[R] R Style Guide by Hadley Wickham - 4. Pipes

해당 포스트는 Hadley Wickham이 작성한 'The tidyverse style guide' 를 번역하여 정리한 글입니다.ListsIntro - 0. WelcomeAnalysis - 1. FilesAnalysis - 2. Syntax (1)Analysis - 2. Syntax (2)Analysis - 3. FunctionsAnalysis - 4. PipesAnalysis - 5. ggplot2Packages - 6. FilesPackages - 7. DocumentationPackages - 8. TestsPackages - 9. Error messagesPackages - 10. NewsPackages - 11. Git/GitHub4. 파이프(Pipes)4.1 소개(Introduction)파이프..

• format_list_bulleted DataScience/R
• · 2020. 5. 26.
• textsms

[R] R Style Guide by Hadley Wickham - 3. Functions

해당 포스트는 Hadley Wickham이 작성한 'The tidyverse style guide' 를 번역하여 정리한 글입니다.ListsIntro - 0. WelcomeAnalysis - 1. FilesAnalysis - 2. Syntax (1)Analysis - 2. Syntax (2)Analysis - 3. FunctionsAnalysis - 4. PipesAnalysis - 5. ggplot2Packages - 6. FilesPackages - 7. DocumentationPackages - 8. TestsPackages - 9. Error messagesPackages - 10. NewsPackages - 11. Git/GitHub3. 함수(Functions)3.1 함수 이름 생성(Naming)..

• format_list_bulleted DataScience/R
• · 2020. 5. 6.
• textsms

[R] R Style Guide by Hadley Wickham - 2. Syntax (2)

해당 포스트는 Hadley Wickham이 작성한 'The tidyverse style guide' 를 번역하여 정리한 글입니다.ListsIntro - 0. WelcomeAnalysis - 1. FilesAnalysis - 2. Syntax (1)Analysis - 2. Syntax (2)Analysis - 3. FunctionsAnalysis - 4. PipesAnalysis - 5. ggplot2Packages - 6. FilesPackages - 7. DocumentationPackages - 8. TestsPackages - 9. Error messagesPackages - 10. NewsPackages - 11. Git/GitHub2. 문법(Syntax)2.3 함수 호출(Function call..

• format_list_bulleted DataScience/R
• · 2020. 4. 29.
• textsms

[R] R Style Guide by Hadley Wickham - 2. Syntax (1)

해당 포스트는 Hadley Wickham이 작성한 'The tidyverse style guide' 를 번역하여 정리한 글입니다.ListsIntro - 0. WelcomeAnalysis - 1. FilesAnalysis - 2. Syntax (1)Analysis - 2. Syntax (2)Analysis - 3. FunctionsAnalysis - 4. PipesAnalysis - 5. ggplot2Packages - 6. FilesPackages - 7. DocumentationPackages - 8. TestsPackages - 9. Error messagesPackages - 10. NewsPackages - 11. Git/GitHub2. 문법(Syntax)2.1 객체 이름(Object names)..

• format_list_bulleted DataScience/R
• · 2020. 4. 23.
• textsms

[R] R Style Guide by Hadley Wickham - 1. Files

해당 포스트는 Hadley Wickham이 작성한 'The tidyverse style guide' 를 번역하여 정리한 글입니다.ListsIntro - 0. WelcomeAnalysis - 1. FilesAnalysis - 2. Syntax (1)Analysis - 2. Syntax (2)Analysis - 3. FunctionsAnalysis - 4. PipesAnalysis - 5. ggplot2Packages - 6. FilesPackages - 7. DocumentationPackages - 8. TestsPackages - 9. Error messagesPackages - 10. NewsPackages - 11. Git/GitHub1. 파일(Files)1.1 이름(Names)파일 이름은 의미를 ..

• format_list_bulleted DataScience/R
• · 2020. 4. 21.
• textsms

[R] R Style Guide by Hadley Wickham - 0. Welcome

해당 포스트는 Hadley Wickham이 작성한 'The tidyverse style guide' 를 번역하여 정리한 글입니다.ListsIntro - 0. WelcomeAnalysis - 1. FilesAnalysis - 2. Syntax (1)Analysis - 2. Syntax (2)Analysis - 3. FunctionsAnalysis - 4. PipesAnalysis - 5. ggplot2Packages - 6. FilesPackages - 7. DocumentationPackages - 8. TestsPackages - 9. Error messagesPackages - 10. NewsPackages - 11. Git/GitHubtidyversetidyverse는 효율적인 R분석을 위하여 다양..

