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

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

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
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
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:
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->
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 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
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
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.
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.
 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.
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
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->
Employee_salary->
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->

Bây giờ, hãy để thực hiện một lần tham gia đúng giữa hai bộ dữ liệu này:
randomForest[smoke~.,birth]->mod1
8
Result->

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:
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
Bây giờ hãy nhìn vào lớp của vector:
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:
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
& nbsp; Bây giờ, hãy để sử dụng hàm dán:
predict[mod1,test]->result
3
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
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:
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
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
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
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?
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?
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