Top 100 bài hát r&b của năm 2010 năm 2022

Nhachaynhat.net. Con số 100 vốn được xem như một con số vừa đủ nhưng vẫn rất trọn vẹn, vì thế, các Top 100 cũng được hình thành dựa trên khái niệm này, trong đó, các ca khúc trong mỗi một Top 100 lại được đánh giá, nhìn nhận và chọn lọc theo cách riêng của từng đơn vị, tổ chức... NhacCuaTui giới thiệu đến người dùng website những Top 100 nổi bật nhất được chọn lọc từ những hiệp hội, đơn vị quốc tế cũng như những Top 100 "cây nhà lá vườn" dựa trên chính gout nghe nhạc độc đáo của riêng user NhacCuaTui.com.

Xem toàn bộ ▼

46.

Chân Ái

- Orange, Khói, Châu Đăng Khoa

69.

Vệ Tinh

- HIEUTHUHAI, Hoàng Tôn, Kewtiie

Playlist | album Top 100 Bài Hát Nhạc Việt Hay Nhất. Bạn có thể nghe online, download [tải bài hát] trong playlist | album

tốc độ cao về máy với các chất lượng 128kbps, 320kbps, lossless hoàn toàn miễn phí.

R là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất để thực hiện phân tích thống kê và mô hình dự đoán.Nhiều cuộc khảo sát và nghiên cứu gần đây đã tuyên bố "R" nắm giữ một tỷ lệ phần trăm thị phần tốt trong ngành phân tích.Vai trò của nhà khoa học dữ liệu thường đòi hỏi một ứng cử viên phải biết ngôn ngữ lập trình R/Python.Những người biết ngôn ngữ lập trình R thường được trả nhiều hơn các lập trình viên Python và SAS.Về mặt tiến bộ trong phần mềm R, nó đã cải thiện rất nhiều trong những năm gần đây.Nó hỗ trợ tính toán song song và tích hợp với các công nghệ dữ liệu lớn.

Sau đây là danh sách các câu hỏi phỏng vấn lập trình R thường gặp nhất với câu trả lời chi tiết.Nó bao gồm một số câu hỏi cơ bản, nâng cao hoặc khó liên quan đến R. Ngoài ra, nó bao gồm các câu hỏi phỏng vấn liên quan đến khoa học dữ liệu với R.

1. Làm thế nào để xác định kiểu dữ liệu của một đối tượng?

Lớp [] được sử dụng để xác định kiểu dữ liệu của một đối tượng.Xem ví dụ dưới đây -is used to determine data type of an object. See the example below -

x
class[x]

Nó trả về yếu tố.

Để xác định cấu trúc của một đối tượng, sử dụng hàm str []:str[] function :

str [x] trả về "yếu tố w/ 5 cấp"

Ví dụ 2:

XX
class[xx]

Nó trả về & nbsp; "data.frame".

str [xx] trả về 'dữ liệu.frame': & nbsp; 5 obs.của & nbsp; 1 biến: $ var1: int returns 'data.frame' : 5 obs. of  1 variable: $ var1: int

2. & nbsp; Hàm sử dụng chế độ [] là gì?

Nó trả về chế độ lưu trữ của một đối tượng.

x
mode[x]

Nó trả về yếu tố.numeric.

x
mode[x]

Nó trả về yếu tố.

Lớp đối tượng

Để xác định cấu trúc của một đối tượng, sử dụng hàm str []:"factor" to store categorical variables. It tells R that a variable is nominal or ordinal by making it a factor.

str [x] trả về "yếu tố w/ 5 cấp"
gender = factor[gender]
gender

Ví dụ 2:

XXtable function is used to calculate the count of each categories of a categorical variable.

Nó trả về & nbsp; "data.frame".
table[gender]

2. & nbsp; Hàm sử dụng chế độ [] là gì?% of values in each group, you can store the result in data frame using data.frame function and the calculate the column percent.

