THE-R4U

작고 유연한 데이터 요약 팩키지 - skimr

skimr은 최소한의 놀라움의 원칙에 부합하는 요약 통계에 대한 마찰없는 접근법을 제공하여 사용자가 자신의 데이터를 빨리 이해할 수있는 요약 통계를 표시합니다. 다른 데이터 유형을 처리하고 파이프 라인에 포함되거나 인간 판독기에 대해 멋지게 표시 될 수있는 skim_df 객체를 반환합니다.

설치

skimr의 버전 2는 매우 적극적으로 개발 중이며 출시 될 예정입니다. 버전 1은 중요한 문제에 대한 업데이트 만 받고

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library(xts)
 
xts1 <- xts(x=1:10, order.by=Sys.Date()-1:10)
data <- rnorm(5)
dates <- seq(as.Date("2017-05-01"), length=5, by="days")
xts2 <- xts(x=data, order.by=dates)
xts3 <- xts(x=rnorm(10), order.by=as.POSIXct(Sys.Date()+1:10), born=as.POSIXct("1899-05-08")
xts4 <- xts(x=1:10, order.by=Sys.Date()+1:10)
            
            

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텐서플로우 시작하기

글쓴이: 김정주(haje01@gmail.com)

이 문서는 텐서플로우 공식 페이지 내용을 바탕으로 만들어졌습니다.

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소개

텐서플로우(TensorFlow)는 기계 학습과 딥러닝을 위해 구글에서 만든 오픈소스 라이브러리입니다. 데이터 플로우 그래프(Data Flow Graph) 방식을 사용하였습니다.