R语言

原文连接： http://tecdat.cn/?p=6252 R的Stan 可以从许多统计软件包中运行Stan。到目前为止，我一直在 从R 运行 Stan ，首先按照 快速入门指南中 的说明安装并运行所有内容。 简单线性回归 第一步是为Stan模型编写文件。这包含一个文件linreg.stan： data { int N; [N] x; vector[N] y; } parameters { real alpha; real beta; real sigma; } model { y ~ normal( + beta * x, sigma); } 该文件的第一部分称为数据，它声明了将作为输入传递给Stan的标量，向量和矩阵。 接下来，我们可以通过运行以下R代码来模拟数据集，并使用Stan和我们的文件linreg.stan来拟合模型： set.seed(123) n <- 100 x <- rnorm(n) y <- x+ (n) mydata <- list(N = n, y = y, x= ) fit <- stan(file = 'linreg. ', data = mydata, iter = 1000, = 4) 第一次安装Stan模型时，模型编译成C ++时会有几秒钟的延迟。然而，正如Stan的开发人员描述的那样，一旦编译了模型

资源整理。 1 Coding: 1.JupyterHub的流量模拟器。 hubtraf 2.前端面试手册。 front end interview handbook 3.Python学习课程。 learn python 4.从ArcGIS/ESRI格式中提取栅格数据。从Readme来看，似乎在寻求GDAL大佬加持共同构建程序。 ArcRasterRescue 5.OCP-Hack项目是为参加OCP HackFest的伙伴准备的动手实验指导，主要是帮助伙伴在Azure上快速了解和运用Azure IoT Services, Azure Cognitiver Services, Azure Machine Learning等。本项目会持续更新以方便伙伴学习到最新的Azure内容。 OCPOpenHack 6.PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) 是一个简单易用、高效灵活、可扩展的深度学习平台，最初由百度科学家和工程师共同开发，目的是将深度学习技术应用到百度的众多产品中。 Paddle 7.“通过逐步堆叠高效培训BERT”的源代码。 StackingBERT 8.纽约女子机器学习与数据科学scikit learn研讨会资源。 nyc 2019 scikit sprint 9.PySAL与Python数据栈的地理数据科学。

原文连接： http://tecdat.cn/?p=6154 偶尔我想在R中的图表旁边绘制一个表格，例如，以显示图表本身的摘要统计数据。这非常简单。该函数 tableGrob 创建像一个数据帧的曲线图的表，安排 ggplot2 图形对象的网页上。 这是一个小例子： ​ 会话信息 R version 3.2.1 (2015-06-18) Platform: x86_64-apple-darwin13.4.0 (64-bit) Running under: OS X 10.10.4 (Yosemite) locale: [1] en_GB.UTF-8/en_GB.UTF-8/en_GB.UTF-8/C/en_GB.UTF-8/en_GB.UTF-8 attached base packages: [1] stats graphics grDevices utils datasets methods [7] base other attached packages: [1] gridExtra_2.0.0 ggplot2_1.0.1 loaded via a namespace (and not attached): [1] Rcpp_0.11.6 digest_0.6.8 MASS_7.3-42 [4] grid_3.2.1 plyr_1.8.3 gtable_0.1.2 [7]

老师给我出了个暑期作业：用R语言解决八皇后问题。 八皇后问题：国际象棋棋盘（8×8）上放8个“后”，使8个“后”之间互相不能被进攻。（即：每个“后”所在行、列、两条斜线都没有其它子） 查看网上，大多用C++，没看到用R的。呵呵，看来是不能借鉴了。 第一感觉是，应该不能穷举，否则运行非常慢，在网上看了些介绍，打算用回溯法。 然而水平有限，搞了一天多竟然还没成功写好，总是有很奇怪的bug，唉，怪我对R不熟悉吧。 刚才生气了，干脆来个穷举，看看能运行多久，代码见下，看起来非常笨拙，结果运行2,3秒就完成了。。。还是不了解计算机、不了解R啊。。。 #穷举法 rm(list=ls()) cat(rep("\n", 50)) b1=array(numeric(64),dim=c(8,8)) i=0;j=1:8 for (d1 in j){ D2=setdiff(j,d1) for (d2 in D2){ D3=setdiff(D2,d2) for (d3 in D3){ D4=setdiff(D3,d3) for (d4 in D4){ D5=setdiff(D4,d4) for (d5 in D5){ D6=setdiff(D5,d5) for (d6 in D6){ D7=setdiff(D6,d6) for (d7 in D7){ D8=setdiff(D7,d7) for (d8 in

