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搜索资源列表

  1. CleanDataCoursera-源码

  2. CleanDataCoursera 获取和清理数据-Coursera项目 这是Coursera上“获取和清洁数据”课程的课程项目。 代码写在run_analysis.R中。 以下是此脚本用于清除所需信息的步骤: 如果工作目录中不存在该数据集,请下载该数据集。 检查zip是否已下载到工作目录中。 列出UCI HAR Dataset文件夹的所有文件将用于加载数据的文件。 加载活动,主题和功能信息。 从文件中读取数据到变量中。 阅读活动文件。 阅读主题文件。 读取功能文件。 合并训练和测试
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:86kb
    • 提供者:weixin_42099176
  1. Learning-R:Coursera-DataScience-Project 3-源码

  2. 我将在此存储库中上传我的数据科学学习 R ------------------------旧工作------------------------ --------------- 同行评分的作业:“获取和清洁数据”课程项目此存储库是Lipsa Jena提交的“获取和清洁数据”课程项目。 它包含有关如何在“人类活动”识别数据集上进行分析的说明。 使用智能手机进行数据集人类活动识别 将CodeBook.md文件保存在代码书中,该书描述了变量,数据以及我为清除数据而执行的任何转换或工作 run_a
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:554kb
    • 提供者:weixin_42168830
  1. Getting-and-Cleaning-Data-Course-Project:Tareas calificadas por loscompañeros-源码

  2. R-获取和清理数据课程项目 Tareas calificadas por loscompañeros:获取和清洁数据课程项目(R) 入门 对Coursera课程最终评估。 该项目的目的是展示您使用R收集,使用和清理数据集的能力。 审查标准 提交的数据集很整齐。 Github仓库包含必需的脚本。 GitHub包含一个代码簿,该代码簿使用数据修改和更新可用的代码簿,以指示计算出的所有变量和汇总以及单位以及任何其他相关信息。 解释分析文件的自述文件清晰易懂。 为该项目提交的作品是提交该作品的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:14kb
    • 提供者:weixin_42154650
  1. Course-Project-源码

  2. 获取和清理数据-课程项目 这是“获取和清洁数据Coursera”课程的课程项目。 随附的R脚本run_analysis.R进行以下操作: 如果工作目录中尚不存在该数据集,请从Web下载。 读取训练和测试数据集,并将它们分别合并为x(测量),y(活动)和主题。 加载指定的数据(X的)功能,活动信息和提取列“平均”( -mean )和“标准”( -std )。 另外,将列名修改为描述性的。 ( -mean表示Mean , -std表示Std ,并删除符号- , ( , ) ) 通过选定的列
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:105kb
    • 提供者:weixin_42116604
  1. 第4周的“获取和清洁数据”:编程作业第4周-源码

  2. 每周清洁和获取数据4-PA 编程作业第4周Coursera获取和清洁数据课程项目 目前,可穿戴计算是所有数据科学中最令人兴奋的领域之一-例如,请参见本文。 Fitbit,Nike和Jawbone Up等公司都在竞相开发最先进的算法来吸引新用户。 在此项目中,从三星Galaxy S智能手机的加速度计和陀螺仪收集的数据被检索,处理和清洁,以准备可用于以后分析的整洁数据。 该存储库包含以下文件: README.md,此文件,提供数据集及其创建方式的概述。 tidy_data.txt,其中包含数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-02
    • 文件大小:117mb
    • 提供者:weixin_42118701
  1. 获取和清理数据PeerGradedAassignment--源码

  2. 获取和清理数据-课程项目 这是“获取和清洁数据Coursera”课程的课程项目。 随附的R脚本run_analysis.R进行以下操作: 如果工作目录中尚不存在该数据集,请从Web下载。 读取训练和测试数据集,并将它们分别合并为x(测量),y(活动)和主题。 加载指定的数据(X的)功能,活动信息和提取列“平均”( -mean )和“标准”( -std )。 另外,将列名修改为描述性的。 ( -mean表示Mean , -std表示Std ,并删除符号- , ( , ) ) 通过选定的列
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-02
    • 文件大小:105kb
    • 提供者:weixin_42111465
  1. 获得项目-源码

