《Go语言实战》摘录：6.5 通道

下载地址:网盘下载 内容简介  · · · · · · Go语言结合了底层系统语言的能力以及现代语言的高级特性,旨在降低构建简单.可靠.高效软件的门槛.本书向读者提供一个专注.全面且符合语言习惯的视角.Go语言实战同时关注语言的规范和实现,涉及的内容包括语法.类型系统.并发.管道.测试,以及其他一些主题. 作者简介  · · · · · · William Kennedy,是一位熟练的软件开发者,也是博客GoingGo.Net的作者. Brian Ketelsen和Erik St. Martin

本文对应<R语言实战>第9章:方差分析:第10章:功效分析 ==================================================================== 方差分析: 回归分析是通过量化的预测变量来预测量化的响应变量,而解释变量里含有名义型或有序型因子变量时,我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析,这种分析方法就是方差分析(ANOVA).因变量不只一个时,称为多元方差分析(MANOVA).有协变量时,称为协方差分析(ANCOVA)或多元协方差分析

随着大数据在各行业的落地生根和蓬勃发展,能从数据中挖金子的数据分析人员越来越宝贝,于是很多的程序员都想转行到数据分析,挖掘技术哪家强?当然是R语言了,R语言的火热程度,从TIOBE上编程语言排名情况可见一斑.于是善于学习的程序员们开始了R语言的学习之旅.对于有其他语言背景的程序员来说,学习R的语法小菜一碟,因为它的语法的确太简单了,甚至有的同学说1周就能掌握R语言,的确如此.但是之后呢?……好像进行不下去了!死记硬背记住了两个分析模型却不明其意,输出结果如同天书不会解读,各种参数全部使用缺省值,

大规模分布式系统架构与设计实战摘录 一位网站资深架构师曾经说过:在互联网公司呆一年,相当于在传统软件公司呆三年． 他的意思大概是在互联网公司一年遇到的问题比传统软件公司三年遇到的问题还多．而且 随着网站业务的快速发展,问题也层出不穷,没年遇到的问题都不同． 遇到问题,解决问 题,经历了这个过程,技术才能升华,人和技术才能融为一体,才知道什么技术是真正有 用的,什么技术是花拳绣腿．大型网站的技术本质都很简单,掌握起来也不难．大型网站 的架构师最有价值的地发不在于他们掌握了多少技术,而在于他们经历多

入门书籍:R语言实战 进度:1-4章 摘要: 1)实用的包 forecast:用于做时间序列预测的,有auto.arima函数 RODBC:可以用来读取excel文件.但据说R对csv格式适应更加良好,相应的导入导出均较为方便(read.table, write等) reshape:目前用到rename函数,可以方便的对数据变量重命名 fCalendar:在日期输入处提及,据说对日期运算有奇效,但无具体示例.同理如lubridate sqldf:在数据选取处提及,可代替subset以及各种whe

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

本文对应<R语言实战>第13章:广义线性模型 广义线性模型扩展了线性模型的框架,包含了非正态因变量的分析. 两种流行模型:Logistic回归(因变量为类别型)和泊松回归(因变量为计数型) glm()函数的参数 分布族 默认的连接函数 binomial (link = "logit") gaussian (link = "identity") gamma (link = "inverse") inverse.gaussian (lin

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

本文对应<R语言实战>第8章:回归 回归是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量或解释变量)来预测响应变量(也称因变量.效标变量或结果变量)的方法.通常,回归分析可以用来挑选与相应变量相关的解释变量,可以描述两者的关系,也可以生成一个等式,通过解释变量来预测响应变量. 回归分析的各种变体 回归类型 用途 简单线性 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量 多项式 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是n阶多项式 多元线性 用两个或多个量化的解释变量预测一个

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