Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

R&B (còn được viết là RnB) là viết tắt của Rhythm and Blues - một dòng nhạc của người da đen và rất được ưa chuộng trong cộng đồng Da đen tại Mỹ. Rymthm and Blues là sự kết hợp của 3 dòng nhạc chính là Jazz, Nhạc phúc âm (nhạc tôn giáo của đạo Cơ đốc bắt nguồn từ Thánh ca) và Blues. Nó được biểu diễn lần đầu bởi những người Mỹ gốc Phi. Dòng nhạc được các ca sĩ rất yêu chuộng như Janet Jackson, Beyonce, Amy Winehouse tin tưởng vào dòng nhạc này bởi những giai điệu làm cuốn hút người nghe. Những năm cuối 1940 Năm 1947, thuật ngữ Rymthm and Blues được tạo ra như là một thuật ngữ để quảng bá âm nhạc của Jerry Wexler, tạp chí Billboard tại Hoa Kỳ. Nó thay thế cho thuật ngữ nhạc Mỹ da đen trước đó. Trong năm này, Louis Jordan thống trị bảng xếp hạng R&B với 3/5 ca khúc đứng đầu. Ban nhạc của Jordan, The Tympany Five chơi nhạc với kèn trompet, kèn sắc xô tê nô (kèn có âm vực cao), piano và trống. Đầu những năm 50 Làm việc với những người Mỹ - Phi, chàng trai gốc Hy Lạp Johny Otis tạo ra rất nhiều ca khúc nổi tiếng vào năm 1951 bao gồm: "Double Crossing Blues", "Mistrustin' Blues" and "Cupid's Boogie", tất cả đều xếp số 1 vào năm này. Otis có được 10 bài đứng trong các bảng xếp hạng top ten năm đó. Tiếp theo là Clovers xếp thứ 5 trong bảng xếp hạng của năm với ca khúc: "Don't You Know I Love You" Nhạc cụ chính Guitar , Bass , Drum kit , kèn Acmonica , kèn trumpet , bộ gõ key board

Show

Cảm nhận của bạn

Cảm nhận của thành viên | Xem hết

Xem hết các bình luận

Chúc mừng bạn đã thêm playlist R&B Việt (Vol. 2) thành công

Thể loại nhạc R&B (Rhythm and Blues) đang ngày càng được ưa chuộng hiện nay, bởi âm nhạc mà R&B mang lại có màu sắc trẻ trung, sôi động và cá tính. Cùng điểm qua những ca khúc R&B Việt tiêu biểu tại NhacCuaTui.com.

rút gọn

xem thêm

Cơ quan chủ quản Công ty Cổ phần Bạch Minh - Địa chỉ: P804, Tòa nhà VET, 98 Hoàng Quốc Việt, Hà Nội

Email: Tel: 024 37554190 - Người chịu trách nhiệm nội dung: Ông Lê Hữu Toàn

Giấy phép MXH số 311/GP-BTTTT do Bộ Thông Tin và Truyền thông cấp ngày 04/07/2017

© 2015 Vega Corporation

VD: Bắt đầu bằng C : Con cò bé bé …. , Cùng anh đi qua bao … , ….Bạn đang xem: Bài hát bắt đầu bằng chữ r

Bắt đầu bằng N : Người tôi yêu bây giờ … , …

Bạn đang xem: Bài hát bắt đầu bằng chữ r

Ai nhanh sẽ k 3 lần . Ai đăng nội quy là con chó đang ăn cứt .

Tìm những bài hát có lời bắt đầu bằng R

VD:

+ Lời bài hát bắt đầu bằng V : Và giờ anh biết …

Ai nhanh sẽ k 3 lần

rót đến tràn ly , anh chìm đắm trong cơn say đắng nồng ……………………………………….

Xem thêm: Foxit Reader Là Gì? Hướng Dẫn Cách Sử Dụng Phần Mềm Foxit Reader Trên Máy Tính

vẫn lặng lẽ đi tìm những hạnh phúc trong mơ ……………………………………………………..

có bao yêu thương anh này cũng trao cho em rồi ……………………………………………….

k mình nha

năn nỉ đó

bài hát nào bắt đầu bằng chữ Em kết thúc bằng chữ Không ( có 5 chứ)

Em……………………………..không

Thứ nhất:Có 1 đống bài hát thì ai mà biết

Thứ hai:Có hiều bài hát như vậy lắm,ko phải 1 bài

Thứ 3:I don”t no

Hok tút

viết bài văn biểu cảm về người thân .

giúp minh với ,mình đang cần gấp lắm,các bạn nhớ là mở bài bắt đầu bằng câu hát hay câu thơ gì đó nhé!cảm ơn nhìu!

