r语言

使用R将nc文件转换为asc文件或者tif文件使用R将nc文件转换为asc文件或者tif文件本文主要记录一下如何将环境数据的nc文件转换为asc文件、tif文件，分享所用R代码。

机器学习Adaboost算法----SAMME算法和SAMME.R算法自适应提升机（Adaptive Boosting，简称 AdaBoost）是一种集成学习算法，通过组合多个弱分类器（弱分类器有多种选择，如决策树）来构建一个强分类器。AdaBoost在Python环境SKlearn里主要包含了SAMME算法和SAMME.R算法。

R 语言科研绘图第 67 期 --- 箱线图-显著性在发表科研论文的过程中，科研绘图是必不可少的，一张好看的图形会是文章很大的加分项。为了便于使用，本系列文章介绍的所有绘图都已收录到了 sciRplot 项目中，获取方式：

【实践记录】github仓库的更新首先登录，参考：记一次github连接本地git_如何连接github-CSDN博客SSH：git config --global user.name "GitHubUsername" git config --global user.email "email@example.com"

R语言基础图像及部分调用函数散点图是将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定，每个点对应一个 X 和 Y 轴点坐标。

从0开始学习R语言--Day64--决策树回归对于没有特征或者说需要寻找另类关系的数据集，我们通常会用聚合或KNN近邻的方法来分类，但这样的分类或许在结果上是好的，但是解释性并不好，有时候我们甚至能看到好的结果反直觉；而决策树回归做出的结果，由于其树的结构，我们能看到每一步的决策，也就能推测出树这么做的原因，还能进一步地调整树的深度，使得结果更好。

R语言与作物模型（以DSSAT模型为例）融合应用高级实战技术随着基于过程的作物生长模型（Process-based Crop Growth Simulation Model）的发展，R语言在作物生长模型和数据分析、挖掘和可视化中发挥着越来越重要的作用。想要成为一名优秀的作物模型使用者与科研团队不可或缺的人才，除了掌握对作物模型相关知识之外，还要掌握模型的快速模拟和高效数据分析能力。Decision Support Systems for Agrotechnology Transfer (简称DSSAT)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。现有版本V4.7能模拟2

速度与精度的结合：Faster R-CNN模型的性能剖析目标检测作为计算机视觉领域的核心问题之一，其重要性随着深度学习技术的发展而日益凸显。本文深入探讨了基于深度学习的Faster R-CNN模型，这是一种革命性的目标检测框架，它通过引入区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）显著提高了目标检测的速度和准确性。本文将详细介绍Faster R-CNN的关键技术、实验步骤以及在标准数据集上的性能表现。

开开心心就好

PDF转图片工具,一键转换高清无损软件介绍今天推荐一款实用的PDF转图片工具——五五PDF转图工具，无需安装，解压后即可直接使用，操作非常简单。

从0开始学习R语言--Day62--RE插补对于会有多次测量值的数据，用普通的回归去插补，往往会忽略掉数据个体本身的特点，毕竟多次的测量值其实就代表了数据个体的不稳定性，存在额外的干扰。

递归推理树（RR-Tree）系统：构建认知推理的骨架结构探索基于三维评估的动态推理系统如何实现智能决策与知识演化在复杂问题求解领域（如战略决策或科学探索），人类思维的递归本质为AI系统设计提供了重要启发。我设计并实现的递归推理树（Recursive Reasoning Tree, RR-Tree）系统模仿人类思维的层层推进特性，通过结构化认知过程来解决复杂问题。

R语言中 read.table 和 read.delim 之间的区别在 R 语言中，read.table 和 read.delim 都是用于读取文本文件（如 CSV、TSV 等）的函数，主要区别在于它们的默认参数设置，这导致它们在处理不同类型的文件时表现不同。以下是详细对比：

对College数据进行多模型预测(R语言)目录一、目的二、数据准备1、数据加载并分析1.1 变量解读2、创建训练集和测试集三、建模1. 回归模型

青春不败 177-3266-0520

R语言与作物模型（DSSAT模型）技术应用R语言在DSSAT模型的气候、土壤、管理措施等数据准备，自动化模拟和结果分析上都发挥着重要的作用。一：DSSAT模型的高级应用 1.作物模型的概念 2.DSSAT模型发展现状 3.DSSAT与R语言的安装 4.DSSAT模型的高级应用案例 5.R语言在作物模型参数优化中的应用 6.R语言在作物模型全球栅格模拟中的应用 7.R语言在作物模型结果分析和数据可视化中的应用

R 语言科研绘图 --- 其他绘图-汇总1在发表科研论文的过程中，科研绘图是必不可少的，一张好看的图形会是文章很大的加分项。为了便于使用，本系列文章介绍的所有绘图都已收录到了 sciRplot 项目中，获取方式：

R语言简介（附电子书资料）统计分析能力强大内置了丰富的统计函数，涵盖描述性统计（均值、方差等）、推断统计（假设检验、回归分析等）、多元统计（主成分分析、聚类分析等）等，无需额外工具即可完成复杂分析。

R语言常用扩展包R语言的强大之处很大程度上源于其丰富的扩展包（Packages）生态系统，目前CRAN（ Comprehensive R Archive Network）上托管的扩展包已超过20,000个。以下是不同领域最常用的核心扩展包分类介绍：

菜鸟教程R语言一二章阅读笔记菜鸟教程R语言一二章阅读笔记一.R语言基础教程R 语言是为数学研究工作者设计的一种数学编程语言，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。侧重于数学工作者

《R for Data Science (2e)》免费中文翻译 (第2章) --- Workflow: basics本系列推文为《R for Data Science (2)》的中文翻译版本。所有内容都通过开源免费的方式上传至Github，欢迎大家参与贡献，详细信息见： Books-zh-cn 项目介绍： Books-zh-cn：开源免费的中文书籍社区 r4ds-zh-cn Github 地址： https://github.com/Books-zh-cn/r4ds-zh-cn r4ds-zh-cn 网站地址： https://books-zh-cn.github.io/r4ds-zh-cn/

从0开始学习R语言--Day55--弹性网络通常来说，样本数据的数据个数会远大于特征数，但是当我们遇到特殊数据，比如基因数据，可能会有成百上千甚至上万地特征量，而样本个数只有几十个，此时如果直接做回归，由于特征数量很多，且有很多特征共线性较高，很容易过拟合，而能处理共线性的方法，又无法将特征的系数压缩为0，这样计算量会大大增加。