Вопросы по теме 'plyr'
R plyr применяется в ряду
                 У меня есть такой фрейм данных: 
      mat.in=data.frame(site=c('A','A','A','B','B','B'),
    var=c('product.A','product.B','energy','product.A','product.B','energy'),
    year.2011=c(12,10,40,14,12,60),year.2012=c(13,11,45,25,13,65))
  
 Для...
            
        
                    22.03.2024
                
            Переименовать столбец .id в ldply
                 Есть ли способ присвоить настраиваемое имя столбцу, который обычно называется  .id  в результате  ldply ? 
  > ldply(setNames(1:3, 1:3), function(i) data.frame(j=1/i))
  .id         j
1   1 1.0000000
2   2 0.5000000
3   3 0.3333333
  
 Я знаю,...
            
        
                    14.04.2024
                
            Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
 Не всегда просто знать, какие показатели использовать 
   
 С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор.  Но как только вы закончите..
                            Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
  Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)  
 Автор :  Бар Лайт  
 Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
                            Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
   
  Как вы сегодня, ребята?  
 В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте.  Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом.  Потому что..
                            Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
   
 Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB?  Это то, что исследует это приложение. 
 В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
                            Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
  Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.  
 Оглавление 
  Глоссарий  
  I.  Новый пакет  
 1.1 советы по инициализации..
                            Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
   
  Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.  
 Привет, энтузиасты данных!  Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
                            ИИ в аэрокосмической отрасли
   
 Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте.  Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..
                             
                                                                     
                                                                     
                                                                     
                                                                    