“Đêm nay con ngủ giấc trònMẹ là ngọn gió của con suốt đời.”Trong cuộc đời này, có ai lại không được lớn lên trong vòng tay của mẹ, được nghe tiếng ru hời ầu ơ ngọt ngào, có ai lại không dược chìm vào giấc mơ trong gió mát tay mẹ quạt mỗi trưa hè oi ả. Và trong cuộc đời này, có ai yêu con bằng mẹ, có ai suốt đời vì con tương tự mẹ, có ai săn sàng sẻ chia ngọt bùi cùng con như mẹ. Với tui cũng vậy, mẹ là người quan tâm đến tui nhất và cũng là người mà tui yêu thương và mang ơn nhất trên đời này. tui vẫn thường nghĩ rằng mẹ tui không đẹp. Không đẹp vì không có cái nước da trắng, khuôn mặt tròn phúc hậu hay đôi mắt long lanh… mà mẹ chỉ có khuôn mặt gầy gò, rám nắng, vấng trán cao, những nếp nhăn của cái tuổi 40, của bao âu lo trong đời in hằn trên khóe mắt. Nhưng bố tui bảo mẹ đẹp hơn những phụ nữ khác ở cái vẻ đẹp trí tuệ. Đúng vậy, mẹ tui thông minh, nhanh nhẹn, tháo vát lắm. Trên cương vị của một người lãnh đạo, ai cũng nghĩ mẹ là người lạnh lùng, nghiêm khắc. có những lúc tui cũng nghĩ vậy. nhưng khi ngồi bên mẹ, bàn tay mẹ âu yếm vuốt tóc tôi, tất cả ý nghĩ đó tan biến hết. tui có cả giác lâng lâng, xao xuyến khó tả, cảm giác như chưa bao giờ tui được nhận nhiều yêu thương đến thế. Dường như một dòng yêu thương mãnh liệt qua bàn tay mẹ truyền vào sâu trái tim tôi, qua ánh mắt, đôi môi trìu mến, qua nụ cười ngọt ngào, … qua tất cả những gì của mẹ. tình yêu ấy chỉ khi người ta gần bên mẹ lâu rồi mói cảm giác đuợc thôi. Từ nhỏ đến lớn, tui đón nhận tình yêu vô hạn của mẹ như một ân huệ, một điều đương nhiên. Trong con mắt một đứa trẻ, mẹ sinh ra là để chăm nom con. Chưa bao giờ tui tư đặt câu hỏi: Tại sao mẹ chấp nhận hy sinh vô điều kiện vì con? . Mẹ tốt, rất tốt với tui nhưng có lúc tui nghĩ mẹ thật quá đáng, thật… ác. Đã bao lần, mẹ mắng tôi, tui đã khóc. Khóc vì uất ức, cay đắng chứ đâu khóc vì hối hận. Rồi cho đến một lần… tui đi học về, thấy mẹ đang đọc trộm nhật ký của mình. tui tức lắm, giằng ngay cuốn nhật ký từ tay mẹ và hét to:“ Sao mẹ quá đáng thế! Đây là bí mật (an ninh) của con, mẹ không có quyền động vào. Mẹ ác lắm, con không cần mẹ nữa! ” Cứ tưởng, tui sẽ ăn một cái tát đau điếng. Nhưng không mẹ chỉ lặng người, hai gò má tái nhợt, Khóe mắt rưng rưng. Có gì đó khiến tui không dám nhìn thẳng vào mắt mẹ. tui chạy vội vào phòng, khóa cửa mặc cho bố cứ gọi mãi ở ngoài. tui vừa khóc, khóc nhiều lắm, ướt đẫm chiếc gối nhỏ. Đêm càng về khuya, tui thao thức, trằn trọc. Có cái cảm giác thiếu vắng, hụt hẫng mà tui không sao tránh được. tui vừa tự an ủi mình bằng cách tui đang sống trong một thế giới không có mẹ, không phải học hành, sẽ rất hạnh phúc. Nhưng đó đâu lấp đầy dược cái khoảng trống trong đầu tôi. Phải chăng tui thấy hối hận? Phải chăng tui đang thèm khát yêu thương? … Suy nghĩ miên man làm tui thiếp đi dần dần. Trong cơn mơ màng, tui cảm giác như có một bàn tay ấm áp, khẽ chạm vào tóc tôi, kéo chăn cho tôi. Đúng rồi tui đang mong chờ cái cảm giác ấy, cảm giác ngọt ngào đầy yêu thương. tui chìm đắm trong giây phút dịu dàng ấy, cố nhắm nghiền mắt vì sợ nếu mở mắt, cảm giác đó sẽ bay mất, xa mãi vào hư vô và trước mắt ta chỉ là một khoảng không thực tại. Sáng hôm sau tỉnh dậy, tui cảm giác căn nhà sao mà u buồn thế. Có cái gì đó thiếu đi. Sáng đó, tui phải ăn bánh mỳ, không có cơm trắng như tất cả ngày. tui đánh bạo, hỏi bố xem mẹ vừa đi đâu. Bố tui bảo mẹ bị bệnh, phải nằm viện một tuần liền. Cảm giác buồn tủi vừa bao trùm lên cái khối óc bé nhỏ của tôi. Mẹ nằm viện rồi ai sẽ nấu cơm, ai giặt giũ, ai tâm sự với tôi? tui hối hận quá, chỉ vì nóng giận quá mà vừa làm tan vỡ hạnh phúc của ngôi nhà nhỏ này. Tại tui mà mẹ ốm. Cả tuần ấy, tui rất buồn. Nhà cửa thiếu nụ cười của mẹ sao mà cô độc thế. Bữa nào tui cũng phải ăn cơm ngoài, không có mẹ thì lấy ai nấu những món tui thích. Ôi sao tui nhớ đén thế những món rau luộc, thịt hầm của mẹ quá luôn. Sau một tuần, mẹ về nhà, tui là người ra đón mẹ đầu tiên. Vừa thấy tôi, mẹ vừa chạy đến ôm chặt tôi. Mẹ khóc, nói: “ Mẹ xin lỗi con, mẹ không nên xem bí mật (an ninh) của con. Con … con tha thứ cho mẹ, nghe con.” tui xúc động nghẹn ngào, nước mắt tuôn ướt đẫm. tui chỉ muốn nói: “ Mẹ ơi lỗi tại con, tại con hư, tất cả tại con mà thôi. ” . Nhưng sao những lời ấy khó nói đến thế. tui vừa ôm mẹ, khóc thật nhiều. Chao ôi! Sau cái tuần ấy tui mới thấy mẹ quan trọng đến nhường nào. Hằng ngày, mẹ bù đầu với công chuyện mà sao mẹ như có phép thần. Sáng sớm, khi còn tối trời, mẹ vừa lo cơm nước cho bố con. Rồi tối về, mẹ lại nấu bao nhiêu món ngon ơi là ngon. Những món ăn ấy nào phải cao sang gì đâu. Chỉ là bữa cơm bình dân thôi nhưng chứa chan cái niềm yêu tương vô hạn của mẹ. Bố con tui như những chú chim non đón nhận từng giọt yêu thương ngọt ngào từ mẹ. Những bữa nào không có mẹ, bố con tui hò nhau làm chuyện toáng cả lên. Mẹ còn giặt giũ, quét tước nhà cửa… chuyện nào cũng chăm chỉ hết. Mẹ vừa cho tui tất cả nhưng tui chưa báo đáp được gì cho mẹ. Kể cả những lời yêu thương tui cũng chưa nói bao giờ. Đã bao lần tui trằn trọc, lấy hết can đảm để nói với mẹ nhưng rồi lại thôi, chỉ muốn nói rằng: Mẹ ơi, bây giờ con lớn rồi, con mới thấy yêu mẹ, cần mẹ biết bao. Con vừa biết yêu thương, nghe lời mẹ. Khi con mắc lỗi, mẹ nghiêm khắc nhắc nhở, con không còn giận dỗi nữa, con chỉ cúi đầu nhận lỗi và hứa sẽ không bao giờ phạm phải nữa. Khi con vui hay buồn, con đều nói với mẹ để được mẹ vỗ về sẻ chia bằng bàn tay âu yếm, đôi mắt dịu dàng. Mẹ không chỉ là mẹ của con mà là bạn, là chị… là tất cả của con. Con lớn lên rồi mới thấy mình thật hạnh phúc khi có mẹ ở bên để uốn nắn, nhắc nhở. Có mẹ giặt giũ quần áo, lau dọn nhà cửa, nấu ăn cho gia đình. Mẹ ơi, mẹ hy sinh cho con nhiều đến thế mà chưa bao giờ mẹ đòi con trả công. mẹ là người mẹ tuyệt cú cú vời nhất, cao cả nhất, vĩ đại nhất. Đi suốt đời này có ai bằng mẹ đâu. Có ai sẵn sàng che chở cho con bất cứ lúc nào. Ôi mẹ yêu của con! Giá như con đủ can đảm để nói lên ba tiếng: “ Con yêu mẹ! ” thôi cũng được. Nhưng con đâu dũng cảm, con chỉ điệu đà ủy mỵ chứ đâu được nghiêm khắc như mẹ. Con viết những lời này, dòng này mong mẹ hiểu lòng con hơn. Mẹ đừng nghĩ có khi con chống đối lại mẹ là vì con không KẾT mẹ. Con mãi yêu mẹ, vui khi có mẹ, buồn khi mẹ gặp điều không may. mẹ là cả cuộc đời của con nên con chỉ mong mẹ mãi mãi sống để yêu con, chăm nom con, an ủi con, bảo ban con và để con được quan tâm đến mẹ, yêu thương mẹ trọn đời. Tình mẫu tử là tình cảm thiêng liêng nhất trên đời này. Tình cảm ấy vừa nuôi dưỡng bao con người trưởng thành, dạy dỗ bao con người khôn lớn. Chính mẹ là nguời vừa mang đến cho con thứ tình cảm ấy. Vì vậy, con luôn yêu thương mẹ, mong được lớn nhanh để phụng dưỡng mẹ. Và con muốn nói với mẹ rằng: “ Con dù lớn vẫn là con mẹ. Đi suốt đời lòng mẹ vẫn theo con. ”

Dưới đây là danh sách 50 câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn hàng đầu mà bạn phải chuẩn bị vào năm 2023. Blog này bao gồm tất cả các câu hỏi quan trọng có thể được hỏi trong cuộc phỏng vấn của bạn về R. Những câu hỏi phỏng vấn R này sẽ mang lại cho bạn một lợi thế trong thị trường phân tích đang phát triển, nơi Các doanh nghiệp toàn cầu và địa phương, lớn hay nhỏ, đang tìm kiếm các chuyên gia có chuyên môn được chứng nhận ở R.These R interview questions will give you an edge in the burgeoning analytics market where global and local enterprises, big or small, are looking for professionals with certified expertise in R.

