每月档案:2019八月

R中的仿真研究与“parSim”包

2019年8月31日
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R中的仿真研究与“parSim”包

(缺少数据分析)模拟研究对于在多种环境下验证和测试方法学工作是绝对重要的。一次模拟研究是好的,但是更多的模拟研究总是更好的。以网络估计为例,仿真研究是目前评估所需样本容量的唯一途径,

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估计方差:我应该使用n还是n - 1?答案不是你想的那样

估计方差:我应该使用n还是n - 1?答案不是你想的那样

基于样本总体参数估计不准确的:总有一些涉及错误。原则上,可以估算与任何估计总体参数,但有些会比别人做得更好。有这总是很混乱,我(因为多个备选方案),这是方差的估计一个特定的情况下...

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使用展开为EDA创建一个笔记本

2019年8月31日
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使用展开为EDA创建一个笔记本

该“ExPanDaR”包提供了交互式的探索性数据分析(EDA)的工具箱。你可以在这里读更多关于它的内容。金宝搏网址在“扩大”闪亮的应用程序允许您将定制的分析在一定程度上,但往往你可能要继续与其他模型和可视化是不是“ExPanDaR”包的一部分扩展您的分析。因此,我目前...

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来自R使用的Spark与任意代码的性能 - 第1个部分 - 星火SQL转换,自定义函数和箭

2019年8月31日
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来自R使用的Spark与任意代码的性能 - 第1个部分 - 星火SQL转换,自定义函数和箭

Apache Spark是一个流行的大数据处理开源分析引擎,由于sparklyr和SparkR包,R用户也可以使用Spark的强大功能。本系列文章将尝试提供使用sparklyr接口的实际见解,以获得Apache Spark的好处,同时仍然保留使用R的能力。

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“我玩一个游戏”——分析电子游戏的Metacritic分数

2019年8月30日
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“我玩一个游戏”——分析电子游戏的Metacritic分数

有一个游戏我玩/试着让自己好着急的件都适合/粉碎它只是为了它的f * * k(九寸钉:大下来)后由九寸钉而痛苦的开放,让我们转向一个更令人振奋的话题:视频游戏!在那里……

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解释预测:随机森林事后分析(randomForestExplainer包)

2019年8月30日
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Explaining Predictions: Random Forest Post-hoc Analysis (randomForestExplainer   package)

这是对机器学习模型预测解释的一个延续。具体来说,就是随机森林模型。我们可以依赖随机森林包本身来解释基于杂质重要性或排列重要性的预测。今天,我们将探索有助于解释随机森林预测的外部包。有一些外部包提供计算变量…

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鲜为人知的dplyr功能

2019年8月30日
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该dplyr包是在R的操作数据“介绍dplyr”的必备工具小品给人的共同dplyr功能(名单从小品本身所)一个很好的概述:()过滤器来选择基于它们的值的情况。安排(),以...继续阅读→

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寻求下一代斯坦语言的研究和开发博士后(或承办)

2019年8月30日
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在哥伦比亚大学的斯坦小组正在聘请博士后*工作下一代编译器为斯坦开源概率编程语言。理想情况下,候选人会带来语言的开发经验,也有相关领域的研究兴趣,如编程语言,应用统计,数值分析,或统计计算。语言

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为什么R ?

2019年8月30日
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我是用我们的实际数据科学与R,第二版的附录A中的文字编辑工作;Zumel,安装;曼宁2019年,跑进这个小点(不幸)埋在书的后面。在我们看来,将R生态系统是相当科学的数据,统计和机器学习成就的最快途径。...继续阅读为什么?

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民主辩论的二元分析

2019年8月30日
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民主辩论的二元分析

本教程将主要集中在ggplot和二元语法,但它掩盖了聚类的热图。该项目开始了一段时间后,民主辩论的tweetingContinue ReadingBigram分析

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