#R语言

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Modeltime: 革新时间序列预测的统一框架

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相关项目
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chatgpt

为RStudio用户提供全面的编码辅助功能,包括聊天、代码注释、变量命名和代码优化。帮助在R语言环境下高效编写和测试代码,解决常见问题并提升编程效率。需要配置API密钥,支持通过环境变量调整多种参数。

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gpttools

gpttools旨在帮助R包开发者方便地在项目工作流中集成大型语言模型(LLMs)。该工具兼容OpenAI和其他热门AI服务提供商,如Anthropic、HuggingFace、Google AI Studio和Azure OpenAI,提供多样化的选择。安装便捷,可从GitHub和R-Universe获取。用户需注意配置API服务和保护隐私,包括设置OpenAI API密钥并在版本控制中忽略敏感信息。

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tensorflow

TensorFlow for R是一个将TensorFlow深度学习框架集成到R语言环境的开源项目。它支持在R中构建和执行TensorFlow计算图,兼容CPU和GPU运算。该项目提供完整的TensorFlow API访问,并包含安装指南和使用文档。适合需要在R中进行机器学习和大规模数值计算的研究人员和数据科学家使用。

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Rcpp

Rcpp是一个广受欢迎的R扩展包,实现了R与C++的无缝集成。它支持R数据类型到C++的自动映射,提供语法糖和模块功能,简化了C++函数在R中的使用。Rcpp大幅提高了R的计算效率,目前已被2791个CRAN包和254个BioConductor包采用,成为增强R语言性能的重要工具。

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sparklyr

sparklyr是一个为R语言提供Apache Spark接口的开源包。它允许用户使用dplyr语法处理大规模数据,执行分布式机器学习算法,并运行分布式R代码。该框架集成了Spark生态系统的多个组件,如MLlib、H2O和XGBoost等。通过sparklyr,数据科学家可以利用Spark的分布式计算能力,高效完成大数据分析和机器学习任务,无需深入了解Spark的底层实现。

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shiny

Shiny是一个R语言框架,用于创建交互式Web应用。它采用反应式编程模型,提供预构建组件和默认样式,无需深入HTML/CSS/JavaScript。Shiny支持R Markdown集成、性能优化、模块化开发,并拥有丰富的扩展生态系统。适合数据科学家和开发者快速构建动态应用。

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keras3

keras3是R语言的高级神经网络接口,专注于快速实验和构建深度学习模型。它支持CPU和GPU无缝运行,提供用户友好的API。项目内置支持卷积网络和循环网络,支持多种网络架构。keras3适用于构建各类深度学习模型,帮助研究人员快速将想法转化为结果。

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FriendsDontLetFriends

本项目是一份数据可视化最佳实践指南,详细介绍了多种常见的图表错误及其解决方案。内容涵盖不当使用条形图、小提琴图、色标等问题,并提供了改进建议和示例。该指南旨在帮助研究人员识别和避免数据可视化陷阱,从而创建更有效、准确的图表,提升科研成果的展示质量。

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awesome-datascience

此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台,适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容,旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。

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