R语言如何进行结果预测,r语言与股票
hui30.com数据挖掘工业界，R和Python到底谁用的比较多？
这两个工具都很方便，不需要非常高深的编程能力，都适合算法开发，有大量的package供你使用。 Python入门简单，而R则相对比较难一些(纯个人感觉，依据每个人之前的经验，可能不同的体验)。R做文本挖掘现在还有点弱，当然它的优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能“智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。 Python适合处理大量数据，而R则在这方面有很多力不从心，当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋，对于大牛来说，多灵活运用矢量化编程的话，R的速度也不会太差。 论性能，Python介于C/C++/Java这些高级语言与R语言之间，虽然性能不及那些高级语言，但是一般日常的数据用Python基本都能实现，对于性能要求不挑剔的人来说，足够了 python你需要安装numpy，pandas，scipy，cython，statsmodels，matplotlib等一系列的程序包，还需要安装ipython交互环境，单独用python直接做计量分析统计函数是没有函数支持的；R是基于统计分析的，性能和效率上要略逊于python。R的优势在于统计学和数据计算和分析上要优越于python。 Python语言编程的代码可读性高，整体美观，属于简单粗暴性质的，短时间内少量代码可实现复杂功能；R的语法很奇怪，各种包并不遵守语法规范，导致使用起来经常感觉蛋疼；R程序最终看起来没有Python那么简洁美观。 从全面性方面，我认为Python的确胜过R。无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。毕竟，python本身是作为一门计算机编程语言出现的，而R本身只是源于统计计算。所以从语言的全面性来说，两者差异显著。 python是machinelearning领域的人用的较多。据我所知，做marketingresearch,econometrics,statistics的人几乎没有用python的参考自：blog.sina.com.cn/s/blog_8813a3ae0101e631
R语言如何进行结果预测？
在R语言中，可以使用多种机器学习算法进行结果预测，例如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。
在进行预测前，需要将数据拆分成训练集和测试集，然后使用训练集对模型进行训练，最后使用测试集对模型进行验证和评估。R语言提供了丰富的函数和包来实现这些算法和步骤，例如caret包、randomForest包、e1071包等。通过这些工具，可以方便地进行结果预测，并且可以根据评估结果对模型进行优化和改进。
r语言中dim是什么意思？
dim()函数使用
A,描述
检索和设置对象的范围
B,用法
dim(x)
dim(x) <- value（<-和等号的意思一样）
R对象，例如一个矩阵，阵列或数据帧。
C,dim()有一个方法为data.frames，它返回x的row.names的长度属性和x的（如行和列的数量分别）。
D,值
对于数组（并因此在特别是，对于矩阵）dim获取对象的dim属性。它是NULL或整数模式的向量。
示例：
x <- 1:12 ; dim(x) <- c(3,4)
x
1
2
nrow和ncol的简单版本可以被定义如下:
nrow0 <- function(x) dim(x)
ncol0 <- function(x) dim(x)
