用来探索和简化多变量复杂关系的常用方法,主成分分析和因子分析。 后台回复“R语言实战“即可获取二维码...
今天继续介绍倾向性评分最后一个重要的部分:倾向性评分加权。 主要介绍两种加权方法:逆概率加权(inverse probability weighting, IPW)和重叠加权(overlap weighting)。 倾向性评分加权的方法有很多,常见的一些加权方法比较如下: 常见加权方法 其中ATE就是大家比较常见的IPW方法,还有一种常见的inverse probability of treatmen...
1 识别 1.1 向量中的缺失 x <- c(1, 2.3, NA, 4, NA, 5) is.na(x) #判断各值是否...
研究的主要内容是(Genomics)和蛋白质组学(Proteomics)两个方面,具体来说就是从和序列出发,分析序列中表达的结构功能的生物信息。 R语言 R语言是当前主流的分析软件之一,具有强大的数据处理和分析功能,并且它是免费和开源的,对许多想要发高分SC...