  2. Coursera的获取和清洗数据课程项目 用于获取和清理数据课程项目提交的存储库-同行评分的作业 在本次作业中,我们将演示收集,使用和清理数据集的技术。 这是“获取和清洁数据课程”中的同级评分作业。 提供的数据集: : 在获取数据的站点上可以找到完整的描述: : 该存储库包含以下文件 A)README.md-一个自述文件,用于说明此存储库中的文件和说明 B)run_anaysis.R-执行分配要求的脚本。 该代码的目标是执行以下指令:1.将训练和测试集合并以创建一个数据集。 2.仅提
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-02
    • 文件大小:116kb
    • 提供者:weixin_42137032
  1. Coursera获取和清洁数据-源码

  2. 获取和清理数据-课程项目 “获取和清洁数据Coursera”课程项目如下。 R脚本run-analysis.R执行以下操作: 如果工作目录中不存在该数据集,请下载该数据集 加载活动和功能信息 加载训练和测试数据集,仅保留那些反映均值或标准差的列 加载每个数据集的活动和主题数据,并将这些列与数据集合并 合并两个数据集 将activity和subject列转换为因子 创建一个整洁的数据集,该数据集由每个主题和活动对的每个变量的平均值(均值)组成。 最终结果显示在文件tidy.txt 。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-26
    • 文件大小:22kb
    • 提供者:weixin_42099151
  1. GettingAndCleaningData-源码

  2. 这是“获取和清洁数据Coursera”课程的课程项目。 包括的R脚本run_analysis.R执行以下操作:如果工作目录中不存在Web数据集,请从Web下载。 读取训练和测试数据集,并将它们分别合并为x(测量),y(活动)和主题。 加载数据(x)功能,活动信息并提取名为“ mean”(-mean)和“ standard”(-std)的列。 另外,将列名称修改为描述性的。 (从-mean到Mean,从-std到Std,并删除诸如-,(,)之类的符号)通过选定的列提取数据(来自第3步),并合并x,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:114kb
    • 提供者:weixin_42117622
  1. Getting_And_Cleaning_Data_Course_Project-源码

  2. Getting_And_Cleaning_Data_Course_Project 这是“获取和清洁数据Coursera”课程的课程项目。 包含的R脚本run_analysis.R执行以下操作: 从网上下载数据集。 阅读训练和测试数据集并将它们合并在一起。 加载数据功能和活动信息,并提取名为“ mean”(-mean)和“ standard”(-std)的列。 另外,将列名修改为描述性标题。 按选定的列提取数据,并合并活动和主题数据集。 生成“整理数据集”,该数据集由每个主题和每个活动
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:86kb
    • 提供者:weixin_42099942
  1. Coursera的获取和清洁数据课程项目-源码

  2. Coursera的获取和清洁数据课程项目 本自述文件解释了分析文件中的步骤。 •步骤0:加载所有数据•步骤1:将训练和测试集合并以创建一个数据集。 -将测试和培训数据集,科目ID和活动编号合并以获得单个数据集。 •步骤2:仅提取每次测量的平均值和标准偏差的测量值。 •步骤3:使用描述性活动名称来命名数据集中的活动。 -activity列提供有关实际活动的信息,而不仅仅是代理号码。 •步骤4:使用描述性活动名称适当地标记数据集。 -重命名变量以获取更多描述•第5步:创建第二个独立的整洁数据集,其中
  3. 所属分类:其它

  1. 获取和清理数据课程:“获取和清理数据”课程项目的解决方案-源码

  2. 获取和清理数据课程项目 该存储库包含约翰霍普金斯大学(John Hopkins University)在Coursera上针对“获取和清洁数据”课程的课程解决方案。 项目总结 该项目的目的是演示您收集,使用和清理数据集的能力。 审查标准 The submitted data set is tidy. The Github repo contains the required scr ipts. GitHub contains a code book that modifies and updat
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-19
    • 文件大小:93kb
    • 提供者:weixin_42116585
  1. 同行评分作业和清洁数据课程项目-源码

  2. 这是“获取和清洁数据Coursera”课程的课程项目。 R脚本run_analysis.R执行以下操作: 如果工作目录中不存在该数据集,则下载该数据集。加载活动和特征信息加载训练和测试数据集,仅保留那些反映均值或标准差的列加载每个数据集的活动和主题数据,并合并这些带有数据集的列合并两个数据集将活动和主题列转换为因子创建一个整洁的数据集,该数据集由每个主题和活动对的每个变量的平均值(平均值)组成。 最终结果显示在文件dydy.txt中。
  3. 所属分类:其它

