小编Hon*_*Ooi的帖子

这可能有一个非常简单的答案.如何删除库中的所有数据集？我做了类似的事情

proc datasets library=lib;
   delete _all_;
quit;

但这只是试图删除被调用的数据集_all_.我是否必须手动列出delete命令中的所有数据集？

如何获得在给定月份结束且具有给定长度的一系列月度日期？seq(as.Date(*), length, by="month")假定给出了开始日期,而不是结束日期,并且AFAIK by在这种情况下不可能指定负值.

ETA:也就是说,我想要一个跨越给定时间段的序列,但是要指定一个终点而不是起点.所以,像seq(to="2000-03-01", len=3, by="month") --> 2000-01-01, 2000-02-01, 2000-03-01.

我在训练数据上训练随机森林,训练数据有114954行和135列(预测因子).我收到以下错误.

model <- randomForest(u_b_stars~. ,data=traindata,importance=TRUE,do.trace=100, keep.forest=TRUE, mtry=30)

Error: cannot allocate vector of size 877.0 Mb
In addition: Warning messages:
1: In randomForest.default(m, y, ...) :
The response has five or fewer unique values.  Are you sure you want to do regression?
2: In matrix(double(nrnodes * nt), ncol = nt) :
Reached total allocation of 3958Mb: see help(memory.size)
3: In matrix(double(nrnodes * nt), ncol = nt) :
Reached total allocation of 3958Mb: see help(memory.size)
4: In matrix(double(nrnodes * nt), ncol = …

我需要一些帮助在R中实现HMM模块.我是R的新手并且对它没有太多的了解.所以我必须使用HMM实现一个IE,我有两个文件夹,一个带有句子,另一个带有我希望从每个句子学习的相应标签.

folder1 > event1.txt: "2013 2nd International Conference on Information and Knowledge Management (ICIKM 2013) will be held in Chengdu, China during July 20-21, 2013."

folder2 > event1.txt: 
"N: 2nd International Conference on Information and Knowledge Management (ICIKM 2013)
D: July 20-21, 2013
L: Chengdu, China"

N -> Name; D -> Date; L -> Location

我的问题是如何在R上实现它,我如何初始化模型以及如何训练它？然后我如何将它应用于随机句子来提取信息？

在此先感谢您的帮助!

我需要一个函数生成器,它接受另一个函数和该函数的任何参数并设置新的默认值.我以为@ hadley pryr::partial是那个神奇的功能.它完全符合我的要求,除非您无法更改新的默认值.所以在这里我可以改变sep我的新paste功能但不是新的默认值collapse = "_BAR_".如何以partial这种方式执行(即默认为collapse = "_BAR_"启用但collapse = NULL如果需要可以设置)？如果这是不可能的,partial有没有办法重写代码partial来执行此操作:https://github.com/hadley/pryr/blob/master/R/partial.r

library(pryr)
.paste <- pryr::partial(paste, collapse = "_FOO_")

.paste(1:5)
.paste(1:5, LETTERS[1:5], sep="_BAR_")
.paste(1:5, collapse=NULL)

> .paste(1:5)
[1] "1_FOO_2_FOO_3_FOO_4_FOO_5"

> .paste(1:5, LETTERS[1:5], sep="_BAR_")
[1] "1_BAR_A_FOO_2_BAR_B_FOO_3_BAR_C_FOO_4_BAR_D_FOO_5_BAR_E"

> .paste(1:5, collapse=NULL)
Error in paste(collapse = "_FOO_", ...) : 
  formal argument "collapse" matched by multiple actual arguments

这是我编写R-package的第一次经验。我按照此链接http://kbroman.org/pkg_primer/中给出的说明使用了roxygen2

除少数外，Everythig一切正常。.可能有一个更简单的解决方案来解决问题，但我没有发现线索我在做什么错。我希望此博客中的某人可以提供解决方案以解决我的问题。

第一个问题与roxygen2中的{\ code \ link {function-name}}有关：在.R脚本中，我包括以下内容：

#' @seealso \code{\link{s2a}} 

在记录（生成.Rd文件）之后，没有到s2a的超链接，在文件s2a中显示的像普通文本一样，而不像超链接.. export（s2a）在NAMESPACE中列出。还有其他需要修改的地方吗？

