R语言矩阵运算加速

今天在查关于的运行环境时,就查到了一个加速矩阵运算的一篇日志,感觉很兴奋

该日志的网址:http://blog.fens.me/category/r-lang/

还有一个关于R语言中的环境空间:http://blog.fens.me/r-environments/

看了还是不太懂,再看点其他资料吧

时间: 2024-07-30 13:50:56

R语言矩阵运算加速的相关文章

R语言矩阵运算

R语言矩阵运算 主要包括以下内容:创建矩阵向量:矩阵加减,乘积:矩阵的逆:行列式的值:特征值与特征向量:QR分解:奇异值分解:广义逆:backsolve与fowardsolve函数:取矩阵的上下三角元素:向量化算子等. 1   创建一个向量在R中可以用函数c()来创建一个向量,例如:> x=c(1,2,3,4)> x[1] 1 2 3 4 2   创建一个矩阵在R中可以用函数matrix()来创建一个矩阵,应用该函数时需要输入必要的参数值.> args(matrix)function (

第七届R语言会议 - 小记

第七届中国R语言会议 小记 R语言始于1993年,并在1995年首次发布,后来经过2000年R-1.0,2004年R-2.0和2013年R-3.0,以61%的得票荣登世界编程或同积累语言排行榜榜首,远超Python,SQL,SAS,JAVA,Excel和Rapidminer. R最初是一种基于数学的脚本语言,前身为S语言.但是论数学,远不及专业的Matlab和SAS:论脚本功能,又远不及Python和Perl.但是,随着R语言的发展,在功能强大的IDE,RStudio和R本身开源的双重帮助下,R

mxnet:结合R与GPU加速深度学习(转)

近年来,深度学习可谓是机器学习方向的明星概念,不同的模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩.在实际的应用中,大家除了关心模型的准确度,还常常希望能比较快速地完成模型的训练.一个常用的加速手段便是将模型放在GPU上进行训练.然而由于种种原因,R语言似乎缺少一个能够在GPU上训练深度学习模型的程序包. DMLC(Distributed (Deep) Machine Learning Community)是由一群极客发起的组织,主要目标是提供快速高质量的开源机器学习工具.近来流

R语言基因组数据分析可能会用到的data.table函数整理

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

R语言:用简单的文本处理方法优化我们的读书体验

前言 延续之前的用R语言读琅琊榜小说,继续讲一下利用R语言做一些简单的文本处理.分词的事情.其实就是继续讲一下用R语言读书的事情啦,讲讲怎么用它里面简单的文本处理方法,来优化我们的读书体验,如果读邮件和读代码也算阅读的话..用的代码超级简单,不涉及其他包 这里讲两个示例,结尾再来吐槽和总结. 1)R-Blogger订阅邮件拆分 2) R代码库快速阅读方法 不在博客园上阅读时才会看到的,这篇博文归 http://www.cnblogs.com/weibaar所有 仅保证在博客园博客上的排版干净利索

OpenBlas让R的矩阵计算加速

前言 昨天在IBM的大会上,又一次见到了OpenBlas主题的分享,这次必须要试一下.我第一次了解OpenBlas是在2年前的R语言大会上,听到了OpenBlas的各种优势,不过听完也就过去了.2年后再来这个项目,团队成员稳定,项目进展顺利,已经广泛接受,再不尝试一下就真的要落伍了. 目录 OpenBlas介绍 R和OpenBlas的安装 让R语言加速 整体文章:http://blog.fens.me/r-martix-openblas/

大数据时代的精准数据挖掘——使用R语言

老师简介: Gino老师,即将步入不惑之年,早年获得名校数学与应用数学专业学士和统计学专业硕士,有海外学习和工作的经历,近二十年来一直进行着数据分析的理论和实践,数学.统计和计算机功底强悍. 曾在某一世界500强公司核心部门担任高级主管负责数据建模和分析工作,在实践中攻克统计建模和数据分析难题无数,数据处理与分析科学精准,在实际应用中取得良好的效果. Gino老师担任数据分析培训师多年,探索出一套以实例讲解带动统计原理理解和软件操作熟悉的方法,授课的学生能迅速理解统计原理并使用统计软件独立开展数

《R语言实战》(中文完整版)pdf

下载地址:网盘下载 基本介绍 编辑 原作名: R in Action[2] 作者: Robert I. Kabacoff 译者: 高涛 / 肖楠 / 陈钢 出版社: 人民邮电出版社 出版年: 2013-1 页数: 388 定价: 79.00元 装帧: 平装 ISBN: 978-711-529-990-1 内容简介 编辑 数据时代已经到来,但数据分析.数据挖掘人才却十分短缺.由于"大数据"对每个领域的决定性影响,相对于经验和直觉,在商业.经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学

R语言编程艺术(2)R中的数据结构

本文对应<R语言编程艺术>第2章:向量:第3章:矩阵和数组:第4章:列表:第5章:数据框:第6章:因子和表 ========================================================================= R语言最基本的数据类型就是向量(vector),单个数值和矩阵都是向量的一种特例. 声明:R中不需要声明变量,但是注意函数式语言的特性,如果读写向量中的元素时,R事先不知道对象是向量的话,则函数没有执行的对象.如下代码是无法工作的: y[1]