月度档案:2017年7月

哪些分析项目推动了保护科学?

7月31日二千零一十七
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哪些分析项目推动了保护科学?

哪些分析项目推动了保护科学?7月底,国际保护生物学大会召开,我想知道,哪些分析项目支持保护科学?而且,哪些程序支持空间分析…

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如何在HDInsight上使用带R的H2O

7月31日二千零一十七
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h2o.ai是一个开源的ai平台,它提供了许多运行在Spark分布式计算框架上的机器学习算法。Azure HDInsight是微软在云中完全管理的Apache Hadoop平台,这使得它很容易旋转和管理任何大小的Azure集群。在hdInsight上运行h2o也很容易:h2o-ai平台是…

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非平稳数据的反事实估计,小心!!!!

7月31日二千零一十七
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非平稳数据的反事实估计,小心!!!!

加布里埃尔·瓦斯科塞洛斯在最近的一篇论文中写道,卡瓦略Masini和Medeiros表明,在非平稳框架中估计反事实(当我说非平稳框架意味着整合)是一项棘手的任务。很直观的是…继续阅读→

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为R用户提供15个工作岗位(2017-07-31)–来自世界各地

7月31日二千零一十七
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为R用户提供15个工作岗位(2017-07-31)–来自世界各地

要在下一个帖子上发布您的R作业,只需访问此链接并向R社区发布新的R作业。你可以免费发布一份工作(还有“特色工作”选项可供额外曝光)。当前的R求职者:请按照以下链接了解更多信息并申请您感兴趣的R工作:特色工作自由职业数据科学家…

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机器学习解释:降维

7月31日二千零一十七
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机器学习解释:降维

对于机器学习算法来说,处理大量的维度是很痛苦的。高维性会增加计算的复杂性,增加过度拟合的风险(因为您的算法有更多的自由度),数据的稀疏度将增加。因此,降维将数据投影到一个更小维的空间中,用于后机器学习。

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R中的Google Vision API–RoogleVision

7月31日二千零一十七
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R中的Google Vision API–RoogleVision

在上个月我在OpenCV和人脸检测上发表文章后,使用R中的GoogleVisionAPI使用RoogleVision,我开始研究用于图像模式检测的其他算法。事实证明,谷歌在他们的视觉应用程序接口上做了一件非凡的工作。它能提供的信息量绝对令人难以置信

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即将在湾区R用户组(BARUG)举行的演讲

7月31日二千零一十七
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即将在湾区R用户组(BARUG)举行的演讲

下周二(8月8日)我将在湾区R用户组(Barug)发表演讲。这次演讲的题目是“超越流行:货币化R…”,即将在湾区R用户组(barug)发表的演讲首先出现在arilamstein.com上。

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火花0.6

7月30日,二千零一十七
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我们很高兴宣布新发布的Sparklyr软件包,今天在克兰有售!sparklyr 0.6引入了新特性:使用spark_Apply()分发R计算,以便在spark集群中执行任意R代码。您现在可以在分布式上下文中使用所有您喜欢的R包和函数。使用spark_read_source()连接到外部数据源,spark_write_source(),spark_read_jdbc()和…

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Googlevis数据可视化练习第9部分

7月30日,二千零一十七
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Googlevis数据可视化练习第9部分

柱状图和日历图这是我们系列的第9部分,我们将探讨Googlevis提供的两种有趣的图表,如柱状图和日历图。阅读下面的例子了解我们将要做什么的逻辑,然后用相关的练习集测试您的技能:数据可视化…

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匹配,最佳传输和统计测试

7月30日,二千零一十七
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匹配,最佳传输和统计测试

为了解释“最优运输”问题,我们通常从Gaspard Monge的“M_moire sur la th_orie des d_blais et des remblais”开始,将给定分布的物质(例如一堆沙子)运送到另一个(例如挖掘)中的问题。这个问题通常是用分布来表示的,我们从一个…

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