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  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：567296
    • 提供者：weixin_42168830

  1. Peer-graded-Assignment-Getting-and-Cleaning-Data-Course-Project-源码

  2. 同行评分作业和清洁数据课程项目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42121412

  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：118784
    • 提供者：weixin_42137032

  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

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42117224

  1. 获取和清洗数据课程项目-源码

  2. 获取和清洗数据课程项目 同行评分作业和清洁数据课程项目 该项目的目的是演示您收集，使用和清理数据集的能力。 目的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。 您将需要提交：1）如下所述的整洁数据集，2）使用执行分析的脚本指向Github存储库的链接，以及3）描述变量，数据和任何转换的代码本。或您执行的清理工作，以清理称为CodeBook.md的数据。 您还应该在脚本中的回购中包含README.md。 此仓库说明了所有脚本的工作方式以及它们的连接方式。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42140716

  1. 获取和清洗数据课程项目-源码

  2. 获取和清洗数据课程项目 同行评分的作业：“获取和清洁数据”课程项目此存储库是Nunno Nugroho提交的“获取和清洁数据”课程项目。 它包含有关如何对“人类活动”识别数据集进行分析的说明。 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，数据以及我为清理数据而执行的任何转换或工作 run_analysis.R执行数据准备，然后执行课程项目的定义中所述的5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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：117760
    • 提供者：weixin_42138780

  1. 获取和清洗数据课程项目-源码

  2. 背景同行评分作业分配和清洁数据课程项目，2016年10月 ##获取和清理数据-同行评估项目 该项目的目的是演示您收集，使用和清理数据集的能力。 目的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。 您将需要提交：1）如下所述的整洁数据集，2）使用执行分析的脚本指向Github存储库的链接，以及3）描述变量，数据和任何转换的代码本。或您执行的清理工作，以清理称为CodeBook.md的数据。 您还应该在脚本中的回购中包含README.md。 此仓库说明了所有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：107520
    • 提供者：weixin_42109545