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2017年11月30日
R语言timevis包的学习
摘要: 本文主要介绍timevis包,timevis包可以实现时间线的可视化,并支持交互。更好的是,也可以在shiny和Rmarkdown中使用!
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posted @ 2017-11-30 20:31 Hyacinth-Yuan
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2017年11月28日
可视化之lattice、recharts、ggplot资源汇总
摘要: lattice https://www.statmethods.net/advgraphs/trellis.html recharts 教程、实例、API、博客http://recharts.org/#/zh-CN/ ggplot 绘制散点图 http://blog.csdn.net/tanzuoz
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posted @ 2017-11-28 21:27 Hyacinth-Yuan
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回归小知识
摘要: SSE残差平方和 预测值和实际值差的平方和 SST偏差平方和 实际值与实际平均值的差的平方和 SSR回归平方和 预测值与实际平均值的差的平方和 SST=SSR+SSE R方=SSR / SST =SSR / (SSR+SSE) 标准差Standard Error = sqrt( SSE / (n-k
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posted @ 2017-11-28 16:23 Hyacinth-Yuan
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2017年11月27日
R语言之逻辑回归
摘要: 本文主要将逻辑回归的实现,模型的检验等 参考博文http://blog.csdn.net/tiaaaaa/article/details/58116346;http://blog.csdn.net/ai_vivi/article/details/43836641 1.测试集和训练集(3:7比例)数据
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posted @ 2017-11-27 20:15 Hyacinth-Yuan
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2017年11月26日
R语言之回归树
摘要: 参考自【数据挖掘与R语言】 rpart包可实现回归树。通常分为两步建立回归树:1.生成一棵较大的树 2.通过统计估计删除一些结点来对树进行修剪。 回归树基础实现 library(rpart) rpart(y~.,data=data1) 参数形式与lm()函数的参数形式相同 图形化展示: rpart(
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posted @ 2017-11-26 21:56 Hyacinth-Yuan
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R语言可视化学习之【Lattice包】
摘要: 本文采用lattice包帮助文档中的代码,进行参数说明和结果解释。 Let's begin 第一行代码调用函数 equal.count()对连续变量quakes$depth离散化,把该变量转换为因子类型。参数number设置需要的区间个数,参数 overlap 设置两个区间之间的靠近边界的重合(这意
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posted @ 2017-11-26 19:58 Hyacinth-Yuan
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2017年11月24日
缺失值侦测与处理
摘要: 缺失值的侦测的方法: 1、mice包中的md.pattern()函数可以生成一个以矩阵或数据框形式展示缺失值模式的表格 这个矩阵呢,表示像第一行缺失0个的模式有13行,像第二行缺失1个的模式有1行,如此类推 所以呢,一共就有0*13+1*1+1*3+2*1+3*7=27个缺失值,也可以算每列的,ag
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posted @ 2017-11-24 15:38 Hyacinth-Yuan
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2017年11月23日
R语言可视化之箱图
摘要: lattice包中的箱图 拓展:分位箱图 datadensity的作用是添加小提琴中的小竖线 probs的作用是更细化小提琴的外边界
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posted @ 2017-11-23 21:40 Hyacinth-Yuan
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R语言可视化(一)
摘要: 直方图和正太曲线 然后,我们便可以看出此变量是左偏的、稍尖峰的 QQ图
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posted @ 2017-11-23 21:02 Hyacinth-Yuan
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数据检查
摘要: 在图中找出指定的某条记录 主要就是一个identify函数的应用。
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posted @ 2017-11-23 21:00 Hyacinth-Yuan
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