《机器学习与数据科学(基于R的统计学习方法)》——2.1 管理你的工作目录

简介:

本节书摘来异步社区《机器学习与数据科学(基于R的统计学习方法)》一书中的第2章,第2.1节,作者:【美】Daniel D. Gutierrez(古铁雷斯),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

2.1 管理你的工作目录

在R环境中开始一个新的机器学习项目时,一个基本的步骤是决定在哪里存储你的工作内容。工作目录用于储存各种组成你项目的文件,包括数据文件、R脚本、图表文件、RDATA文件,也包含你分析得出的文件(Word、PowerPoint等格式)。有些人使用工作目录下的“data”子文件夹来存储这些数据文件。

一旦创建了工作目录,你就需要在R环境中管理它的位置。R有两条命令来管理工作目录:getwd()用于检索目前的工作目录,setwd()用于创建新的工作目录。在打开RStudio时,你可以在R控制台中用setwd()函数来创建工作目录,下面是使用相对路径的方法:

> setwd("./MYPROJECT")
> getwd()
[1] "C:/Users/Dan/MYPROJECT"```
使用绝对路径的方法,你可以使用以下语法:

setwd("/Users/dan/MYPROJECT")
getwd()
[1] "C:/Users/dan/MYPROJECT"`

如果你和我一样,也是Windows用户,希望使用Windows的语法,即使用反斜杠()指定路径名,那么你需要使用特殊的双反斜杠(),如下所示:

> setwd("C:\\Users\\Dan\\MYPROJECT")
> getwd()
[1] "C:/Users/Dan/MYPROJECT"```
管理工作目录的另一个方法是使用RStudio的功能:Session -> Set Working Directory -> Choose Directory来指向你需要的目录。
相关文章
|
1月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 存储
【机器学习】数据清洗——基于Numpy库的方法删除重复点
【机器学习】数据清洗——基于Numpy库的方法删除重复点
73 1
|
1月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 Python
【机器学习】数据清洗——基于Pandas库的方法删除重复点
【机器学习】数据清洗——基于Pandas库的方法删除重复点
52 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
大数据分析的技术和方法:从深度学习到机器学习
大数据时代的到来,让数据分析成为了企业和组织中不可或缺的一环。如何高效地处理庞大的数据集并且从中发现潜在的价值是每个数据分析师都需要掌握的技能。本文将介绍大数据分析的技术和方法,包括深度学习、机器学习、数据挖掘等方面的应用,以及如何通过这些技术和方法来解决实际问题。
52 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
实现机器学习算法时,特征选择是非常重要的一步,你有哪些推荐的方法?
实现机器学习算法时,特征选择是非常重要的一步,你有哪些推荐的方法?
27 1
|
7天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
《Python 简易速速上手小册》第9章:数据科学和机器学习入门(2024 最新版)
《Python 简易速速上手小册》第9章:数据科学和机器学习入门(2024 最新版)
19 1
|
27天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
利用机器学习优化数据中心的能耗管理
在数据中心管理和运营领域,能耗优化是提高经济效益和环境可持续性的关键。本文提出了一种基于机器学习的方法来优化数据中心的能源消耗,通过实时监控与智能调节系统参数以降低总体能耗。研究采用多种算法对比分析,包括监督式学习、非监督式学习以及强化学习,并在此基础上设计出一套综合策略。该策略不仅提升了能效比(PUE),还保证了系统的高可靠性和性能稳定性。文章的结构首先介绍数据中心能耗管理的重要性,然后详细阐述所提出的机器学习模型及其实现过程,最后通过实验结果验证了方法的有效性。
|
28天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
构建高效机器学习模型的策略与优化方法
在机器学习领域,构建一个既高效又准确的预测模型是每个数据科学家追求的目标。本文将探讨一系列策略和优化方法,用于提高机器学习模型的性能和效率。我们将从数据处理技巧、特征选择、算法调优以及模型评估等方面进行详细讨论。特别地,文章将重点介绍如何通过集成学习和自动化模型调优工具来提升模型的泛化能力。这些技术不仅能帮助减少过拟合的风险,还能确保模型在未知数据集上的表现更加鲁棒。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 大数据
利用机器学习优化数据中心的能效管理
【2月更文挑战第17天】 在数据中心的运营过程中,能效管理是维持可持续性和成本效益的关键。本文探讨了一种基于机器学习的方法来优化数据中心的能源使用效率。通过分析历史能耗数据和实时工作负载信息,构建了一个预测模型来指导冷却系统的动态调整,以减少不必要的能源消耗。实验结果表明,该方法能够有效降低能耗,同时保证数据中心的性能和可靠性。
24 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 存储
使用机器学习算法进行文本分类的方法与实践
本文将介绍使用机器学习算法进行文本分类的方法与实践。通过分析文本特征、选择合适的机器学习算法和构建有效的训练模型,可以实现准确和高效的文本分类任务。我们还将探讨如何处理文本数据预处理、特征提取和模型评估等方面的关键问题,以帮助读者更好地应用机器学习技术解决文本分类挑战。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 Java
现代数据科学中的机器学习技术发展与应用
本文探讨了现代数据科学领域中机器学习技术的发展和应用。我们介绍了机器学习的基本概念和原理,并探讨了它在前端、后端、Java、Python、C以及数据库等多种技术领域的具体应用。通过深入剖析不同领域的案例研究,我们展示了机器学习在解决实际问题和推动技术创新方面的巨大潜力。最后,我们对未来机器学习技术的发展趋势进行了展望。

热门文章

最新文章