> install.packages("dplyr")
Error in install.packages : Updating loaded packages
Restarting R session...
> install.packages("dplyr")
Error in gregexpr(calltext, singleline, fixed = TRUE) :
regular expression is invalid UTF-8
Error: no more error handlers available (recursive errors?); invoking 'abort' restart
Error in (function (srcref) : unimplemented type (29) in'eval'
Error: no more error handlers available (recursive errors?); invoking 'abort' restart
Warning in install.packages :
unable to access index for repository https://cran.rstudio.com/src/contrib:
cannot open URL 'https://cran.rstudio.com/src/contrib/PACKAGES'
Installing package into ‘C:/Users/S_V_A/Documents/R/win-library/4.0’
(as ‘lib’ is unspecified)
Error in install.packages : error reading from connection
正しくインストールする
ありがとうございます、それも試してみます。ただ、どのパッケージの機能かわかっているのなら、なぜオンデマンドで自動インストールしなかったのか、謎ですねー。
ありがとうございます、それも試してみます。ただ、どのパッケージの機能かを知ることは謎として、なぜオンデマンドで自動インストールしなかったのかが不明です。
同じ機能(むしろ名前)が多くのパッケージに搭載されていることがあります。例えばdplyrパッケージをロードしてみてください。関数名のコンフリクトをたくさん見ることができます。
ありがとうございます、それも試してみます。ただ、どのパッケージの機能かわかっているのなら、なぜオンデマンドで自動インストールをしなかったのか、謎ですねー。
mlpackのパッケージを取ります。必要なものはほぼすべて揃っています。とても良い図書館だと思います。
グッドラック
同じ機能(むしろ名前)が多くのパッケージに含まれていることがあります。例えばdplyrのパッケージをダウンロードしてみる。関数名のコンフリクトが多く見受けられます。
あなたの方法を試しましたが、うまくいきません。
1と0への回帰を教えるのですか？
私の理解する限り、分類問題にラッソ回帰の考え方を最も軽率な方法で移し替えようとする試みがなされている)。
いいですね、分類問題ですでに使われている目標関数に、いろいろなペナルティを加えて（どれがいいのか調べる必要があります）、結果がどう変わるかを学ぶ必要がありますね。そうしないと、あるモデルを教えているのに、そのモデルの機能を全く別のモデルで選択してしまうという、奇妙なことになります - Rにすでに既製のパッケージがあるからというだけですが)
まあ、あるいは私が勘違いしているのか)
私が理解する限り、分類問題にラッソ回帰の考え方を最も軽率な方法で移し替えようとする試みがなされている）。
いいですね、分類問題ですでに使われている目標関数に、さまざまなペナルティ（どんなペナルティか理解する必要があります）を加えて、結果がどう変わるかを学ぶ必要がありますね。そうしないと、あるモデルを教えているのに、そのモデルの機能を全く別のモデルで選択してしまうという、奇妙なことになります - Rにすでに既製のパッケージがあるからというだけですが)
まあ、あるいは私が勘違いしているのですが）。
ここに、偶然うまくいったとしても、誰も評価してくれないという逆説的な状況がある。
評価基準がないため )このセリフは何を意味するのでしょうか？
?
モデルを学習させるために、1から1300までのインデックスを持つベクトルを作成する
なるほど、最初の200行を提出したんですねー。
でも、トレーニングの一環だと思っていたんです。
後にも先にも
試験日
1から1300までのインデックスを取る
そして、全部をとって最後のn個を引くということはできません。サンプルによってここの列の数が大きく異なるので、その方が都合がいいのです。
全部取って、最後のn個を引くことはできないのでしょうか。サンプルによってここの列の数が大きく違うので、その方が都合がいいのです。
どういうことですか？
一事が万事
すべてのデータがトリプレットとして定義されている場合、それらはどのようにテスト することができますか？
どういうことですか？
トラックありテストあり
すべてのデータがトレースとして定義されている場合、どのようにテストすれば よいのでしょうか？
コラムのことだと勘違いしていました。
それでも、すべての学習をサンプルファイルで行い、別のファイルでテストすることはできないのでしょうか？