Carathéodory-Fejér
当前话题为您枚举了最新的 Carathéodory-Fejér。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
Matlab编程Carathéodory-Fejér逼近
Matlab编程:Carathéodory-Fejér逼近。计算r_uuu上指数函数的最优有理近似,类似于Trefethen的方法。
Matlab
11
2024-09-23
R Cookbook R语言入门宝典
R 语言的万能小工具书《R Cookbook》,真的挺适合想系统入门 R 语言的你。不只是告诉你怎么写代码,还一步步教你怎么装 R、怎么退出、怎么中断卡住的命令,连help()这种小细节也讲得清清楚楚。初学 R 经常会懵,比如某个函数到底该怎么用,参数是啥,《R Cookbook》就挺给力的,基本每个函数的用法、参数、例子都列了,响应也快,不用到处翻文档。再说 R 的邮件列表——看着老派,其实挺有用。书里还手把手教你怎么发问,怎么写得更专业更容易被回复,真是为 R 社群新手考虑周到了。而且像向量、列表这些数据结构、if/for这种控制语句,还有图形绘制、数据清洗这些常用操作,也都有例子,边看边
数据挖掘
0
2025-06-23
R语言
R语言是一款开源、免费的软件,专门用于统计分析与图形制作,是统计计算和统计制图方面的理想工具。
统计分析
12
2024-05-20
R 全球发展分析:深入 R 社区
R 社区探索:巴特那加 2020 年 2-3 月编码项目详解
CRAN 探索
项目分析了以下 R 包及其依赖关系:
rvest
installr
ggplot2
data.table
cranlogs
lubridate
magrittr
tm
wordcloud
RColorBrewer
SnowballC
miniCRAN
igraph
cowplot
NLP
xml2
CRAN 探索内容包含十个部分:
网页抓取:包名称和摘要
包统计分析:短期数据
包统计分析:年度数据
最受欢迎的包:最后一天、最后一周、最后一个月
R 软件统计:已下载量
R 版本统计:已下载量
最依赖包
热门包关
统计分析
14
2024-05-21
R项目介绍
本幻灯片展示了R软件在多元统计分析课程中的应用。涵盖了基本介绍和实用代码示例。
统计分析
15
2024-04-29
R_In_Nutshell
R in a Nutshell
一、简介与概述
《R in a Nutshell》作为一本经典的R语言教程,由Joseph Adler撰写,并于2012年出版了第二版。本书详细介绍了R语言的基础知识、高级特性以及在数据挖掘、机器学习和统计分析中的应用。R是一种广泛使用的开源编程语言,特别适用于数据分析、统计建模和图形表示。本书不仅适合初学者快速入门,也适合有一定基础的数据科学家和统计学家进一步提升技能。
二、获取与安装R
R版本
R语言定期发布新版本,每个版本都会包含新功能和改进。用户可以从官方网站下载最新稳定版本或特定版本。
获取与安装交互式R二进制
Windows: 用户可以通过
数据挖掘
7
2024-10-31
R语言简介
R语言是一种广泛应用于科学计算和统计分析的通用编程语言。介绍了如何入门使用R语言。
统计分析
15
2024-07-15
实用R语言教程高效构建R编程生态
1. R环境安装
R语言的安装通常需要根据操作系统选择合适的安装程序,如Windows、Mac OS或Linux版本。下载并运行后,通过R Console即可开始编程。
2. R基本知识
2.1 R基础语法
定义变量并赋值,注意变量命名规则,避免保留字和非法字符。常用赋值符号为<-。
2.2 R注释
注释使用#符号,使代码更具可读性。
2.3 R基础运算
包括四则运算、逻辑运算等基本操作。
2.4 R数据类型
R的基本数据类型有整型、字符型、布尔型等,使用typeof()函数查看。
3. R包管理
通过install.packages()安装、library()加载各类R包,以增强数据处
统计分析
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2024-10-25
常用R程序包(I)R语言初步201006
常用的 R 程序包推荐,嗯,这一波都是我平时用得比较顺手的。像ade4,做生态学的多维挺方便的,配合ecodist,相异性也能搞定。进化类的有好几个,比如ape和geiger,研究物种演化路径的时候用得上。boot和cluster就更常见了,做 Bootstrap 检验和聚类都少不了。FD那套,功能多样性也挺实用。
数据挖掘
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2025-06-24
R Intro Geospatial地理空间数据R入门课程
地理空间数据的 R 入门课,挺适合平时不怎么写代码但又想搞数据的你。课程内容比较基础,重点放在 R 语言的基本操作上,像数据导入、可视化、模块化那些都讲得挺清楚。整体节奏不快,属于那种“跟着敲就能学会”的类型,尤其适合刚接触 R 的朋友。R 语言的模块化方法讲得还不错,比如用函数封装步骤,方便后期复用。课程里还提到怎么拆分任务、怎么自动化,讲得也比较实用,不用每次都从头开始搞,省事多了。课程不追求高深的统计理论,目标挺明确——让你用 R 语言轻松起步,尤其是在地理空间数据这块儿。有意思的是,它还鼓励你把流程理清楚再写代码,挺贴近实际工作的。如果你是搞科研或者做项目经常碰地图数据的,这门课值得看
统计分析
0
2025-07-01