写在前面
在此总结一些在数据分析/发掘中可能用到的功能，利便大家索引或者从一种语言迁移到另外一种。固然，这篇博客还会随时更新（不会另起一篇，为了利便大家索引），请大家文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23307.html
pip install *文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23307.html
安装；同理，为了利便索引，R中也以 ::表示了函数和函数所在包的名字，文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23307.html
install.packages(\"*\")文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23307.html
安装。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23307.html
连接器与io数据库IO类文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23307.html
| excel | xlsxWriter, pandas.(from/to)_excel, openpyxl | openxlsx::read.xlsx(2), xlsx::read.xlsx(2) |
| csv | csv.writer | read.csv(2), read.table |
| json | json | jsonlite |
| 图片 | PIL | jpeg, png, tiff, bmp |
统计类回归（包含统计以及机器学习）文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23307.html
| 普通最小二乘法回归(ols) | statsmodels.ols, sklearn.linear_model.LinearRegression | lm, |
| 广义线性回归(gls) | statsmodels.gls | nlme::gls, MASS::gls |
| 分位数回归(Quantile Regress) | statsmodels.QuantReg | quantreg::rq |
| 岭回归 | sklearn.linear_model.Ridge | MASS::lm.ridge, ridge::linearRidge |
| LASSO | sklearn.linear_model.Lasso | lars::lars |
| 最小角回归 | sklearn.linear_modle.LassoLars | lars::lars |
| 稳健回归 | statsmodels.RLM | MASS::rlm |
假定检修文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23307.html
| t检修 | statsmodels.stats.ttest_ind, statsmodels.stats.ttost_ind, statsmodels.stats.ttost.paired; scipy.stats.ttest_1samp, scipy.stats.ttest_ind, scipy.stats.ttest_ind_from_stats, scipy.stats.ttest_rel | t.test |
| ks检修(检修散布) | scipy.stats.kstest, scipy.stats.kstest_2samp | ks.test |
| wilcoxon(非参检修，差异检修) | scipy.stats.wilcoxon | wilcox.test |
| Shapiro-Wilk正态性检修 | 未知 | shapiro.test |
| Pearson相关系数检修 | scipy.stats.pearsonr | cor.test |
时间序列生存分析机器学习类回归文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23307.html
参见统计类文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23307.html
分类器LDA、QDASVM(支撑向量机)
| 支撑向量分类器（SVC） | sklearn.svm.SVC | e1071::svm |
| 非支撑向量分类器（nonSVC） | sklearn.svm.NuSVC | 未知 |
| 线性支撑向量分类器(Lenear SVC) | sklearn.svm.LinearSVC | 未知 |
基于邻近
| k-邻近分类器 | sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier | 未知 |
| 半径邻近分类器 | sklearn.neighbors.RadiusNeighborsClassifier | 未知 |
| 邻近重心分类器(Nearest Centroid Classifier) | sklearn.neighbors.NearestCentroid | 未知 |
贝叶斯
| 朴素贝叶斯 | sklearn.naive_bayes.GaussianNB | e1071::naiveBayes |
| 多维贝叶斯(Multinomial Naive Bayes) | sklearn.naive_bayes.MultinomialNB | 未知 |
| 伯努利贝叶斯(Bernoulli Naive Bayes) | sklearn.naive_bayes.BernoulliNB | 未知 |
决策树
| 决策树分类器 | sklearn.tree.DecisionTreeClassifier | tree::tree, party::ctree |
| 决策树回归器 | sklearn.tree.DecisionTreeRegressor | tree::tree, party::tree |
| 随机森林分类器 | sklearn.ensemble.RandomForestClassifier | randomForest::randomForest, party::cforest |
| 随机森林回归器 | sklearn.ensemble.RandomForestRegressor | randomForest::randomForest, party::cforest |
聚类
| kmeans | scipy.cluster.kmeans.kmeans | kmeans::kmeans |
| 分层聚类 | scipy.cluster.hierarchy.fcluster | (stats::)hclust |
| 包聚类(Bagged Cluster) | 未知 | e1071::bclust |
| DBSCAN | sklearn.cluster.DBSCAN | dbscan::dbsan |
| Birch | sklearn.cluster.Birch | 未知 |
| K-Medoids聚类 | pyclust.KMedoids(可靠性未知) | cluster.pam |
文本、NLP基本操作
| tokenize | nltk.tokenize(英), jieba.tokenize(中) | tau::tokenize |
| stem | nltk.stem | RTextTools::wordStem, SnowballC::wordStem |
| stopwords | stop_words.get_stop_words | tm::stopwords, qdap::stopwords |
| 中文分词 | jieba.cut, smallseg, Yaha, finalseg, genius | jiebaR |
主题模型
以上就是微观生活（93wg.com）关于“Python 以及 R 数据分析/发掘工具互查”的详细内容，希望对大家有所帮助！
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