Nó trả về chế độ lưu trữ của một đối tượng.
t$percent= round[t$Freq / sum[t$Freq]*100,2]

Hàm chế độ

Nó trả về danh sách.cumsum function is used to calculate the cumulative sum of a categorical variable.

3. Cấu trúc dữ liệu nào được sử dụng để lưu trữ các biến phân loại?
x = table[gender]
cumsum[x]

Giới tính = C [1,2,1,2,1,2] Giới tính = Yếu tố [Giới tính] Giới tínhcumulative percentage of values, see the code below :

4. Làm thế nào để kiểm tra phân phối tần số của một biến phân loại?
t$cumfreq = cumsum[t$Freq]
t$cumpercent= round[t$cumfreq / sum[t$Freq]*100,2]

Giới tính = Factor [C ["M", "F", "F", "M", "F", "F"]] Bảng [giới tính]

Đầu rahist function is used to produce the histogram of a variable.

Nếu bạn muốn bao gồm % các giá trị trong mỗi nhóm, bạn có thể lưu trữ kết quả trong khung dữ liệu bằng hàm dữ liệu.Frame và tính toán phần trăm cột.
hist[df, right=FALSE]

Phân phối tần số

5. & NBSP; Cách kiểm tra phân phối tần số tích lũy của biến phân loại
hist[df,  right=FALSE,  col=colors, main="Main Title ", xlab="X-Axis Title"]

Hàm CUMSUM được sử dụng để tính tổng tích lũy của một biến phân loại.

Giới tính = Factor [C ["M", "F", "F", "M", "F", "F"]] x = Bảng [Giới tính] Cumsum [x]table function and then apply barplot function to produce bar graph

Tổng tích lũy
mydata.count= table[mydata]
barplot[mydata.count]

Nếu bạn muốn xem tỷ lệ phần trăm tích lũy của các giá trị, hãy xem mã bên dưới:

t = data.frame [bảng [giới tính]] t $ cumfreq = cumsum [t $ freq] t $ cumpercent = vòng [t $ cumfreq / sum [t $ freq]*100,2]
barplot[mydata.count, col=colors, main="Main Title ", xlab="X-Axis Title"]

6. Cách tạo biểu đồ

Hàm Hist được sử dụng để tạo biểu đồ của một biến.table function and then apply pie function to produce pie chart.

df = mẫu [1: 100, 25] hist [df, right = false]
mydata.count= table[mydata]
pie[mydata.count, col=rainbow[12]]

Để cải thiện bố cục biểu đồ, bạn có thể sử dụng mã bên dưới

colors = c ["đỏ", "vàng", "xanh", "tím", "cam", "xanh", "hồng", "cyan"] hist [df, & nbsp; right = false, & nbsp; col = col = col =Màu sắc, main = "Tiêu đề chính", xlab = "tiêu đề trục X"]

x
y % đột biến [var = hợp tác [x, y, z]]]
data %>% mutate[var=coalesce[X,Y,Z]]

18. Làm thế nào để tính giá trị tối đa cho các hàng?

Hãy tạo khung dữ liệu mẫu

dt1 = read.table [text = "x y z 7 na 5 2 4 5", tiêu đề = true]
X Y Z
7 NA 5
2 4 5
", header=TRUE]

Với hàm application [], chúng ta có thể yêu cầu r để áp dụng hàng hàm tối đa.NA, RM = true được sử dụng để nói r để bỏ qua các giá trị bị thiếu trong khi tính toán giá trị tối đa.Nếu nó không được sử dụng, nó sẽ trả lại NA.apply[] function, we can tell R to apply the max function rowwise. The na,rm = TRUE is used to tell R to ignore missing values while calculating max value. If it is not used, it would return NA.

dt1 $ var = Áp dụng [dt1,1, function [x] max [x, na.rm = true]] & nbsp;

19. Số lượng số 0 liên tiếp

dt2 = read.table [text = "a b c 8 0 0 6 0 5", tiêu đề = true]
A B C
8 0 0
6 0 5
", header=TRUE]

Áp dụng [dt2,1, function [x] sum [x == 0]]

20. Mã sau có hoạt động không?

Ifelse [df $ var1 == na, 0,1]

Nó không hoạt động.Hoạt động logic trên NA trả về NA.Nó không đúng hay sai.