R & nbsp; là ngôn ngữ lập trình có thể hữu ích như bạn muốn. Nó có một công cụ theo ý của bạn có thể được sử dụng cho nhiều mục đích như phân tích thống kê, trực quan hóa dữ liệu, thao tác dữ liệu, mô hình dự đoán, phân tích dự báo và danh sách tiếp tục. R được sử dụng bởi các công ty hàng đầu như Google, Facebook và Twitter.is a programming language which can be as useful as you want it to be. It’s a tool at your disposal which can be used for multiple purposes such as statistical analysis, data visualization, data manipulation, predictive modelling, forecast analysis and the list goes on. R is used by the top companies such as Google, Facebook and Twitter.

R Câu hỏi phỏng vấn::

1. Các cấu trúc dữ liệu khác nhau trong R là gì? Giải thích ngắn gọn về họ.

Nói rộng ra, đây là những cấu trúc dữ liệu có sẵn trong R:

Cấu trúc dữ liệu trong r

Cấu trúc dữ liệu Sự mô tả
Vector A & nbsp; vector & nbsp; là một chuỗi các yếu tố dữ liệu cùng loại cơ bản. Các thành viên trong một vectơ được gọi là & nbsp; các thành phần.vector is a sequence of data elements of the same basic type. Members in a vector are called components.
Danh sách Danh sách là các đối tượng R chứa các phần tử của các loại khác nhau như - số, chuỗi, vectơ hoặc danh sách khác bên trong nó. are the R objects which contain elements of different types like − numbers, strings, vectors or another list inside it.
Ma trận A & nbsp; ma trận & nbsp; là một cấu trúc dữ liệu hai chiều. Ma trận được sử dụng để liên kết các vectơ từ cùng độ dài. & NBSP; Tất cả các yếu tố của ma trận phải cùng loại (số, logic, ký tự, phức tạp).matrix is a two-dimensional data structure. Matrices are used to bind vectors from the same length.  All the elements of a matrix must be of the same type (numeric, logical, character, complex).
Khung dữ liệu Một khung dữ liệu chung chung hơn ma trận, tức là các cột khác nhau có thể có các loại dữ liệu khác nhau (số, ký tự, logic, v.v.). Nó & nbsp; kết hợp các tính năng của ma trận và danh sách như một danh sách hình chữ nhật.data frame is more generic than a matrix, i.e different columns can have different data types (numeric, character, logical, etc). It combines features of matrices and lists like a rectangular list.

2. Làm thế nào bạn có thể tải tệp .csv trong r?

  • Tải tệp .csv trong r khá dễ dàng.
  • Tất cả những gì bạn cần làm là sử dụng chức năng Read Read.csv () và chỉ định đường dẫn của tệp.
house<-read.csv("C:/Users/John/Desktop/house.csv")

3. Các thành phần khác nhau của ngữ pháp đồ họa là gì?

Nói rộng ra, đây là những thành phần khác nhau trong ngữ pháp đồ họa:

  • Lớp dữ liệu
  • Lớp thẩm mỹ
  • Lớp hình học
  • Lớp mặt
  • Lớp phối hợp
  • Lớp chủ đề

4. Rmarkdown là gì? Việc sử dụng nó là gì?

Rmarkdown là một công cụ báo cáo được cung cấp bởi R. với sự trợ giúp của Rmarkdown, bạn có thể tạo các báo cáo chất lượng cao về mã R của mình. & NBSP;

Định dạng đầu ra của Rmarkdown có thể là:

  • HTML
  • PDF
  • TỪ

5. Làm thế nào để bạn cài đặt một gói trong r?

Lệnh bên dưới được sử dụng để cài đặt gói trong r:

install.packages(“”)

Hãy nhìn vào một ví dụ:

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

R Câu hỏi phỏng vấn

6. Các bước để xây dựng và đánh giá mô hình hồi quy tuyến tính trong R là gì?

Đây là những bước tuần tự cần được tuân thủ trong khi xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính:

  • Bắt đầu bằng cách chia dữ liệu thành các bộ đào tạo và thử nghiệm, bước này rất quan trọng vì bạn sẽ xây dựng mô hình trên bộ tàu và đánh giá hiệu suất của nó trên bộ thử nghiệm.
    • Bạn có thể thực hiện điều này bằng cách sử dụng hàm sample.split () từ gói cat catools. Hàm này cung cấp một tùy chọn của tỷ lệ chia, mà bạn có thể chỉ định theo nhu cầu của bạn.

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

R Câu hỏi phỏng vấn

  • 6. Các bước để xây dựng và đánh giá mô hình hồi quy tuyến tính trong R là gì?
    • Đây là những bước tuần tự cần được tuân thủ trong khi xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính:

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

R Câu hỏi phỏng vấn

  • 6. Các bước để xây dựng và đánh giá mô hình hồi quy tuyến tính trong R là gì?

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

R Câu hỏi phỏng vấn

  • 6. Các bước để xây dựng và đánh giá mô hình hồi quy tuyến tính trong R là gì?

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

R Câu hỏi phỏng vấn

6. Các bước để xây dựng và đánh giá mô hình hồi quy tuyến tính trong R là gì?

Đây là những bước tuần tự cần được tuân thủ trong khi xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính:

  • Bắt đầu bằng cách chia dữ liệu thành các bộ đào tạo và thử nghiệm, bước này rất quan trọng vì bạn sẽ xây dựng mô hình trên bộ tàu và đánh giá hiệu suất của nó trên bộ thử nghiệm.
  • Bạn có thể thực hiện điều này bằng cách sử dụng hàm sample.split () từ gói cat catools. Hàm này cung cấp một tùy chọn của tỷ lệ chia, mà bạn có thể chỉ định theo nhu cầu của bạn.
  • Một lần, bạn đã hoàn thành việc chia dữ liệu vào các bộ đào tạo và kiểm tra, bạn có thể tiếp tục và xây dựng mô hình trên bộ tàu.
  • Chức năng của LM LM () được sử dụng để xây dựng một mô hình.
  • Cuối cùng, bạn có thể dự đoán các giá trị trên tập kiểm tra, sử dụng hàm dự đoán ().
  • Bước cuối cùng sẽ là tìm ra RMSE, giá trị RMSE càng thấp, dự đoán càng tốt.

7. Đặt tên cho một số gói trong r, có thể được sử dụng để cắt bỏ dữ liệu?