ggplot2分组时默认使用的颜色，可以从另一个hadley写的包，scales包中调用。这个包算是一个工具包，用于和hadley写的其他包配合使用，颜色是其中一部分。 library(scales) show_col(hue_pal()(3)) # show_col(hue_pal(h = c(0, 360) + 15, c = 100, l = 65)(3)) # 和上面一样，默认设置 hue_pal函数的默认设置，其中h是色相，范围越大，相邻颜色之间差异越大；c是饱和度，值越大色彩越浓艳饱满；l是亮度，大亮小暗。 柱状图的颜色搭配： colorbar <- function(values){ groupbar + scale_fill_manual(values = values) } colorlist <- list(c("#8FBC94","#548687"),c("#4FB0C6","#4F86C6"), c("#C65146","#EC6A5C"),c("#6E7783","#77AAAD"), c("#e97f02","#f8ca00"),c("#3a5134","#4f953b"), c("#99CCCC","#FFCC99"),c("#CC9999","#CCCC99"), c("#0099CC","#FF6666"),c("#339966","#996699

学习python基础，数学工具，策略开发。学习实例，多为实际需求。利用故事、数学模型和代码，学习量化与编程的关系，描绘量化的人生哲学，学习作者在量化方面的经验，体会作者对交易、人生的理解。 无论是量化、算法，还是黑箱交易，谈论的都是一件事情：通过计算机执行的系统化交易。对数学或者技术有所恐惧的投资者能理解量化交易，带领走过黑箱之旅。用简明的语言指明宽客们所做的工作，揭开了量化交易和量 化交易策略的神秘面纱。在简明介绍量化交易准则和一般性准则之后，转入正题，开始介绍典型黑箱系统的详细内件，用非技术性的语言解释内件是什么以及 内件之间是如何组合在一起的。 《量化投资:策略与技术(修订版)》是国内少有的有关量化投资策略的著作。首先，介绍了量化投资大师西蒙斯的传奇故事（连续20年，每年赚60%）。然后，用60多个案例介绍了量化投资的各个方面的内容，主要分为策略篇与理论篇两部分。策略篇主要包括：量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易和资产配置等。理论篇主要包括：人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论、随机过程及IT技术等。最后介绍了作者开发的D—Alpha量化对冲交易系统，该系统全球市场验证显示具有长期稳健的收益率。 《量化交易之路用Python做股票量化分析》前面讲的是编程技巧，估计策略部分是常用的普通策略。其目的是受人以鱼竿，而不是鱼

学习资料：《R语言实战》 R是一种为统计计算和绘图而生的语言和环境，它是一套开源的数据分析解决方案。 1、新手上路 作者论坛：http://www.statmethods.net/ 数据下载网址：https://www.manning.com/ R和各种安装包的下载地址：https://cran.r-project.org/ http://cran.r-project.org/web/packages R是一种区分大小写的解释型语言。可以在命令提示符（>）后每次输入并执行一条命令，或者一次性执行写在脚本文件中的一组命令。 R中的多数功能是由程序内置函数和用户自编函数（各种安装程序包）提供的。 R语句由函数和赋值构成。R使用 <-，而不是传统的 = 作为赋值符号。例：x<-5 注释由符号 # 开头。 函数c()可将其参数组合成一个向量或列表 2、获取帮助 3、工作空间 工作空间（workspace）就是当前R的工作环境，它储存着所有用户定义的对象（向量、矩阵、函数、数据框、列表）。在一个R会话结束时，你可以将当前工作空间保存到一个 镜像 中，并在下次启动R时自动载入它。 工作目录（working directory）: 保存历史命令记录：savehistory() 默认文件名为.Rhistory，也可自己命名 保存工作空间（即：包括R工作环境全部保存，一打开就可以执行历史记录）

