赫然-CSDN博客

S3类的最大优点是方便，但是使用S3类并不安全。例如，你可以任意修改S3类，哪怕是不合法的修改。相比而言，S4类更加安全。setClass('mybox', slots = list(long = 'numeric', width = 'numeric', height = 'numeric', name = 'character'))myBox myBoxAn ob

2014-06-13 00:51:15 10197 3

原创 R语言的S3类与泛型函数

实际上，初学R语言的时候，对于”.“（点号）的用法感到很不适应。例如函数名用as.data.frame，或者使用点号来对变量进行命名。实际上点号与泛型函数有很强的联系，所以当我个人编码的时候，从来不使用点号来命名变量，例如我不会将变量命名为：best.model而是将变量命名为：bestModel我觉得这样的风格应该是最明确的，因为将其与泛型函数划清了界限。此外函数的命名，我一

2014-06-12 13:58:55 6745 1

原创 R语言读取excel文件的代码

有时候会遇见Excel文件，使用R语言读取略显麻烦

2014-06-10 14:12:42 2169

原创使用R语言读取grib2文件的方法

下面是用R语言读取grib2文件的代码。使用的文件是CFS模式输出的grib2格式的文件。思路是首先将grib2文件转换成ncdf文件，然后读取ncdf文件。使用的package为ncdf。library(ncdf)下面的命令将多个记录转化为nc文件：shell('wgrib2 z500.ensm.apr.cfsv2.data.grb2 -for "3:200:10" -netcd

2014-06-10 13:59:47 6126

原创使用R读取shapefile并画地图的过程

下面是使用R绘制中国地图的代码。首先需要加载需要使用的两个package：library(maptools)library(rgdal)然后，读取数据并绘图，下面读取的是中国行政区域的shapefile：x=readShapePoly('bou2_4p.shp');现在我们可以直接画出地图：plot(x);

2014-06-10 13:27:36 23792 2

原创支持向量机入门系列-4：对偶问题

回忆上一节，对如下的原问题：（1）我们定义了拉格朗日对偶函数：然后我们证明了：，其中p*是原问题的最优值。也就是说我们找到了原问题最优值的一个下界。既然我们找到了一个下界，显然我们要找到它最好的下界。什么是最好的下界的？显然就是所有下界当中最大的那一个。所以我们要把最大化，当然我们还要记得我们需要限制。我们把

2011-12-12 09:29:17 20372 10

原创支持向量机入门系列-3：寻找最优值的下界

我们首先要引入包含不等式约束的优化问题，标准形式如下：（1）f(x)是目标函数，而后面分别是一系列的不等式约束和等式约束。我们首先明确几个概念：可行点（可行解）：所有满足约束的点x。可行域：所有可行点组成的点集，记为R。正式写出来就是：最优点（最优解）：满足约束（也就是处于可行域之内）并且使目标函

2011-12-06 16:25:27 7472

原创支持向量机入门系列-2：等式约束极小的最优性条件

对支持向量机的求解都是将上节说的原问题转化为对偶问题进行求解的，这些内容都是最优化课程中的内容。回忆上节的内容，我们的目标是寻找函数在若干约束条件下的最小值。在上节的原问题中，约束条件是包含不等式的，本节先考虑简单的问题，即考虑只包含等式约束的最优化问题：（1）其中f(x)被称作目标函数，而下面是一系列的等式约束。回想

2011-12-03 19:20:52 8052 1

原创支持向量机入门系列-1：引子

好了，现在开始写支持向量机系列，希望能坚持下去。仅供参考，请勿转载，因为随时都可能会修改。第一部分引子 1. 支持向量机的目的是什么？对于用于分类的支持向量机来说，给定一个包含正例和反例（正样本点和负样本点）的样本集合，支持向量机的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，把样本中的正例和反例用超平面分开，但是不是简单地分看，其原则是使正例和反例之间的间隔最大。超平

2011-11-28 15:54:42 18212 10

数据之美

原创如何在lattice包绘图时在strip中使用表达式，例如$x^2$之类的文字

原创从单侧置信区间推导单边假设检验

原创 bootstrap估计和bootstrap估计的Monte Carlo近似

原创 R语言置换函数的定义

原创 R lattice包中的panel函数参数传输的一个问题

原创 R语言grid包使用笔记——viewport

原创 R语言的S4类