Đây là một số gói trong r có thể được sử dụng để cắt bỏ dữ liệu

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

CHUỘT

Amelia

Missforest

=function(x){

HMISC

HMISC

HMISC

Mi

Người tiêm thuốc

fun1<-function(x){ ifelse(x>5,100,0) } 
v<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
fun1(v)->v 

8. Giải thích về ma trận nhầm lẫn trong r?

Một ma trận nhầm lẫn có thể được sử dụng để đánh giá độ chính xác của mô hình được xây dựng. & nbsp; nó tính toán một phân loại chéo các lớp quan sát và dự đoán. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng chức năng của InfusionMatrix () từ gói Cat Catools.

  • Ở đây, chúng tôi đã tạo ra một ma trận nhầm lẫn, đưa ra một danh sách được lập bảng cho các giá trị thực tế và dự đoán của Cameron.
  • 9. Làm thế nào bạn sẽ viết một chức năng tùy chỉnh trong r? Cho một ví dụ.
  • Đây là cú pháp để viết một chức năng tùy chỉnh trong r:
  • -
  • }

Hãy cùng xem một ví dụ để tạo một chức năng tùy chỉnh trong r ->

10. Đặt tên cho một số chức năng có sẵn trong gói DPLYR.

Chức năng trong gói DPPLYR:

  • lọc
  • lựa chọn
  • biến đổi

sắp xếp

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

đếm

  • Tên lớp - Nhân viên ”
  • Các thành viên dữ liệu riêng tư - tên gọi tên của người dùng
  • Chức năng thành viên công cộng - & NBSP; "Set_name () và & set set_designation

12. Rừng ngẫu nhiên là gì? Làm thế nào để bạn xây dựng và đánh giá một khu rừng ngẫu nhiên trong r?

Random Forest là một trình phân loại hòa tấu được thực hiện bằng nhiều mô hình cây quyết định. Nó kết hợp kết quả từ nhiều mô hình cây quyết định và kết quả này thường tốt hơn kết quả của bất kỳ mô hình riêng lẻ nào.

Chúng tôi sẽ làm việc với bộ dữ liệu của Birth Birth, bao gồm các cột sau:

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Hãy để xây dựng một mô hình rừng ngẫu nhiên trên đỉnh này để dự đoán cột khói khói, tức là, người mẹ có hút thuốc hay không.

  • Hãy để bắt đầu bằng cách chia dữ liệu thành Train và Test->

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

  • Xây dựng mô hình rừng ngẫu nhiên trên bộ tàu->
randomForest(smoke~.,birth)->mod1
  • Bây giờ, chúng tôi sẽ dự đoán mô hình trên bộ thử nghiệm->
predict(mod1,test)->result

13. Hãy cho tôi biết điều gì đó về Shinyr.

Shiny là gói R giúp dễ dàng xây dựng các ứng dụng web tương tác trực tiếp từ R. Bạn có thể lưu trữ các ứng dụng độc lập trên trang web hoặc nhúng chúng vào tài liệu Rmarkdown hoặc xây dựng bảng điều khiển. Bạn cũng có thể mở rộng các ứng dụng sáng bóng của mình với các chủ đề CSS, HTMLWidgets và JavaScript.

14. Ưu điểm của việc sử dụng gia đình các chức năng trong R là gì?

Chức năng áp dụng cho phép chúng tôi thực hiện các thay đổi nhập cảnh vào khung dữ liệu và ma trận.

Việc sử dụng trong R như sau:

Áp dụng (x, lề, vui vẻ,

where:

X là một mảng hoặc ma trận;

Biên độ là một biến xác định liệu hàm được áp dụng trên các hàng (lề = 1), cột (lề = 2) hoặc cả hai (lề = c (1,2));

Vui là chức năng được áp dụng.

Nếu lề = 1, hàm chấp nhận từng hàng x làm đối số vectơ và trả về một vectơ của kết quả. Tương tự, nếu lề = 2 hàm hoạt động trên các cột của X. ấn tượng nhất, khi lề = C (1,2), hàm được áp dụng cho mọi mục nhập của X.

Advantage:

Với chức năng áp dụng, chúng tôi có thể chỉnh sửa mọi mục nhập của khung dữ liệu với một lệnh dòng duy nhất. Không tự động điền, không có chu kỳ CPU lãng phí.

15. Gói nào được sử dụng để khai thác dữ liệu trong R?

Một số gói được sử dụng để khai thác dữ liệu trong R:

  • data.table- cung cấp đọc nhanh các tệp lớn
  • RPart và Caret- cho các mô hình học máy.
  • Arules- cho học tập quy tắc liên kết.
  • GGPLOT- cung cấp các sơ đồ trực quan hóa dữ liệu varios.
  • TM- để thực hiện khai thác văn bản.
  • Dự báo- cung cấp các chức năng để phân tích chuỗi thời gian

16. Phân cụm là gì? Sự khác biệt giữa phân cụm Kmeans và phân cấp phân cấp là gì?

Cụm là một nhóm các đối tượng thuộc cùng một lớp. Phân cụm là quá trình tạo một nhóm các đối tượng trừu tượng thành các lớp của các đối tượng tương tự.

Hãy cho chúng tôi xem lý do tại sao phân cụm được yêu cầu trong phân tích dữ liệu:

  • Khả năng mở rộng - Chúng tôi cần các thuật toán phân cụm có thể mở rộng cao để đối phó với cơ sở dữ liệu lớn.
  • Khả năng xử lý các loại thuộc tính khác nhau-thuật toán nên có khả năng được áp dụng cho bất kỳ loại dữ liệu nào như dữ liệu dựa trên khoảng (số), phân loại và dữ liệu nhị phân.
  • Khám phá các cụm có hình dạng thuộc tính - Thuật toán phân cụm nên có khả năng phát hiện các cụm có hình dạng tùy ý. Chúng không nên bị ràng buộc chỉ với các biện pháp khoảng cách có xu hướng tìm cụm hình cầu có kích thước nhỏ.
  • Độ kích thước cao-thuật toán phân cụm không chỉ có thể xử lý dữ liệu chiều thấp mà còn cả không gian chiều cao.
  • Khả năng xử lý dữ liệu ồn ào - cơ sở dữ liệu chứa dữ liệu ồn ào, thiếu hoặc sai. Một số thuật toán rất nhạy cảm với dữ liệu đó và có thể dẫn đến các cụm chất lượng kém.
  • Khả năng diễn giải-kết quả phân cụm nên có thể diễn giải, dễ hiểu và có thể sử dụng.

Phân cụm K-MEANS:

Phân cụm K-Means là một phương pháp phân vùng nổi tiếng. Trong các đối tượng phương pháp này được phân loại là thuộc về một trong các nhóm K. Kết quả của phương pháp phân vùng là một tập hợp các cụm K, mỗi đối tượng của tập dữ liệu thuộc về một cụm. Trong mỗi cụm có thể có một trung tâm hoặc một đại diện cụm. Trong trường hợp chúng tôi xem xét dữ liệu có giá trị thực, giá trị trung bình số học của các vectơ thuộc tính cho tất cả các đối tượng trong một cụm cung cấp một đại diện thích hợp; Các loại centroid thay thế có thể được yêu cầu trong các trường hợp khác.

