1.如何在windows中编写R程序包
2.声线年龄层怎么划分？
3.Python机器学习系列拟合和回归傻傻分不清？一文带你彻底搞懂它

如何在windows中编写R程序包

       åœ¨Windows环境下如何编写R程序包，即生成供linux环境编译运行的tar.gz文件，也生成供windows下使用的.zip文件呢？其实并不复杂，只要下载一些工具软件，按照相应的步骤填写相应的“表格”，继而运行一些简单的指令，就可以生成R的程序包了。

       ç¼–写R程序包通常包括以下几步：

       ï¼ˆ1） 工具软件Rtools的安装和备选软件的安装。

       ï¼ˆ2） r脚本的准备，也就是用来生成程序包的函数脚本。

       ï¼ˆ3） 利用R中自带的package.skeleton()函数，生成制作包所需要的Description 文件和帮助文件帮助文件.rd。

       ï¼ˆ4） 编辑该函数生成的Description 文件和帮助文件.rd

       ï¼ˆ5） 在windows cmd的命令行中输入相应的命令，生成zip文件或者.tar.gz

       ä¸‹é¢æˆ‘们来一起建立只有一个函数的R程序包，来详细说明：

       ä¸€ 工具软件安装和配置

       åˆ¶ä½œr包的工具软件包括Rtools，HTML编译器，MikTeX 或Cte等（备选软件不一定要安装）：

       1 工具软件安装

       ï¼ˆ1）Rtools（制作R包的主要工具）

       Rtools是在windows下制作R包的一系列工具，其中包括

       1） CYGWIN 在Windows下模拟UNIX环境

       2） MinGW编译器，可用来编译C和Fortran语言。

       3） Perl

       ä¸‹è½½åœ°å€ï¼š

       Maintainer: helixcn <zhangjl@ibcas.ac.cn>

       Description: To give the exactly results of linear regression.

       License: GNU 2 or later

       LazyLoad: yes

       ï¼ˆ2）man文件夹中.rd文件编辑

       man文件夹中包含两个文件 linmod.Rd和linmod-package.Rd，分别是对linmod()函数和linmod包的介绍，下面逐项填写:

       1） linmod.Rd

       \name{ linmod}

       \Rdversion{ 1.1}

       \alias{ linmod}

       %- Also NEED an '\alias' for EACH other topic documented here.

       \title{

       linear regression

       }

       \description{

       to give the more exactly results of linear regression

       }

       \usage{

       linmod(x,源码 y)

       }

       %- maybe also 'usage' for other objects documented here.

       \arguments{

       \item{ x}{

       a numeric design matrix for the model

       }

       \item{ y}{

       a numeric vector of responses

       }

       }

       \details{

       %% ~~ If necessary, more details than the description above ~~

       }

       \value{

       %% ~Describe the value returned

       %% If it is a LIST, use

       %% \item{ comp1 }{ Description of 'comp1'}

       %% \item{ comp2 }{ Description of 'comp2'}

       %% ...

       }

       \references{

       Friedrich Leisch, Creating R Packages: A Tutorial

       }

       \author{

       helixcn

       }

       \note{

       Please read Friedrich Leisch,

       }

       %% ~Make other sections like Warning with \section{ Warning }{ ....} ~

       \seealso{

       %% ~~objects to See Also as \code{ \link{ help}}, ~~~

       }

       \examples{

       ##---- Should be DIRECTLY executable !! ----

       ##-- ==> Define data, use random,

       ##-- or do help(data=index) for the standard data sets.

       ## The function is currently defined as

       function (x, y)

       {

       qx <- qr(x)

       coef <- solve.qr(qx, y)

       df <- nrow(x) - ncol(x)

       sigma2 <- sum((y - x \%*\% coef)^2)/df

       vcov <- sigma2 * chol2inv(qx$qr)

       colnames(vcov) <- rownames(vcov) <- colnames(x)

       list(coefficients = coef, vcov = vcov, sigma = sqrt(sigma2),

       df = df)

       }

       }

       % Add one or more standard keywords, see file 'KEYWORDS' in the

       % R documentation directory.

       \keyword{ ~kwd1 }

       \keyword{ ~kwd2 }% __ONLY ONE__ keyword per line

       2）linmod-package.Rd

       \name{ linmod-package}

       \Rdversion{ 1.1}

       \alias{ linmod-package}

       \alias{ linmod}

       \docType{ package}

       \title{ Linear Regression Modification}

       \description{ to Give the more exactly output of linear regression rather than R default}

       \details{

       \tabular{ ll}{

       Package: \tab linmod\cr

       Type: \tab Package\cr

       Version: \tab 1.0\cr

       Date: \tab --\cr

       License: \tab GNU 2.0 or later\cr

       LazyLoad: \tab yes\cr

       }

       ~~The aim of the package was to give the more exactly output of linear regression~~ linmod~~

       }

       \author{ helixcn

       Maintainer: helixcn <helixcn@.com>}

       \references{

       Friedrich Leisch,,Creating R Packages: A Tutorial

       }

       \seealso{ lm}

       \examples{

       data(cats, package="MASS")

       mod1 <- linmod(Hwt~Bwt*Sex, data=cats)

       mod1

       summary(mod1)

       }

       å›› 通过cmd创建R包

       å¼€å§‹>运行>cmd

       é”®å…¥ cd c:\pa\ 将工作目录转移到c:/pa下

       é”®å…¥ Rcmd build --binary linmod 制作window zip包

       é”®å…¥ Rcmd build linmod 制作linux平台下可运行的tar.gz包

       å‘½ä»¤è¿è¡Œå®Œä¹‹åŽå¯ä»¥å‘现，在c:/pa/文件夹下分别生成了linmod.zip和linmod.tar.gz压缩包。

       æ³¨æ„R CMD 系列命令是在windows控制台下运行，而非R控制台

       å‚考网址

       [1]/post/5cfeda9d3dc

       作者：Michael Notter

Python机器学习系列拟合和回归傻傻分不清？一文带你彻底搞懂它

       在Python机器学习的探索中，理解拟合与回归这两个概念至关重要。分析它们虽然都涉及数据与模型的源码关联，但有着明确的分析差异。拟合是源码leapui 源码个广义概念，涵盖了将离散数据点通过线性或非线性方式映射到一条曲线的分析python物业收费源码整个过程，旨在减小数据点与拟合曲线的源码偏差。回归分析则是分析拟合的一种具体实现，它探究变量间的源码定量关系，以建立模型。分析

       回归拟合则根据复杂度分为几个类别。源码一元线性回归如np.polyfit方法，分析通过求解系数来拟合数据，源码怎么获取主机源码如法一中的分析[8., -.]，sklearn的源码LinearRegression方法也得到类似结果。曲线拟合如curve_fit则适用于非线性模型，如法三中的微爱app源码[8., -.]。一元多项式回归，如2次多项式，np.polyfit、sklearn的cf战神驱动源码LinearRegression和curve_fit都能得到系数，只是形式不同。

       对于更复杂的函数拟合，如指数函数，curve_fit依然是首选，如得到的最佳系数[2., 0.]。这些方法不仅适用于一元，也是多元回归建模的基础。想深入了解数据集和源码的朋友，可以随时联系作者获取更多信息。