第二个问题是关于data（）的：我将数据集保存为.Rdata格式，并放在包目录中的data /中。我还在R /中创建了.R脚本，如下所示：http://kbroman.org/pkg_primer/pages/data.html

在Description文件LazyData中：true。

但是当我在R控制台中键入data（shh）时会给出警告消息

data（shh）警告消息：在data（shh）中：找不到数据集“ shh”

任何想法都有很大帮助：）

我正在尝试在我们的数据集上运行 LASSO，为此，我需要将非数字变量转换为数字，理想情况下是通过稀疏矩阵。但是，当我尝试使用 Matrix 命令时，出现相同的错误：

Error in asMethod(object) : invalid class 'NA' to dup_mMatrix_as_geMatrix

我认为这是由于我的数据中的 NA，所以我做了一个 na.omit 并得到了同样的错误。我用我的代码的一个小子集再次尝试并再次得到相同的错误：

> sparsecombined <- Matrix(combined1[1:10,],sparse=TRUE)
Error in asMethod(object) : invalid class 'NA' to dup_mMatrix_as_geMatrix

这是我试图用最后一行代码转换的数据集：

是否有任何可能会阻止稀疏转换的跳出？

我的包(让我们称之为A)依赖于另一个包B.我需要修改fB中的一个函数,该函数有一个导致我的包失败的错误.问题是这f是一个未被发布的功能.

如果f导出,我可以使用这篇文章中描述的技术来帮助:

我想要修补这样的函数几次,我使用:

unlockBinding(name, env);
assignInNamespace(name, value, ns=pkgName, envir=env);
assign(name, value, envir=env);
lockBinding(name, env);

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

但由于f未被报道,这不起作用.

举例说明问题:

# rf is an exported function from the stats package; this works
foo <- function(x) x
unlockBinding("rf", as.environment("package:stats"))
assignInNamespace("rf", foo, ns="stats", pos="package:stats")
assign("rf", bar, pos="package:stats")
lockBinding("rf", as.environment("package:stats"))

rf(42)
# 42    


# C_rf is an unexported object that rf() uses; this fails
bar <- function(x) x + 1
unlockBinding("C_rf", as.environment("package:stats"))
assignInNamespace("C_rf", bar, ns="stats", pos="package:stats")
assign("C_rf", …

考虑这两个函数：

library(Rcpp)

cppFunction("NumericVector func1(NumericVector &x)
{
    for (int i = 0; i < x.length(); i++)
        x[i] = x[i] * 2;
    return x;
}")


cppFunction("NumericVector func2(NumericVector x)  // no &
{
    for (int i = 0; i < x.length(); i++)
        x[i] = x[i] * 2;
    return x;
}")

唯一的区别是，func1将其x作为参考参数，而func2将其作为值。如果这是常规的 C++，我会将其理解为func1允许更改调用代码中的值x，而这不会在func2.

然而：

> x <- 1:10/5  # ensure x is numeric, not integer
> x
 [1] 0.2 0.4 0.6 0.8 …

我有一个 C++ 代码库，我使用 Rcpp 模块将其暴露给 R。具体来说，我使用一种接口模式，其中我公开的类实际上是底层对象（即实现）之上的抽象层。

我正在处理的类也相互交互，并且具有将对象的共享指针作为参数的方法。我无法找出向 R 公开这些方法的正确方法。

例如，这是一些代码。该TestClass::combine方法接受一个指向另一个TestClass对象的指针并用它做一些事情。当我尝试编译此代码时，当我ITestClass::combine向模块添加相应的接口方法时，出现编译器错误（见下文）。

执行：

class TestClass
{
public:
    TestClass(int const& n, double const& x)
        : n(n), x(x)
    {}

    const double get_x() {
        return x;
    }

    double combine(std::shared_ptr<TestClass> obj) {
        return x + obj->get_x();
    }

protected:
    int n;
    double x;
};

界面：

//' @export ITestClass
class ITestClass
{
public:
    ITestClass(int const& in_n, double const& in_x)
        : impl(in_n, in_x)
    {}

    double get_x() {
        return impl.get_x();
    }

    double combine(ITestClass obj) …