Ví dụ: Một cụm tài liệu có thể được biểu diễn bằng danh sách các từ khóa xảy ra trong một số lượng tài liệu tối thiểu trong một cụm. Nếu số lượng các cụm lớn, các centroid có thể được phân cụm thêm để tạo ra hệ thống phân cấp trong bộ dữ liệu. K-Means là một thuật toán khai thác dữ liệu thực hiện phân cụm các mẫu dữ liệu. Để phân cụm cơ sở dữ liệu, thuật toán K-Means sử dụng phương pháp lặp.

Mã r

# Xác định số cụm

wss <- (nrow(mydata)-1)*sum(apply(mydata,2,var))
for (i in 2:15) wss[i] <- sum(kmeans(mydata,
centers=i)$withinss)
install.packages(“”)
0
install.packages(“”)
1

# Phân tích cụm K-Means

install.packages(“”)
2

# Nhận cụm phương tiện

install.packages(“”)
3

# Phép phân công cụm

install.packages(“”)
4

Một phiên bản mạnh mẽ của K-Means dựa trên Mediods có thể được gọi bằng cách sử dụng pam () thay vì kmeans (). Hàm pamk () trong gói FPC là một trình bao bọc cho PAM cũng in số lượng cụm được đề xuất dựa trên chiều rộng hình bóng trung bình tối ưu.

Phân cụm phân cấp:

Phương pháp này tạo ra một phân tách phân cấp của tập hợp các đối tượng dữ liệu đã cho. Chúng ta có thể phân loại các phương pháp phân cấp trên cơ sở cách phân tách phân cấp được hình thành. Có hai cách tiếp cận ở đây:

  1. Phương pháp kết tụ
  2. Phương pháp gây chia rẽ

Cách tiếp cận kết tụ:

Cách tiếp cận này còn được gọi là cách tiếp cận từ dưới lên. Trong đó, chúng tôi bắt đầu với mỗi đối tượng tạo thành một nhóm riêng biệt. Nó tiếp tục hợp nhất các đối tượng hoặc nhóm gần nhau. Nó tiếp tục làm như vậy cho đến khi tất cả các nhóm được hợp nhất thành một hoặc cho đến khi điều kiện chấm dứt được giữ.

Cách tiếp cận gây chia rẽ:

Cách tiếp cận này còn được gọi là cách tiếp cận từ trên xuống. Trong đó, chúng tôi bắt đầu với tất cả các đối tượng trong cùng một cụm. Trong lần lặp liên tục, một cụm được chia thành các cụm nhỏ hơn. Nó xuống cho đến khi mỗi đối tượng trong một cụm hoặc điều kiện chấm dứt giữ. Phương pháp này là cứng nhắc, tức là, một khi việc hợp nhất hoặc chia tách được thực hiện, nó không bao giờ có thể được hoàn tác.

Mã r

Ví dụ xe hơi

# Bộ dữ liệu MTCARS được tích hợp vào r:

install.packages(“”)
5

# Chúng tôi sẽ tập trung vào các biến liên tục trong tự nhiên hơn là rời rạc:

install.packages(“”)
6

# Tiêu chuẩn hóa bằng cách chia qua phạm vi mẫu của từng biến

install.packages(“”)
7
install.packages(“”)
8
install.packages(“”)
9
fun1<-function(x){ ifelse(x>5,100,0) } 
0
fun1<-function(x){ ifelse(x>5,100,0) } 
1
fun1<-function(x){ ifelse(x>5,100,0) } 
2

# Nhận ma trận khoảng cách:

wss <- (nrow(mydata)-1)*sum(apply(mydata,2,var))
7

# Liên kết đơn:

wss <- (nrow(mydata)-1)*sum(apply(mydata,2,var))
8

# Vẽ đồ thị liên kết đơn:

wss <- (nrow(mydata)-1)*sum(apply(mydata,2,var))
9

# Mở cửa sổ mới trong khi vẫn mở cửa trước

for (i in 2:15) wss[i] <- sum(kmeans(mydata,
0

# liên kết hoàn chỉnh:

fun1<-function(x){ ifelse(x>5,100,0) } 
3

# Vẽ đồ thị liên kết hoàn chỉnh:

fun1<-function(x){ ifelse(x>5,100,0) } 
4

# Liên kết trung bình:

fun1<-function(x){ ifelse(x>5,100,0) } 
5

# Vẽ đồ thị liên kết trung bình:

fun1<-function(x){ ifelse(x>5,100,0) } 
6

# Dendrogram liên kết trung bình dường như chỉ ra hai cụm chính,

# Dendrogram liên kết đơn có thể chỉ ra ba.

# Giải pháp liên kết đơn:

fun1<-function(x){ ifelse(x>5,100,0) } 
7

# in vectơ phân cụm ”

for (i in 2:15) wss[i] <- sum(kmeans(mydata,
1

fun1<-function(x){ ifelse(x>5,100,0) } 
8

# in các cụm theo tên xe

for (i in 2:15) wss[i] <- sum(kmeans(mydata,
2

# Cụm 1 dường như chủ yếu là những chiếc xe nhỏ gọn

17. Đưa ra các ví dụ về các chức năng của Rb Rbind () và Cbind ()

Cbind (): Như tên cho thấy, nó được sử dụng để liên kết hai cột với nhau. Một thực tế cần được ghi nhớ trong khi ràng buộc hai cột là, số lượng hàng trong cả hai cột cần phải giống nhau.

Hãy để hiểu điều này với một ví dụ:

Đây là & nbsp; Dữ liệu của Mark Marks, bao gồm các điểm trong ba đối tượng-> & nbsp;

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Chúng tôi sẽ ràng buộc điều này với một bộ dữ liệu mới, phần trăm của phần trăm, bao gồm hai cột:-> ​​Tổng số phần trăm và phần trăm

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Hãy để kết hợp các cột từ hai bộ dữ liệu này bằng cách sử dụng hàm cbind () của CBIND ()

fun1<-function(x){ ifelse(x>5,100,0) } 
9

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Vì, số lượng hàng trong cả hai bộ dữ liệu là giống nhau, chúng tôi đã kết hợp các cột với sự trợ giúp của hàm cbind cbind ()

18. Đưa ra các ví dụ về thời gian và cho vòng lặp trong R.

Trong khi lặp lại:

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Cho vòng lặp:

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

19. Đưa ra các ví dụ về các chức năng của bộ lọc chọn lọc và các chức năng của bộ lọc từ gói DPPLY DPPLE.

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Chọn: Chức năng này từ gói DPPLYR ”được sử dụng để chọn một số cột cụ thể từ bộ dữ liệu

v<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
0

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

v<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
1

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Bộ lọc: Chức năng này từ gói DPPLY DPPLE được sử dụng để lọc ra một số hàng trên cơ sở một điều kiện:

v<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
2

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

v<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
3

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

20. Việc sử dụng gói StringR là gì. Đưa ra một số ví dụ về các chức năng trong Stringr.

Một số chức năng trong StringR:

Initial:

fruit->

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

  • Chuyển đổi các chuỗi thành vốn:
v<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
4

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

  • Tìm số lượng chữ số:
v<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
5

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

21. Bạn biết gì về gói Rung trong R?

Rattle & nbsp; là một GUI phổ biến để khai thác dữ liệu bằng cách sử dụng & nbsp; r. Nó trình bày các bản tóm tắt dữ liệu thống kê và trực quan, biến đổi dữ liệu để có thể dễ dàng mô hình hóa, xây dựng cả các mô hình học máy không được giám sát và không giám sát từ dữ liệu, trình bày hiệu suất của các mô hình bằng đồ họa và ghi điểm các bộ dữ liệu mới để triển khai vào sản xuất. & NBSP; Các tính năng chính là tất cả các tương tác của bạn thông qua giao diện người dùng đồ họa được ghi lại dưới dạng tập lệnh R có thể dễ dàng thực hiện trong r độc lập với giao diện Rattle. is a popular GUI for data mining using R. It presents statistical and visual summaries of data, transforms data so that it can be readily modelled, builds both unsupervised and supervised machine learning models from the data, presents the performance of models graphically, and scores new datasets for deployment into production. A key features is that all of your interactions through the graphical user interface are captured as an R script that can be readily executed in R independently of the Rattle interface.