• format_list_bulleted DataScience/R
• · 2020. 4. 21.
• textsms

[R] 캘리포니아 주택 가격 예측 - Dataset : California Housing Prices (@Kaggle)

이 포스팅은 Kaggle의 California Housing Prices 문제 풀이를 따라 연습한 글입니다.출처 : Kaggle - California Housing PricesINTRO해당 Competition은 1990년 캘리포니아 인구조사 데이터인캘리포니아 주택 가격(California Housing Prices)데이터셋을 사용하며, 학습을 통해 주택 가격(median)을 예측하는 문제입니다.Step 1. Load in the data1.1 패키지 및 데이터 불러오기변수 설명longitude : 경도latitude : 위도housing_median_age : 주택 나이 (중앙값)total_rooms : 전체 방 수total_bedrooms : 전체 침실 수population : 인구household..

• format_list_bulleted DataScience/R
• · 2019. 12. 4.
• textsms

[R] 선형 회귀 분석(Linear Regression) - Dataset : Linear Regression(@Kaggle)

이 글은 Kaggle에서 좋은 평가를 받은 kernel을 따라하며 학습한 내용입니다.Kaggle Linear Regression : Randomly created dataset for linear regressionR notebook using data from Linear Regression by zohan선형 회귀 분석은 한 개 이상의 입력 변수(X)들을 기반으로 하나의 반응 변수(Y)를 예측하는데 활용됩니다.입력 변수와 반응 변수의 선형 관계(수학적 공식) 수립의 목적은 입력 변수(X)들을 알고 있을 때, 공식을 이용하여 반응 변수(Y)를 추정하는데 있습니다.1. 패키지 및 데이터 불러오기분석을 시작하기 앞서, 데이터를 불러오고 분석에 필요한 패키지를 로드하는 단계입니다.데이터는 아래 첨부된 링크에..

• format_list_bulleted DataScience/R
• · 2019. 11. 26.
• textsms

Problem 4 : 세자리 수를 곱해 만들 수 있는 가장 큰 대칭수

프로그래밍 공부를 위해 Projetct Euler의 문제 풀이를 연습하는 내용입니다.문제(problem), 제 답변(answer), 추천하는 타인 답변(solution)으로 구성되어 있습니다.기본적으로 풀이는 R을 사용하였지만, 일부 연습을 위해 Python으로도 구현해 보았습니다.Problem번호 : 4제목 :세자리 수를 곱해 만들 수 있는 가장 큰 대칭수설명 :앞에서부터 읽을 때나 뒤에서부터 읽을 때나 모양이 같은 수를 대칭수(palindrome)라고 부릅니다.두 자리 수를 곱해 만들 수 있는 대칭수 중 가장 큰 수는 9009 (= 91 × 99) 입니다.세 자리 수를 곱해 만들 수 있는 가장 큰 대칭수는 얼마입니까?Answer & Solution - R어떤 수(n)에 대하여 대칭수인지 판단하는 함수..

• format_list_bulleted DataScience/R
• · 2019. 11. 22.
• textsms

Problem 3 : 가장 큰 소인수 구하기

프로그래밍 공부를 위해 Projetct Euler의 문제 풀이를 연습하는 내용입니다.문제(problem), 제 답변(answer), 추천하는 타인 답변(solution)으로 구성되어 있습니다.기본적으로 풀이는 R을 사용하였지만, 일부 연습을 위해 Python으로도 구현해 보았습니다.Problem번호 : 3제목 :가장 큰 소인수 구하기설명 :어떤 수를 소수의 곱으로만 나타내는 것을 소인수분해라 하고, 이 소수들을 그 수의 소인수라고 합니다.예를 들면 13195의 소인수는 5, 7, 13, 29 입니다.600851475143의 소인수 중에서 가장 큰 수를 구하세요.Answer & Solution - R어떤 수(num)를 인자로 받아 소인수 집합(num_list)을 구하는 함수 작성2부터 어떤 수(num)까지..

• format_list_bulleted DataScience/R
• · 2019. 11. 22.
• textsms