打算和同学报一个“基于R的大数据挖掘平台”，所以便看了点R语言的东西，但这东西也只是名字霸气而已，自己现在能做的，寥寥无几。 对R不熟悉，对java也不是很熟悉，即便做出东西来，其实也不过是小玩具而已，仅仅demo。 不过看了点R，还是受益挺多的，至少在以后碰见处理这些个的数据的时候，知道应该怎么搞了。 网上搞了几本书，《R in a nutshell》挺不错的，各种基础讲的都很好，sample也简单易懂。 在整合上，用了Rserve的方法，项目地址： http://www.rforge.net/Rserve/ 安装的方法其实很简单： step1: 进入R语言的平台，输入 install.packages("Rserve") step2: 安装完了以后，在R语言的平台里载入Rserve的包，输入 library(Rserve) step3: 启动Rserve，输入 Rserve() step4: 启动eclipse，将 http://www.rforge.net/Rserve/files/ 这里下载下来的REngine.jar和RserveEngine.jar加到项目的library里。 step5: 来个例子测试一下： RConnection c = new RConnection(); REXP x = c.eval("R.version.string"); System

1 简介 R是统计计算的强大工具，而JAVA是做应用系统的主流语言，两者天然具有整合的需要。关于整合，一方面，R中可以创建JAVA对象调用JAVA方法，另一方面，JAVA中可以转换R的数据类型调用R的函数，互相取长补短。现在也有一个项目JGR，用JAVA做R的图形界面，可以实现高亮显示自动补全等，还能让JAVA和R互相调用。 关于R中调用JAVA，我想主要是为了利用其面向对象的特性，毕竟R语言近来很致力于向面向对象发展，有个很好的项目rJava可以实现，在www.rforge.net/rJava上。R中调JAVA对我似乎意义不大，本文主要介绍JAVA中调用R。 　JAVA很适合开发应用系统，但是数学建模和计算能力非其所长，如果该系统需要进行大量的统计或者优化的计算，调用R是一种很好的方式。JAVA负责系统的构建，R用来做运算引擎，从而实现应用型和分析性相结合的系统。 目前网上有两种方式使用java调用R。 2 Rserve的方式 2.1 介绍 首先要介绍的是Rserve的方式，这是一个基于TCP/IP的服务器，通过二进制协议传输数据，可以提供远程连接，使得客户端语言能够调用R。目前Rserve作为一个package发布在CRAN上，可以直接使用install.packages("Rserve")进行安装。需要使用时在R控制台下加载该包，然后输入命令Rserve()，开启服务器

R语言是世界上最流行的用于数据处理和统计分析的脚本语言。考古学家用它来跟踪古代文明的传播，医药公司用它来探索哪种药物更安全、更有效，精算师用它评估金融风险以保证市场的平稳运行。总之，在大数据时代，统计数据、分析数据都离不开计算机软件的支持，在这方面R语言尤其出色。 编写简单的R程序，知道R语言能做什么，使用向量、数组、列表、数据框和字符串等数据类型，掌握条件语句以及分支和循环控制语句，应用R的扩展包，将你自己的工作成果打包发给其他人，清理从各种来源导入的数据，通过可视化和汇总统计理解数据，使用统计模型传递关于数据的定量判断并进行预测，了解编写数据分析代码时出现错误的应对措施。 推荐阅读《学习R》，即使没有任何编程基础，也能顺利阅读，适合夯实基础，尤其是高级循环那一章，简直R的精髓！！ 《学习R》高清中文PDF，365页，带目录，文字可复制；《学习R》高清英文PDF，400页，带目录，文字可复制。配套源代码。 下载: https://pan.baidu.com/s/11EpErIPAwOpabOmmY5Ke5w 提取码: 46av 《学习R》分为上下两部分，旨在指导你如何使用R，并提供练习的机会。上半部分主要介绍R的技术细节和使用技巧。 每章都简要介绍了一组不同的数据类型（例如第4章介绍向量、矩阵和数组）或概念（例如第8章介绍分支和循环）。下半部分更侧重实践