Mã này hoạt động ifelse [is.na [df $ var1], 0,1] 21.Giá trị cuối cùng của X After & NBSP; chạy chương trình sau là gì?ifelse[is.na[df$var1], 0,1]


21. What would be the final value of x after running the following program?

x = 3 nhiều
mult % filter[arr_delay > 30 & dest == "IAH"] %>%
  group_by[carrier] %>% summarise[avg = mean[arr_delay], size = n[]]
toc[]

Kết quả: Gói dữ liệu.Table mất 0,04 giây.trong khi gói DPPLYR mất 0,07 giây.Vì vậy, Data.Table là khoảng.Nhanh hơn 40% so với dplyr.Vì bộ dữ liệu được sử dụng trong ví dụ có kích thước trung bình, không có sự khác biệt đáng chú ý giữa hai.Khi kích thước của dữ liệu tăng lên, sự khác biệt của thời gian thực hiện trở nên lớn hơn.33.Làm thế nào để đọc tệp CSV lớn trong r?data.table package took 0.04 seconds. whereas dplyr package took 0.07 seconds. So, data.table is approx. 40% faster than dplyr. Since the dataset used in the example is of medium size, there is no noticeable difference between the two. As size of data grows, the difference of execution time gets bigger.

33. How to read large CSV file in R?

Chúng ta có thể sử dụng hàm fread [] của gói dữ liệu.fread[] function of data.table package.

Thư viện [data.table] yyy = fread ["c: \\ users \\ Dave \\ example.csv", header = true]
yyy = fread["C:\\Users\\Dave\\Example.csv", header = TRUE]

Chúng ta cũng có thể sử dụng chức năng read.big.matrix [] của gói bigmemory.read.big.matrix[] function of bigmemory package.

34. Sự khác biệt giữa hai chương trình sau đây là gì?

1. Temp = data.frame [v1
2. temp = data.frame[v1=c[1:10],v2=c[5:14]]

Trong trường hợp đầu tiên, nó đã tạo ra hai vectơ v1 và v2 và nhiệt độ khung dữ liệu có 2 biến có tên biến không đúng.Mã thứ hai tạo ra một tạm thời khung dữ liệu với tên biến thích hợp.

35. Cách xóa tất cả các đối tượng

rm [list = ls []]

36. Các thuật toán sắp xếp khác nhau trong R là gì?

Các thuật toán phân loại chính năm:

1. Sắp xếp bong bóng
2. Lựa chọn sắp xếp
3. Hợp nhất sắp xếp
4. Sắp xếp nhanh chóng
5. Thùng sắp xếp

37. Sắp xếp dữ liệu theo nhiều biến

Tạo khung dữ liệu mẫu

mydata = data.frame [scord = ifelse [sign [rnorm [25]] ==-1,1,2], & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp;[1:25]]
                    experience= sample[1:25]]

Nhiệm vụ: & nbsp; bạn cần sắp xếp biến điểm theo thứ tự tăng dần và sau đó sắp xếp trải nghiệm biến theo thứ tự giảm dần.You need to sort score variable on ascending order and then sort experience variable on descending order.

Phương pháp cơ sở r

mydata1

Với gói dplyr

Thư viện [dplyr] myData1 = Sắp xếp [mydata, scoor, desc [kinh nghiệm]]
mydata1 = arrange[mydata, score, desc[experience]]

38. Thả nhiều biến

Giả sử bạn cần xóa 3 biến - x, y và z khỏi khung dữ liệu "mydata".

Phương pháp cơ sở r

mydata1

Với gói dplyr

Thư viện [dplyr] myData1 = Sắp xếp [mydata, scoor, desc [kinh nghiệm]]
df = select[mydata, -c[x,y,z]]

38. Thả nhiều biến

Giả sử bạn cần xóa 3 biến - x, y và z khỏi khung dữ liệu "mydata".

df = tập hợp con [mydata, select = -c [x, y, z]]

Với gói dplyr & nbsp;

Thư viện [dplyr] df = select [mydata, -c [x, y, z]]

40. Cách lưu mọi thứ trong phiên r

lưu.image [file = "dt.rdata"]

41. Làm thế nào r xử lý các giá trị bị thiếu?

Thiếu giá trị được đại diện bởi vốn NA.

