- 管道運算子(%%和其他) R 語言入門 data.table GGPLOT2 地理地圖簡介 線性模型(迴歸) 以純文字檔案(CSV,TSV 等)讀取和寫入表格資料 安裝包 模式匹配和替換 閃亮 tidyverse 行程編碼 資料框架 日期和時間 外表的 IO(Excel, SAS, SPSS, Stata) 子集 缺少值 並行處理 包含 HashMap 在長形式和寬形式之間重塑資料 箱形圖 基礎繪圖 讀寫字串 RMarkdown 和 knitr 簡報 設定操作 使用 hclust 進行分層聚類 R 程式碼向量化最佳實踐 傅立葉級數和變換 分割功能 因素 生存分析 強迫 dplyr lubridate 式 類 時間序列和預測 應用函式族(函式) 機器學習 華宇模型 建立向量 正規表示式(正規表示式) 文字挖掘 控制流程結構 日期時間類(POSIXct 和 POSIXlt) 方差分析 元文件指南 加快難以向量化的程式碼 RCPP xgboost R 在 LaTeX 與 knitr 資料採集 RMD 的參考書目 Web 抓取和解析 廣義線性模型 圖形的配色方案 可重複的 R RODBC 隨機森林演算法 分佈函式 空間分析 網路爬行在 R 在 R 中編寫函式 Date 類 使用 S4 類實現狀態機模式 熱圖和熱圖 隨機數發生器 使用 stringi 包進行字串操作 內省 非標準評估和標準評估 列操作 光柵和影象分析 沒有 GPU 加速計算 出版 使用 RMarkdown 建立報告 strsplit 功能 功能程式設計 獲取使用者輸入 sqldf 程式碼分析 IO 為 R 的二進位制格式 清單 分層線性建模 更新 R 和包庫 回收 解決 R 中的 ODE 使用 igraph 包進行網路分析 輸入和輸出 變數 R 中的物件導向程式設計 JSON R 的概率分佈 使用 data.table 進行透視和透視 用於地理資料的 IO(shapefile 等) 變數範圍 清潔資料 算術運算子 條形圖 自然語言處理 檢查包裹 除錯 Spark API(SparkR) 組合學 R 中的特徵選擇 - 去除外來特徵 RESTful R 服務 用 R 分析推文 在壓縮檔案中提取和列出檔案 通過編寫獨立的 R 指令碼來標準化分析 使用 texreg 以紙張方式匯出模型 R 中的正規表示式語法 資料庫表的 IO IO 用於光柵影象 角色類 通過替換修改字串 roxygen2 更新 R 版本 容錯彈性程式碼 重塑使用 tidyr 邏輯類 矩陣 執行排列測試 表示式解析+ eval 聚合資料幀 隨機 在你自己的包中使用管道分配%%如何 使用 devtools 建立包 數字類和儲存模式 R memento 通過例子 R Markdown 筆記本(來自 RStudio)
R Language 教程
-
管道運算子(%%和其他)
-
R 語言入門
-
data.table
-
GGPLOT2
-
地理地圖簡介
-
線性模型(迴歸)
-
以純文字檔案(CSV,TSV 等)讀取和寫入表格資料
-
安裝包
-
模式匹配和替換
-
閃亮
-
tidyverse
-
行程編碼
-
資料框架
-
日期和時間
-
外表的 IO(Excel, SAS, SPSS, Stata)
-
子集
-
缺少值
-
並行處理
-
包含 HashMap
-
在長形式和寬形式之間重塑資料
-
箱形圖
-
基礎繪圖
-
讀寫字串
-
RMarkdown 和 knitr 簡報
-
設定操作
-
使用 hclust 進行分層聚類
-
R 程式碼向量化最佳實踐
-
傅立葉級數和變換
-
分割功能
-
因素
-
生存分析
-
強迫
-
dplyr
-
lubridate
-
式
-
類
-
時間序列和預測
-
應用函式族(函式)
-
機器學習
-
華宇模型
-
建立向量
-
正規表示式(正規表示式)
-
文字挖掘
-
控制流程結構
-
日期時間類(POSIXct 和 POSIXlt)
-
方差分析
-
元文件指南
-
加快難以向量化的程式碼
-
RCPP
-
xgboost
-
R 在 LaTeX 與 knitr
-
資料採集
-
RMD 的參考書目
-
Web 抓取和解析
-
廣義線性模型
-
圖形的配色方案
-
可重複的 R
-
RODBC
-
隨機森林演算法
-
分佈函式
-
空間分析
-
網路爬行在 R
-
在 R 中編寫函式
-
Date 類
-
使用 S4 類實現狀態機模式
-
熱圖和熱圖
-
隨機數發生器
-
使用 stringi 包進行字串操作
-
內省
-
非標準評估和標準評估
-
列操作
-
光柵和影象分析
-
沒有
-
GPU 加速計算
-
出版
-
使用 RMarkdown 建立報告
-
strsplit 功能
-
功能程式設計
-
獲取使用者輸入
-
sqldf
-
程式碼分析
-
IO 為 R 的二進位制格式
-
清單
-
分層線性建模
-
更新 R 和包庫
-
回收
-
解決 R 中的 ODE
-
使用 igraph 包進行網路分析
-
輸入和輸出
-
變數
-
R 中的物件導向程式設計
-
JSON
-
R 的概率分佈
-
使用 data.table 進行透視和透視
-
用於地理資料的 IO(shapefile 等)
-
變數範圍
-
清潔資料
-
算術運算子
-
條形圖
-
自然語言處理
-
檢查包裹
-
除錯
-
Spark API(SparkR)
-
組合學
-
R 中的特徵選擇 - 去除外來特徵
-
RESTful R 服務
-
用 R 分析推文
-
在壓縮檔案中提取和列出檔案
-
通過編寫獨立的 R 指令碼來標準化分析
-
使用 texreg 以紙張方式匯出模型
-
R 中的正規表示式語法
-
資料庫表的 IO
-
IO 用於光柵影象
-
角色類
-
通過替換修改字串
-
roxygen2
-
更新 R 版本
-
容錯彈性程式碼
-
重塑使用 tidyr
-
邏輯類
-
矩陣
-
執行排列測試
-
表示式解析+ eval
-
聚合資料幀
-
隨機
-
在你自己的包中使用管道分配%%如何
-
使用 devtools 建立包
-
數字類和儲存模式
-
R memento 通過例子
-
R Markdown 筆記本(來自 RStudio)