ddply和aggregate是两个用来整合数据的功能强大的函数。
aggregate(x, ...)
关于aggregate()函数的使用在《R语言实战》中P105有简单描述，这里重新说一下。此函数主要有一下几种用法：
## Default S3 method:
ag
dplyr包是Hadley Wickham的新作，主要用于数据清洗和整理，该包专注dataframe数据格式，从而大幅提高了数据处理速度，并且提供了与其它数据库的接口；tidyr包的作者是Hadley Wickham， 该包用于“tidy”你的数据，这个包常跟dplyr结合使用。
本文将介绍dp
R是免费开源的软件，具有强大的数据处理和绘图等功能。下面是R开发环境的搭建过程。
一、点击网址 https://www.r-project.org/ ，进入“The R Project for Statistical Computing”界面。
二、点击加粗字体的“download R”，进行“CR
在上一篇中我们一起学习了R语言的环境搭建，这次我们开始学习R语言的数据结构第一部分：向量、数组和矩阵。
一、向量
向量是一维数组，其内容可以是数值、字符或布尔值，但所有数据的类型必须一致。创建向量使用的关键字是c，访问向量中的元素使用[]，具体如下：
创建数值向量a<-c(1,2,3,4,5,
在上一篇中我们一起学习了R语言的数据结构第一部分：向量、数组和矩阵，这次我们开始学习R语言的数据结构第二部分：数据框、因子和列表。
一、数据框
类似于二维数组，但不同的列可以有不同的数据类型（每一列内的数据类型应当一致）。创建数据框使用的关键字是data.frame，用法是：
data.fr
#鲍鱼数据集aburl <- 'http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/abalone/abalone.data'
abnames <- c('sex','length','diameter'
Iris的R语言命令工具箱(1)
最近在做数据分析，使用了R语言做了些数据处理和可视化，在此记下遇到过的问题、应用过的命令、处理方式以及工具包～
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1.CSV
一、从URL读取并返回html树
1.1 Rcurl包
使用Rcurl包可以方便的向服务器发出请求，捕获URI，get 和 post 表单。比R socktet连接要提供更高水平的交互，并且支持 FTP/FTPS/TFTP，SSL/HTTPS,telnet 和cookies等
1.适合阅读人群：
知道以下知识点：盒状图、假设检验、逻辑回归的理论、probit的理论、看过回归分析，了解AIC和BIC判别准则、能自己跑R语言程序
2.本文目的：用R语言演示一个相对完整的逻辑回归和probit回归建模过程，同时让自己复习一遍在学校时学的知识，记载下来，以后经常翻阅。
3.本文不
附注：不要问我为什么写这么快，是16年写的。
R的优点：免费、界面友好（个人认为没有matlab友好，matlab在我心中就是统计软件中极简主义的代表）、小（压缩包就几十M，MATLAB.R2009b的压缩包是1.46G）、包多（是真的多，各路好友会经常上传新的包）。
R的麻烦之处：经常升级，是经常
附注：不要问我为什么写这么快，是16年写的。
1.名词解释
支持向量机中的机：在机器学习领域，常把一些算法看做一个机器，如分类机（也叫作分类器）
2.问题描述
空间中有很多已知类别的点，现在想用一个面分开他们，并能对未知类别的点很好的识别类别。
3.算法思想
由问题描述可知，现在算法要解决两个问题：
详细内容见上一篇文章：http://www.cnblogs.com/lc1217/p/6514734.html
这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题。
代码如下：(数据同上一篇博客)(是不是很简单????)
> x
对于样本数据的散点图形如函数y=ax2+bx+c的图像的数据， 在python中的拟合过程为：
##最小二乘法
import numpy as np
import scipy as sp
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optim
SNP是单核苷酸多态性，人的基因是相似的，有些位点上存在差异，这种某个位点的核苷酸差异就做单核苷酸多态性，它影响着生物的性状，影响着对某些疾病的易感性。SNPedia是一个SNP调査百科，它引用各种已经发布的文章，或者数据库信息对SNP位点进行描述，共享着人类基因组变异的信息。我们可以搜索某个
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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，
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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
由于基因组数据过大，想进一步用R语言处理担心系统内存不够，因此想着将文件按染色体拆分，发现python，awk，R 语言都能够非常简单快捷的实现，那么速度是否有差距呢，因此在跑几个50G的大文件之前，先用了244MB的数据对各个脚本进行测试，并且将其速度进行对比。
首先是awk处理，awk进
二分查找时间复杂度O(h)=O(log2n)，具备非常高的效率，用R处理数据时有时候需要用到二分查找法以便快速定位
1 Rbisect <- function(lst, value){
2 low=1
3 high=length(lst)
4 mid=leng
很多时候，我们需要对取出的SNV进行注释，这个时候可能会在R上进行注释，通常注释文件都含有Chr(染色体)、Start(开始位点)、End(结束位点)、Description（描述），而我们的SNV文件通常是拥有Position（位置），因此我们可以先定位Chr，再用Postion去定位到S
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摘要
本文详述了如何通过数据预览，探索式数据分析，缺失数据填补，删除关联特征以及派生新特征等方法，在Kaggle的Titanic幸存预测这一分类问题竞赛中获得前2%排名的具体方法。
竞赛内容介绍
Titanic幸存预测是Ka
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