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就是R语言类率分布函数的开头字母。 比如说，正态分布是norm的化，那密度函数就是dnorm()，分布函数就是pnorm()， 更有用的是用相应分布生成随机数，比如rnorm()，就会生成服从正态分布的随机数。
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如果该参数设为是，以C形式的逃逸规则解释，也就是控制符如a， b， f， n， r， t， v，八进制和十六进制如40和x2A一样描述。任何其它逃逸字符都看着是自己，包括反斜杠。
dep_delay、air_time、hours都消失，只有新转换的gain、hours 、gain_per_hour三列。mutare()函数可以和前面提到的几个函数结合起来使用。
在R语言中，生成不同分布的各种类型的函数都是以d，p，q，r开头的，使用原理跟上面的正态分布都一样。
R语言中，和排序相关的常用函数有： order() ， sort() ， rank() ，一般是对向量进行操作，也可以对数据框的列进行操作。
nrow(leadership)是leadership这个数据集的行数（可能就是样本数），1：nrow(leadership) 是一个向量，从1到nrow(leadership)，sample(1：nrow(leadership)) 是将里面的这个向量进行随机排列了，不是之前那样的顺序了。
决策树的可视化挖掘 PBC系统可允许用户指定多个分裂点，导致多个分支，传统决策树算法数值属性都是二元划分。并且可以实现交互地构建树。
如何用R语言实现决策树C0模型 在决策树生成模型后，将预测数据作为输入，并与生成的模型连接进行求解即可。
0表示以斜线形式连接数的上下节点。1表示以垂线形式连接。R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。branch——用于指定决策树的外形，可取值：0表示以斜线形式连接数的上下节点。
叶节点。r语言决策树图形框上有圆和方框，其中圆表示内部节点，上面的小框代表叶节点。决策树是以树的形式表示选择及其结果的图形，图中的节点表示事件或选择，并且图形的边缘表示决策规则或条件。
stringr 包中的大部分函数具有统一风格的命名方式，以 str_ 开头，正则表达式也完全适用该包。字符串拼接函数 str_c ，与R语言自带的 paste 和 paste0 函数具有相同的作用。
paste(向量/字符串)：用于粘贴字符串，将多个字符串合并成一个：paste函数连接向量和字符串，根据R语言向量化处理的逻辑，并不是将字符串添加到向量的尾部，而是向量中的 每个 元素分别与字符串相连。
R语言常用函数整理本篇是基础篇，即R语言自带的函数。
首先声明，用R来处理字符串数据并不是一个很好的选择，还是推荐使用Perl或者Python等语言。不过R本身除了提供了一些常用的字符串处理函数，也对正则表达式有了一定的支持，具体各个函数的使用方法还是要参考R的帮助文档。
用法：unlist()函数的作用，就是将list结构的数据du，变zhi成非list的数据，即将list数据变成 字符串向量 或者数字向量的形式 如果是向量的话就直接输出向量 例子：in%相当于match()函数的一个缩写。