22. Làm thế nào bạn sẽ tạo nhiều lô trên một trang trong r?

Vẽ đồ thị nhiều sơ đồ trên một trang bằng cách sử dụng biểu đồ cơ sở khá dễ dàng:

Đối với, ví dụ Nếu bạn muốn vẽ đồ thị 4 trên cùng một khung, bạn có thể sử dụng lệnh bên dưới:

v<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
6

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

23. Làm thế nào bạn sẽ tạo một phân tán bằng gói GGPLOT2?

Một sơ đồ phân tán có thể được sử dụng để hình dung mối tương quan giữa hai hoặc nhiều thực thể cùng một lúc.

Hãy để lấy một ví dụ và hiểu cách tạo biểu đồ phân tán bằng gói GGPLOT2->

v<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
7

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

24. Làm thế nào bạn có thể sử dụng dữ liệu bằng gói GGPLOT2?

Hãy để lấy một ví dụ để hiểu về khía cạnh với GGPLOT2

Initial:

v<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
8

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

v<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
9

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

25. Cho một vectơ các giá trị, làm thế nào bạn sẽ chuyển đổi nó thành một đối tượng chuỗi thời gian?

Hãy nói rằng đây là vectơ của chúng tôi-> & nbsp;

fun1(v)->v 
0

Để chuyển đổi điều này thành một chuỗi thời gian đối tượng->

fun1(v)->v 
1

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Hãy để âm mưu này:

fun1(v)->v 
2

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

26. Mô hình tiếng ồn trắng là gì và làm thế nào bạn có thể mô phỏng nó bằng R?

Mô hình nhiễu trắng (WN) là mô hình chuỗi thời gian cơ bản. Đây là ví dụ đơn giản nhất về quy trình đứng yên.

Một mô hình tiếng ồn trắng có:

  • Một trung bình không đổi cố định
  • Một phương sai không đổi cố định
  • Không có mối tương quan theo thời gian

Mô phỏng mô hình tiếng ồn trắng trong R:

fun1(v)->v 
3

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

fun1(v)->v 
4

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

27. Mô hình đi bộ ngẫu nhiên là gì và làm thế nào bạn có thể mô phỏng nó bằng R?

Đi bộ ngẫu nhiên là một ví dụ đơn giản về quá trình không cố định.

Một cuộc đi bộ ngẫu nhiên có:

  • Không có giá trị trung bình hoặc phương sai được chỉ định
  • Sự phụ thuộc mạnh mẽ theo thời gian
  • Nó thay đổi hoặc gia tăng là tiếng ồn trắng

Mô phỏng bước đi ngẫu nhiên trong r:

fun1(v)->v 
5

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

28. Phân tích thành phần chính là gì và làm thế nào bạn có thể tạo mô hình PCA trong R?

Phân tích thành phần chính là một phương pháp để giảm kích thước. Nhiều lần, điều đó xảy ra rằng, một quan sát có liên quan đến nhiều chiều (tính năng) và điều này mang lại rất nhiều sự hỗn loạn cho dữ liệu, đó là lý do tại sao điều quan trọng là phải giảm số lượng kích thước.

Khái niệm phân tích thành phần chính là:

  • Dữ liệu được chuyển đổi thành một không gian mới, với số lượng kích thước bằng hoặc ít hơn. Các kích thước (tính năng) này được gọi là các thành phần chính.
  • Thành phần chính đầu tiên nắm bắt được lượng phương sai tối đa từ các tính năng trong dữ liệu gốc.
  • Thành phần chính thứ hai là trực giao với đầu tiên và nắm bắt được lượng biến thiên tối đa còn lại.
  • Điều tương tự cũng đúng với từng thành phần chính, tất cả chúng đều không tương thích và mỗi thành phần ít quan trọng hơn so với phần trước.

Chúng ta có thể thực hiện PCA trong r với sự trợ giúp của chức năng prcomp ().

fun1(v)->v 
6

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Hãy để xem sự thay đổi của bạn như thế nào trên các thành phần chính khác nhau

fun1(v)->v 
7

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

29. Làm thế nào bạn sẽ tìm ra giá trị trung bình của một cột W.R.T khác?

Hãy để thực hiện thao tác trên bộ dữ liệu IRIS:

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Chúng tôi sẽ sử dụng hàm trung bình () từ gói khảm

fun1(v)->v 
8

Lệnh này đưa ra các giá trị trung bình của độ dài sepal trên các loài hoa mống mắt khác nhau.

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Chúng tôi quan sát thấy rằng, Virginica Virginica có chiều dài cao nhất và Set Setosa có chiều dài sepal thấp nhất.

30. Giải thích về chức năng khởi tạo () trong r?

Khởi tạo hàm () được sử dụng để khởi tạo các thành viên dữ liệu riêng tư trong khi khai báo đối tượng.

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Với mã trên, chúng tôi đang khởi tạo các giá trị của tên tên và chi phí trên mạng trong thời gian khai báo

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Chúng tôi đã khởi tạo các giá trị của ‘500, chi phí và‘ pizza, để đặt tên

31. Làm thế nào bạn sẽ phù hợp với một mô hình tuyến tính trên một cốt truyện phân tán?

Chúng ta có thể làm điều đó bằng cách sử dụng gói GGPLOT2.

Trước tiên, chúng tôi sẽ tạo ra một bản phân tán với sự trợ giúp của hàm geom_point (), sau đó chúng tôi sẽ tạo mô hình tuyến tính, bằng cách thêm lớp geom_smooth () lên trên nó.

fun1(v)->v 
9

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Chúng tôi sẽ thêm lớp geom_smooth () trên đầu này, để phù hợp với mô hình tuyến tính.

randomForest(smoke~.,birth)->mod1
0

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

32. Bạn biết gì về chức năng đánh giá_model () từ gói thống kê

Đây là một giải pháp thay thế cho chức năng dự đoán (). tức là nó được sử dụng để dự đoán các giá trị của mô hình được xây dựng.

Sự khác biệt giữa chức năng này và dự đoán là, nó tự động chọn các giá trị hợp lý hơn hàm dự đoán.

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Hãy để xây dựng một mô hình hồi quy tuyến tính trên đỉnh này và sau đó dự đoán các giá trị bằng cách sử dụng EvalitE_model ()

randomForest(smoke~.,birth)->mod1
1
randomForest(smoke~.,birth)->mod1
2

Nó & nbsp; cung cấp cho a & nbsp; data-set, cũng bao gồm một cột mới cho model_output data-set, which also comprises a new column for the model_output

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

33. Làm thế nào bạn sẽ xây dựng một cốt truyện phân tán bằng cách sử dụng Plotly?

Với sự giúp đỡ của âm mưu của người Viking, chúng tôi có thể tạo ra những hình ảnh trực quan tuyệt đẹp.

