”机器学习面试 横扫千军“ 的搜索结果
R语言使用多个数据类型不同的向量数据创建一个dataframe数据对象、使用[]操作符和列索引数值访问dataframe指定数据列的数据(column index)
R语言使用matrix函数创建空矩阵、使用nrow参数和ncol参数指定矩阵的行列数、按照列的方式依次给矩阵的每个位置赋值
R语言使用多个数据类型不同的向量数据创建一个dataframe数据对象、使用$操作符和列名称访问dataframe指定数据列的数据
R语言读取(加载)txt格式数据为dataframe、计算dataframe数据中指定离散变量(因子变量)每个类别(水平)的个数并绘制条形图、自定义X轴文本标签
R语言使用is.na函数计算dataframe数据中指定数据列包含缺失值的行索引值、使用mean函数计算指定数据列的均值(删除缺失值之后计算)
R语言读取(加载)txt格式数据为dataframe、基于dataframe中的三个字段(数据列)可视化三维散点图、设置Y轴轴标签文本信息(y axis label)
R语言读取(加载)txt格式数据为dataframe、计算dataframe数据中所有数据行的加和(sum、每行数据相加)、指定na.rm为TRUE
R语言读取(加载)txt格式数据为dataframe、计算dataframe数据中所有数据行的均值(mean、每行数据的均值)、指定na.rm为TRUE
R语言读取(加载)txt格式数据为dataframe、按照指定字段(数据列)对dataframe进行升序排序(ascending)、设置na.last参数指定缺失值排序到最后 目录 R语言读取(加载)txt格式数据为dataframe、按照指定字段...
R语言读取(加载)txt格式数据为dataframe、将dataframe中的性别字段的编码值替换位字符串标签(替换成'M'和'F')
R语言使用单个向量创建矩阵数据、通过byrow参数指定从向量转化为矩阵的过程中的数据排布方式
R语言使用is.na函数计算dataframe数据中指定数据列包含缺失值的行索引值、使用sd函数计算指定数据列的标准差(删除缺失值之后计算)
R语言读取(加载)txt格式数据为dataframe、基于dataframe中的三个字段(数据列)可视化三维散点图、为三维散点图添加标题信息
R语言读取(加载)txt格式数据为dataframe、基于dataframe中的三个字段(数据列)可视化三维散点图、自定义设置X轴轴标签文本信息
R语言读取(加载)txt格式数据为dataframe、基于dataframe中的三个字段(数据列)可视化三维散点图、设置X轴轴标签文本信息
R语言读取(加载)txt格式数据为dataframe、按照指定字段(数据列)对dataframe进行降序排序、设置na.last参数指定缺失值排序到最后
R语言使用detach函数接触dataframe数据的绑定(解除绑定后使用$符号访问数据列)
R语言读取(加载)txt格式数据为dataframe、随机从dataframe抽取N条样本数据(replace为TRUE有放回抽样)
R语言使用将dataframe中的多个数据列相加形成新的向量
R语言读取(加载)txt格式数据为dataframe、按照指定字段(数据列)对dataframe进行降序排序、设置na.last参数指定缺失值排序到最后
R语言读取(加载)txt格式数据为dataframe、计算dataframe数据中所有数据列的均值、指定na.rm为TRUE
R语言使用attach函数绑定dataframe数据(可以直接使用列名称访问数据)
R语言将dataframe中的多个数据列相加形成新的向量、并将生成的向量并入dataframe中
R语言读取(加载)txt格式数据为dataframe、可视化dataframe中多个数据列的相关系数图