  1. GettingAndCleaningDataCourseProject:Coursera上“获取和清理数据”第4周的课程项目-源码

  2. 获取和清理数据-课程项目 Coursera上获取和清洁数据第4周的课程项目。 除R基本软件包外,还使用了'Dplyr'软件包。 此存储库中的r_analysis.R脚本将下载并对UCI HAR数据集进行以下修改(有关此数据集使用的指标和度量的更多信息,请参见此存储库中的CODEBOOK): 1. Reads in the 'subject', 'test' and 'training' datasets, in order to merge them into one single dat
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-15
    • 文件大小:115kb
    • 提供者:weixin_42127775
  1. GettingAndCleaningDataCourseraW4Assignment:存储库,其中包含Coursera上“获取和清洁数据”第4周的作业-源码

  2. 获取和清洁数据(Coursera课程第4周的作业) 包含Coursera上“获取和清理数据”第4周的作业的存储库 该项目的目的是演示您收集,使用和清理数据集的能力。 目标是准备可用于以后分析的整洁数据。 您的同事将根据与该项目相关的一系列是/否问题为您评分。 在存储库中,您将找到:1)run_analysis.R,下载,解压缩并执行所需的分析2)FinalTidyData.txt,这是分析执行结果的整洁数据集3)CodeBook.md,该代码簿描述了变量,数据和任何转换4)README.md,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:106kb
    • 提供者:weixin_42174176
  1. 获取和清洗数据课程项目-源码

  2. 库拉(Coursera)的“获取和清洁数据”第4周项目的仓库。 包含R代码,代码本和整齐的数据集。 文件:CodeBook.md描述了如何使用所有这些,变量,数据以及为清除数据而执行的任何转换或工作。 run_analysis.R包含执行5个步骤中描述的所有代码。 只需导入文件即可在RStudio中启动它们。 这是五个步骤: 合并训练和测试集以创建一个数据集。 仅提取每个测量的均值和标准差的测量值。 使用描述性活动名称在数据集中命名活动。使用描述性变量名称适当地标记数据集。 根据步骤4中的
  3. 所属分类:其它

  1. get_clean_data:这是Coursera课程“获取和清洁数据”的最终项目-源码

  2. 介绍 这是Coursera课程第4周的“获取和清洁数据”最终项目。 该项目解决了5个问题: 1. Merges the training and the test sets to create one data set. 2. Extracts only the measurements on the mean and standard deviation for each measurement. 3. Uses descr iptive activity names to name the
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:58mb
    • 提供者:weixin_42140710
  1. getting_and_cleaning_data_project:Coursera项目-源码

  2. 获取和清理数据项目 Coursera项目 这是Coursera的“获取和清洁数据”课程的项目。 我们有一个名为run_analysis.R的R脚本,它执行以下操作: 合并训练和测试集以创建一个数据集。 仅提取每次测量的均值和标准差的测量值。 使用描述性活动名称来命名数据集中的活动。 适当地用描述性变量名称标记数据集。 根据步骤4中的数据集,创建第二个独立的整洁数据集,其中包含每个活动和每个主题的每个变量的平均值。 工作步骤 下载并解压缩数据源,并将其放入本地驱动器上的文件夹中。
  3. 所属分类:其它

  1. get_and_clean_data-源码

  2. 标题 作者 日期 输出 自述文件 b 2020年4月29日 html_document 重要背景信息 该数据集包含从可穿戴技术(手机中的加速度计和陀螺仪)中获取的观察结果,这些观察结果是在30位人类受试者进行六项不同的体育活动时记录下来的。 获取和清理数据项目自述文件 本文档是我在约翰霍普金斯大学数据科学认证Coursera课程的第4周,获取和清洁数据中提交的。 此代码存储库包含以下文件: ReadMe.md-本文档 run_analysis.r-R代码文件; 从下载到输出 CodeBoo
  3. 所属分类:其它

  1. GettingDataClean-源码

  2. 这是“获取和清洁数据Coursera”课程的课程项目。 随附的R脚本run_analysis.R进行以下操作: 1.如果工作目录中尚不存在该数据集,请从Web下载。 2.读取训练和测试数据集,并将它们分别合并为x(度量),y(活动)和主题。 3.加载数据(X的)功能,活动信息和提取列命名为“平均”( -mean )和“标准”( -std )。 另外,修改4.按选定的列提取数据(来自第3步),然后合并x,y(活动)和主题数据。 另外,通过引用活动标签将y(活动)列替换为其名称(已加载步骤3) 5
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-28
    • 文件大小:104kb
    • 提供者:weixin_42121905