Đây là lệnh để tạo ra một âm mưu phân tán tuyệt đẹp với sự trợ giúp của gói Plotly Plotly.

randomForest(smoke~.,birth)->mod1
3

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

34. Sự khác biệt giữa biểu đồ thanh và biểu đồ là gì? Bạn sẽ sử dụng biểu đồ bar ở đâu và bạn sẽ sử dụng biểu đồ ở đâu?

Mọi người thường bị nhầm lẫn ở đâu để sử dụng biểu đồ và nơi sử dụng một biểu đồ thanh. Một điểm đơn giản được giữ & nbsp; Trong tâm trí là, biểu đồ được sử dụng để vẽ phân phối một biến liên tục và biểu đồ thanh được sử dụng để vẽ sơ đồ phân phối của một biến phân loại.

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Hãy để âm mưu biểu đồ cho bộ dữ liệu IRIS với sự trợ giúp của gói GGPLOT2:

randomForest(smoke~.,birth)->mod1
4

Chúng tôi đã vẽ đồ thị sepal.length, một biến liên tục, trên trục x.

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Bây giờ, hãy để Lừa làm một Graph Bar:

randomForest(smoke~.,birth)->mod1
5

Chúng tôi đã vẽ các loài người khác- một biến phân loại trên trục x.

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

35. Làm thế nào bạn sẽ tạo một cốt truyện hộp bằng cách sử dụng các bản đồ âm mưu?

Đây là lệnh để tạo một biểu thị hộp trong r:

randomForest(smoke~.,birth)->mod1
6

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

36. Làm thế nào bạn sẽ thực hiện tham gia bên trái và phải trong r?

Chúng tôi sẽ sử dụng sự trợ giúp của gói DPLYR, để thực hiện tham gia bên trái và tham gia bên phải.

Chúng tôi có hai bộ dữ liệu -> Mức lương của nhân viên và chỉ định nhân viên:

Employee_designation->

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Employee_salary->

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Hãy cùng làm một tham gia bên trái trên hai bộ dữ liệu này bằng cách sử dụng chức năng bên trái_join () từ gói DPPLY:

randomForest(smoke~.,birth)->mod1
7

Result->

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Bây giờ, hãy để thực hiện một lần tham gia đúng giữa hai bộ dữ liệu này:

randomForest(smoke~.,birth)->mod1
8

Result->

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

37. Yếu tố là gì? Làm thế nào bạn sẽ tạo ra một yếu tố trong r?

Về mặt khái niệm, các yếu tố là các biến trong R có số lượng các giá trị khác nhau hạn chế; Các biến như vậy thường được gọi là các biến phân loại. Một trong những cách sử dụng quan trọng nhất của các yếu tố là trong mô hình thống kê; Do các biến phân loại nhập vào các mô hình thống kê khác với các biến liên tục, việc lưu trữ dữ liệu là các yếu tố đảm bảo rằng các hàm mô hình hóa sẽ xử lý chính xác dữ liệu đó.

Ban đầu, chúng tôi có một vectơ ký tự của tên của trái cây, hãy để Lôi chuyển đổi thành một yếu tố:

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Chuyển đổi vectơ ký tự thành một yếu tố có thể được thực hiện bằng cách sử dụng hàm AS.factor ():

randomForest(smoke~.,birth)->mod1
9

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Bây giờ hãy nhìn vào lớp của vector:

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

38. Cho một vectơ số, làm thế nào bạn sẽ biến các giá trị thành ký hiệu khoa học?

Chúng tôi có vectơ dưới đây:

predict(mod1,test)->result
0

Chúng ta có thể chuyển đổi nó thành ký hiệu khoa học bằng cách sử dụng chức năng định dạng () của định dạng ():

predict(mod1,test)->result
1

Đây là kết quả:

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

39. Làm thế nào bạn sẽ tham gia nhiều chuỗi với nhau?

Tham gia chuỗi trong R là một nhiệm vụ khá dễ dàng. Chúng ta có thể làm điều đó với sự trợ giúp của chức năng Paste Paste () hoặc chức năng String String_c () từ gói chuỗi Stringr Stringr.

Hãy để hiểu điều này với một ví dụ:

Chúng tôi có vectơ trái cây, bao gồm tên của trái cây, và chúng tôi muốn thêm & nbsp; Chuỗi trái cây trực tuyến trước tên của trái cây. Hãy để đi trước và làm điều đó.

Đầu tiên, hãy để một cái nhìn thoáng qua về vectơ của trái cây.

predict(mod1,test)->result
2

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

& nbsp; Bây giờ, hãy để sử dụng hàm dán:

predict(mod1,test)->result
3

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Bây giờ, hãy để Lừa thực hiện cùng một tác vụ bằng cách sử dụng chức năng của str_c () từ gói String Stringr.

predict(mod1,test)->result
4

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

40. Viết một hàm tùy chỉnh sẽ thay thế tất cả các giá trị bị thiếu trong một vectơ với giá trị trung bình của các giá trị.

Hãy để lấy vectơ này:

predict(mod1,test)->result
5

Bây giờ, hãy để Viết viết chức năng để áp đặt các giá trị:

predict(mod1,test)->result
6

Đây là kết quả:

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

39. Làm thế nào bạn sẽ tham gia nhiều chuỗi với nhau?

Tham gia chuỗi trong R là một nhiệm vụ khá dễ dàng. Chúng ta có thể làm điều đó với sự trợ giúp của chức năng Paste Paste () hoặc chức năng String String_c () từ gói chuỗi Stringr Stringr.

  • Hãy để hiểu điều này với một ví dụ:
  • Chúng tôi có vectơ trái cây, bao gồm tên của trái cây, và chúng tôi muốn thêm & nbsp; Chuỗi trái cây trực tuyến trước tên của trái cây. Hãy để đi trước và làm điều đó.
  • Đầu tiên, hãy để một cái nhìn thoáng qua về vectơ của trái cây.
  • & nbsp; Bây giờ, hãy để sử dụng hàm dán:

Bây giờ, hãy để Lừa thực hiện cùng một tác vụ bằng cách sử dụng chức năng của str_c () từ gói String Stringr.

40. Viết một hàm tùy chỉnh sẽ thay thế tất cả các giá trị bị thiếu trong một vectơ với giá trị trung bình của các giá trị.

  • traceback()
  • debug()
  • browser()
  • trace()
  • recover()

Hãy để lấy vectơ này:

Bây giờ, hãy để Viết viết chức năng để áp đặt các giá trị:

41. Các hàm nhập khác nhau trong r là gì?

predict(mod1,test)->result
7

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Dữ liệu từ các nguồn khác nhau và các định dạng khác nhau có thể được nhập vào R. Hãy để xem các hàm nhập khác nhau có sẵn trong R:

predict(mod1,test)->result
8

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

read.csv ()-> để đọc các tệp .csv

read_sas ()-> cho các tệp đọc & nbsp; .sas7bdat

read_excel ()-> cho các tấm XL

read_sav ()-> cho dữ liệu SPSS

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

42. Đặt tên cho một số chức năng có thể được sử dụng để gỡ lỗi trong r?

