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12篇文章 · 8119字 · 28人关注
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    R for data science ||使用modelr实现基础模型

    模型的作用是提供一个简单的,低纬度的数据集摘要。 模型的目的不是发现真理,而是获得简单但是有价值的近似。 构建模型两个阶段: 定义模型簇 拟合模...

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    R for data science||R Markdown

    话要说起来,我接触到的第一门现代语言就是Markdown了。起因是自己年轻的时候,喜欢写作,在网上了解到阳志平、李笑来等写作用Markdown。...

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    R for data science || 使用purrr实现迭代

    永远不要重复复制黏贴超过两次 减少重复,节约空间,主要有三个好处: 更容易看清代码的意图 更容易对变化做出反应 更容易减少程序bug 减少重复有...

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    R for data science || 使用magrittr进行管道操作

    magrittr包被定义为一个高效的管道操作工具包,通过管道的连接方式,让数据或表达式的传递更高效,使用操作符%>%,可以直接把数据传递给下一个...

  • R for data science ||使用stringr处理字符串

    对于非结构化和半结构化的数据,正则表达式可以用非常简练的语言来描述字符串中的表达模式。第一次见到正则表达式,你可能会以为这是猫咪在键盘上踩出来的...

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    R for data science ||使用dplyr处理关系数据

    在处理数据的时候,很少遇到那种只对一张表进行处理的情况。经常的状况是关于某个主题有几张表,这些表以某种关键字联系在一起。 这时候:• 合并连接:...

  • R for data science ||使用readr进行数据导入

    使用R包提供的数据是学习数据科学工具的好方法,但是在某个时候,您希望停止学习,开始使用自己的数据。在本章中,您将学习如何将纯文本矩形文件读入r。...

  • R for data science ||使用tibble实现简单数据框

    tibble是R语言中一个用来替换data.frame类型的扩展的数据框,tibble继承了data.frame,是弱类型的,同时与data.f...

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    R for data science ||探索性数据分析

    什么是探索性数据分析 参看之前的文章:数量生态学笔记||数据探索环境与生态统计||探索性数据分析环境与生态统计||探索性数据可视化 探索性数据分...

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