用单引号或双引号定义的就是字符型（注意是英文格式的引号）——《R语言：从数据思维到数据实战》#r语言简介#

数学系语言也别忘掉，MATLAB、MMA、R、Fortran，其中 R 语言已加入儿童套餐 ，另外有了MATLAB，为什么还要用Fortran？“一切都是动态的” 编程语言发展到今天，语法层面已经高度趋同。大家都不想给语言使用者添麻烦，能统一的就统一，使得后发的语言也越来越甜。另一方面，把关注点放在各语言的大设计和大优势上面，组一套管用的技术链，也许会更有收益。以我现在的学习速度。学完这些语言要四五十年，以我的生命力来算，要是学完这些语言，我可能活不过四五十年。后我也做出了一门属于自己的语言（Robin RPA），也成了它的使用者，画面太美。[我想静静][我想静静][我想静静]

R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的开发与应用平台。在大数据时代，任何与数据相关的难题，都可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R这一工具来实现量化金融建模与量化交易。本书包括9章内容，书中包含诸多真实的金融案例，旨在通过循序渐进的讲解帮助读者了解R，并学会在量化金融与量化交易中使用R。本书还介绍了有关统计建模、计量分析与小波分析、时间序列建模、算法交易、基于机器学习的交易、风险管理、衍生品定价等重要内容。本书适合对R及其应用感兴趣的读者阅读，尤其适合想要在量化交易中使用R的读者学习。本书并不要求读者具备R编程的知识，但希望读者对数学分析有一些了解。

学习机器学习需要掌握一些数学和编程基础知识。以下是一些学习机器学习的建议：1. 数学基础：掌握线性代数、微积分和概率论等数学基础知识。这些知识对于理解机器学习算法和模型重要。2. 编程基础：熟悉编程语言如Python和R，并学会使用相关的数据科学库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等。3. 学习算法：了解常用机器学习算法的工作原理、优缺点和应用场景。可以从线性回归、逻辑回归等基础算法开始学习。4. 练习实践：通过实践项目和数据集来加深对机器学习的理解和应用，这也是提高技能的好途径之一。5. 参加课程或培训班：参加相关机器学习课程或培训班，可以加速学习进程、掌握更多知识和技能。总之，学习机器学习需要投入时间和精力，需要不断地实践和总结经验，才能更好地掌握这一技能。

绝了！比 ggplot2 更高效好用的数据可视化包-大家好，今天给大家介绍一个棒的数据可视化的R语言包，叫做ggblanket！是的叫做“毯子” 哈哈-?这个package是我们Data组的同事David Hodge创立的，这个包他有发在GitHub上，介绍了如何下载和使用的基本教程。-?这个包方便和实用的点就是在于进一步在ggplot2的基础进行了简化，让你用R做数据可视化时效率高出超级多，比如说，gplot()和geom_*()两部分被合并成gg_*-?自从有了ggblanket，做数据可视化的时候已经完全舍弃ggplot2了。因为真的方便和轻松太多了#数据分析# #R语言# #数据可视化#

近日，德语语言协会（Gesellschaft für deutsche Sprache）在威斯巴登公布了10个2022德语年度热词，位列第一的是“Zeitenwende”。这个词并不是一个新词，其本意是基督教时代的开始，普遍上的意义是向新时代的过渡。今年这个词之所以成为流行词汇与俄罗斯对乌克兰的侵略战争有关。联邦总理朔尔茨曾在二月说过：“俄罗斯入侵乌克兰标志着时代的转折。它威胁着我们的整个战后秩序。”（Der russische Überfall auf die Ukraine markiert eine Zeitenwende. Er bedroht unsere gesamte Nachkriegsordnung. ）朔尔茨对这个词的使用使得它受到了广泛关注。德语语言协会解释称，在新的情况下，德国不得不彻底调整经济和能源政策。与中国等其他国际伙伴的关系也被严格审视。此次公布的热词Top10为：Zeitenwende 时代转折点Krieg um Frieden 为和平而战Gaspreisbremse 天然气价格刹车Inflationsschmerz 通胀之苦Klimakleber 气候黏贴者Doppel-Wumms “嗖嗖”neue Normalität 新常态9-Euro-Ticket 9欧元月票Glühwein-WM 热红酒世界杯Waschlappentipps 毛巾小贴士

本书介绍使用R语言和深度学习库TensorFlow、H2O和MXNet构建不同的深度学习模型的方法和原理。本书共10章，其中第1、2章介绍如何在R中配置不同的深度学习库以及如何构建神经网络；第3～7章介绍卷积神经网络、自动编码器、生成模型、循环神经网络和强化学习的构建方法和原理；第8、9章介绍深度学习在文本挖掘以及信号处理中的应用；第10章介绍迁移学习以及如何利用GPU部署深度学习模型。本书的结构简单明了，每部分由准备环节、动手操作和工作原理组成，可强化读者的学习；内容上覆盖了深度学习领域常见的神经网络类型，并介绍了使用场景。同时，书中包含大量实用的示例代码，方便读者应用到实际项目中。本书适合有一定R语言编程基础，并且希望使用R语言快速开展深度学习项目的软件工程师或高校师生、科研人员阅读。