Đây là một số chức năng có thể được sử dụng để gỡ lỗi trong R:

predict(mod1,test)->result
9

43. Làm thế nào bạn sẽ kiểm tra phân phối của một biến phân loại trong r?

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Chúng tôi thường muốn tìm hiểu làm thế nào các giá trị của một biến phân loại được phân phối.

Chúng ta có thể sử dụng hàm bảng () để tìm phân phối các giá trị phân loại.

Bây giờ, hãy để Lừa tìm ra phân phối tỷ lệ phần trăm của các giá trị này.

44. Làm thế nào bạn sẽ đổi tên các cột của DataFrame?

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Thông thường các tên cột không truyền tải thông tin đúng về các giá trị có trong cột, do đó chúng ta cần đổi tên chúng.

wss <- (nrow(mydata)-1)*sum(apply(mydata,2,var))
0

Hãy để một ví dụ sẽ minh họa về cách đổi tên các cột.

wss <- (nrow(mydata)-1)*sum(apply(mydata,2,var))
1

Đây là bộ dữ liệu trái cây, bao gồm hai cột:

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Chúng tôi thấy rằng các tên cột không cung cấp bất kỳ thông tin nào về dữ liệu có trong đó, vì vậy hãy để tiếp tục và đổi tên các cột đó.

Chức năng của colnames () được sử dụng để đổi tên các cột.

Bây giờ, hãy để Lôi nhìn vào kết quả:

45. Làm thế nào bạn sẽ tìm thấy số lượng các giá trị bị thiếu trong bộ dữ liệu và xóa tất cả chúng? & NBSP;

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Thiếu giá trị mang lại rất nhiều sự hỗn loạn cho dữ liệu. Do đó, điều quan trọng là phải đối phó với các giá trị bị thiếu trước khi chúng tôi xây dựng bất kỳ mô hình nào.

wss <- (nrow(mydata)-1)*sum(apply(mydata,2,var))
2

Hãy để một cái nhìn về kết quả:

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Nếu hệ số tương quan gần hơn với +1, thì có mối quan hệ tích cực mạnh mẽ giữa các biến. Tương tự, nếu hệ số tương quan gần hơn với -1, thì sẽ có một mối tương quan âm mạnh giữa hai biến.

Nếu chúng ta lấy sepal sepal.

47. Làm thế nào bạn sẽ trích xuất một từ cụ thể từ một chuỗi?

Chức năng String_extract_all () từ gói String StringR có thể được sử dụng để trích xuất một mẫu cụ thể từ một chuỗi.

wss <- (nrow(mydata)-1)*sum(apply(mydata,2,var))
3

Hãy để trích xuất mẫu Sparta! từ nó.

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

48. Từ bộ dữ liệu dưới đây, chỉ trích xuất những giá trị trong đó tuổi> 60 và giới tính = Hồi F.

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Chúng ta có thể làm điều đó bằng cách sử dụng gói DPPLY DPLYR. Một gói DPPLYR là một gói cung cấp nhiều chức năng để thao tác dữ liệu, một hàm như vậy là Filter ().

Hãy để Lừa & NBSP; Đi trước và thực hiện tác vụ mong muốn bằng cách sử dụng hàm Filter ()

wss <- (nrow(mydata)-1)*sum(apply(mydata,2,var))
4

Với lệnh trên, chúng tôi đang lọc ra những giá trị đó trong đó tuổi lớn hơn 60 và tình dục là nữ là nữ.

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

49.

Đây là dữ liệu nhân viên-SET:

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Chúng ta có thể thêm ngày bằng hàm cbind ()

wss <- (nrow(mydata)-1)*sum(apply(mydata,2,var))
5

for (i in 2:15) wss[i] <- sum(kmeans(mydata,
3

50. Làm thế nào bạn sẽ làm một sản phẩm chéo gồm hai bảng trong r?

Hàm Merge () có thể được sử dụng để thực hiện sản phẩm chéo trong R:

Chúng tôi có hai bảng-> nhân viên

Bảng nhân viên

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Bảng nhân viên

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Bằng cách làm theo lệnh bên dưới, chúng tôi sẽ nhận được một sản phẩm chéo:

wss <- (nrow(mydata)-1)*sum(apply(mydata,2,var))
6

Những bài hát r&b hàng đầu thập niên 90 năm 2022

Tất cả những điều tốt nhất cho cuộc phỏng vấn của bạn!

Kiểm tra Đào tạo Chứng nhận & NBSP; r & NBSP; của Edureka, một công ty học tập trực tuyến đáng tin cậy với mạng lưới hơn 250.000 người học hài lòng trải rộng trên toàn cầu. Phân tích dữ liệu của Edureka, với đào tạo R sẽ giúp bạn có được chuyên môn về lập trình R, thao tác dữ liệu, phân tích dữ liệu khám phá, trực quan hóa dữ liệu, khai thác dữ liệu, hồi quy, phân tích tình cảm và sử dụng rstudio cho nghiên cứu trường hợp thực tế về bán lẻ, phương tiện truyền thông xã hội.R Certification Training by Edureka, a trusted online learning company with a network of more than 250,000 satisfied learners spread across the globe. Edureka’s Data Analytics with R training will help you gain expertise in R Programming, Data Manipulation, Exploratory Data Analysis, Data Visualization, Data Mining, Regression, Sentiment Analysis and using RStudio for real life case studies on Retail, Social Media.

Làm cách nào để có được hàng trên cùng trong r?

Ví dụ dữ liệu. Ví dụ 1: Chọn 6 hàng đầu tiên có chức năng đầu. Ví dụ 2: Chọn các hàng N đầu tiên có chức năng đầu ...
Trích xuất hàng cụ thể từ khung dữ liệu trong r ..
Xóa có điều kiện xóa hàng khỏi khung dữ liệu ..
Hàng khung dữ liệu tập hợp con theo điều kiện logic ..
Ngôn ngữ lập trình R ..

Làm thế nào để bạn chọn giá trị hàng đầu trong r?

Chọn giá trị cao nhất hàng đầu theo nhóm trong r (3 ví dụ)..
1) Tạo dữ liệu ví dụ ..
2) Ví dụ 1: Trích xuất các giá trị cao nhất hàng đầu theo nhóm bằng cách sử dụng cơ sở r ..
3) Ví dụ 2: Trích xuất các giá trị cao nhất hàng đầu theo nhóm bằng cách sử dụng gói dplyr ..
4) Ví dụ 3: Trích xuất các giá trị cao nhất hàng đầu theo nhóm bằng cách sử dụng gói dữ liệu.

Top_n làm gì trong r?

Nếu N là dương, chọn các hàng trên cùng.Nếu âm, chọn các hàng dưới cùng.Nếu x được nhóm lại, đây là số (hoặc phân số) của hàng mỗi nhóm.selects the top rows. If negative, selects the bottom rows. If x is grouped, this is the number (or fraction) of rows per group.

Làm cách nào để nhận được 3 giá trị hàng đầu trong r?

Để có được các giá trị hàng đầu trong khung dữ liệu R, chúng ta có thể sử dụng hàm đầu và nếu chúng ta muốn các giá trị theo thứ tự giảm thì sẽ được yêu cầu chức năng sắp xếp.Do đó, chúng ta cần sử dụng kết hợp hàm đầu và sắp xếp để tìm các giá trị hàng đầu theo thứ tự giảm.use the head function and if we want the values in decreasing order then sort function will be required. Therefore, we need to use the combination of head and sort function to find the top values in decreasing order.