R语言平均值和加权平均值

笔者寄语:机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法,交叉验证中用到了哪些指标呢? 交叉验证将数据分为训练数据集.测试数据集,然后通过训练数据集进行训练,通过测试数据集进行测试,验证集进行验证. 模型预测效果评价,通常用相对绝对误差.平均绝对误差.根均方差.相对平方根误差等指标来衡量. 只有在非监督模型中才会选择一些所谓"高大上"的指标如信息熵.复杂度和基尼值等等. 其实这类指标只是看起来老套但是并不"简单",<数据挖掘之道>中认为在监控.评估监督模型

by 写长城的诗 • October 30, 2011 • Comments Off This post was kindly contributed by 数据科学与R语言 - go there to comment and to read  the full post. 一.数据导入 对初学者来讲,面对一片空白的命令行窗口,第一道真正的难关也许就是数据的导入.数据导入有很多途径,例如从网页抓取.公共数据源获得.文本文件导入.为了快速入门,建议初学者采取R语言协同Excel电子表格的方法.也就

1.1 方法简介 描述性统计包含多种基本描述统计量,让用户对于数据结构可以有一个初步的认识.在此所提供之统计量包含: 基本信息:样本数.总和 集中趋势:均值.中位数.众数 离散趋势:方差(标准差).变异系数.全距(最小值.最大值).内四分位距(25%分位数.75%分位数) 分布描述:峰度系数.偏度系数 用户可选择多个变量同时进行计算,亦可选择分组变量进行多组别的统计量计算. 1.2 详细介绍 1.2.1 样本数和总和 1. R语言涉及的方法:length(x) 1.2.2 均值(Mean) 1.

##数据获取 x1=round(runif(100,min=80,max=100)) x2=round(rnorm(100,mean=80, sd=7)) x3=round(rnorm(100,mean=80,sd=18)) x3[which(x3>100)]=100 num=seq(2005138101,length=100) x=data.frame(num,x1,x2,x3) write.table(x, "grade.txt") ##数据分析 y=read.table(&

由于在准备软考中级数据库系统工程师外加巩固SQL Server 2012,所以拖了好久一直没继续学R 下去 所以今天重开R 的战事 这次是关于基本统计分析的内容,即关于用于生成基本的描述性统计量和推断统计量的R 函数 首先,将着眼于定量变量的位置和尺度的衡量方式 然后将是生成类别型变量的频数表和列联表的方法(以及连带的卡方检验) 接下来将考察连续型和有序型变量相关系数的多种形式 最后转而通过参数检验(t检验)和非参数检验(Mann-Whitney U检验.Kruskal-Wallis检验)方法研

Part1 相关统计量说明 峰度系数Coefficientof kurtosis http://baike.baidu.com/link?url=gS_sgtNYSRdjLnadNWDDa357DIzJma-tdheAx5eKp0WzTvuH_PYg8hnMNIiP4-DRmewtftVQXXUbtIYzvz4bTq 峰度系数(Kurtosis)用来度量数据在中心聚集程度.在正态分布情况下,峰度系数值是3(但是SPSS等软件中将正态分布峰度值定为0,是因为已经减去3,这样比较起来方便).>3的峰

现在有一个人,如何对这个人怎么识别这个人?那么就对其存在的特征进行提取,比如,提取其身高,其相貌,其年龄,分析这些特征,从而确定了,这个人就是这个人,我们绝不会认错. 同理,对数据进行分析,也是提取出数据的特征,对其特征进行分析,从而确定这些数据所呈现的信息状况,从而确定了这些数据的独特性和唯一性,因为他呈现的信息是唯一的,绝不与别的是相同的. 那么这些特征是什么呢?拥有哪些特征呢?似乎应该是经过无数科学家的总结,终于发现了几个重要的特征,包括数字特征和分布特征,这个数字特征,包括集中位置,分散

R语言基础(一) 可视化基础 ##数据获取 x1=round(runif(100,min=80,max=100)) x2=round(rnorm(100,mean=80, sd=7)) x3=round(rnorm(100,mean=80,sd=18)) x3[which(x3>100)]=100 num=seq(2005138101,length=100) x=data.frame(num,x1,x2,x3) write.table(x, "grade.txt") ##数据分析

R语言数据挖掘实战系列(5)--挖掘建模 一.分类与预测 分类和预测是预测问题的两种主要类型,分类主要是预测分类标号(离散属性),而预测主要是建立连续值函数模型,预测给定自变量对应的因变量的值. 1.实现过程 (1)分类 分类是构造一个分类模型,输入样本的属性值,输出对应的类别,将每个样本映射到预先定义好的类别.分类模型建立在已有类标记的数据集上,模型在已有样本上的准确率可以方便地计算,所以分类属于有监督的学习. (2)预测 预测是建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型,然后进行预测或控制.