Phương pháp cơ sở r

mydata1

Với gói dplyr

Thư viện [dplyr] myData1 = Sắp xếp [mydata, scoor, desc [kinh nghiệm]]
test1 = distinct[data, y, .keep_all= TRUE]

38. Thả nhiều biến

Giả sử bạn cần xóa 3 biến - x, y và z khỏi khung dữ liệu "mydata".

df = tập hợp con [mydata, select = -c [x, y, z]]

Với gói dplyr & nbsp;

Let's set 2 dates :

Thư viện [dplyr] df = select [mydata, -c [x, y, z]]

40. Cách lưu mọi thứ trong phiên r
difftime[dates[2], dates[1], units = "days"]
floor[difftime[dates[2], dates[1], units = "weeks"]]
floor[difftime[dates[2], dates[1], units = "days"]/365]

lưu.image [file = "dt.rdata"]

41. Làm thế nào r xử lý các giá trị bị thiếu?
interval[dates[1], dates[2]] %/% hours[1]
interval[dates[1], dates[2]] %/% days[1]
interval[dates[1], dates[2]] %/% weeks[1]
interval[dates[1], dates[2]] %/% months[1]
interval[dates[1], dates[2]] %/% years[1]

Thiếu giá trị được đại diện bởi vốn NA.

45. How to add 3 months to a date

Để tạo dữ liệu mới mà không có bất kỳ giá trị thiếu nào, bạn có thể sử dụng mã bên dưới:
mydate + months[3]

DF

Để tạo dữ liệu mới mà không có bất kỳ giá trị thiếu nào, bạn có thể sử dụng mã bên dưới:
library[lubridate]
date[mydate] # Extracting date part
format[mydate, format="%H:%M:%S"] # Extracting time part

DF

42. Cách xóa các giá trị trùng lặp bằng một cột
month[mydate]
year[mydate]
hour[mydate]
minute[mydate]
second[mydate]

Giả sử bạn có một dữ liệu bao gồm 25 hồ sơ.Bạn được yêu cầu loại bỏ các bản sao dựa trên một cột.Trong ví dụ, chúng tôi đang loại bỏ các bản sao theo biến Y.

data = data.frame [y = mẫu [1:25, thay thế = true], x = rnorm [25]]

1. test = tập hợp con [dữ liệu,! trùng lặp [dữ liệu [, "y"]]]]]
2. Phương pháp DPPLYR & NBSP;
3. Thư viện [dplyr] test1 = khác biệt [dữ liệu, y, .keep_all = true]

43. Gói nào được sử dụng để chuyển dữ liệu với r

Các gói Reshape2 và Tidyr là các gói phổ biến nhất để định hình lại dữ liệu trong R.

Giải thích: Chuyển đổi dữ liệu

44. Tính số giờ, ngày, tuần, tháng và năm giữa 2 ngày, hãy đặt 2 ngày:

ngày

Difftime [ngày [2], ngày [1], đơn vị = "giờ"] Difftime [ngày [2], ngày [1], đơn vị = "ngày"] sàn [Difftime [ngày [2], ngày [1],đơn vị = "tuần"]] sàn [Difftime [ngày [2], ngày [1], đơn vị = "ngày"]/365]

Với gói Lubridate

Khoảng thời gian thư viện [Lubridate] [ngày [1], ngày [2]] %/ % giờ [1] khoảng [ngày [1], ngày [2]] %/ % ngày [1][2]] %/ % tuần [1] khoảng [ngày [1], ngày [2]] %/ % tháng [1] khoảng [ngày [1], ngày
x = sample[1:50, 10]  
x

Số tháng đơn vị không được bao gồm trong hàm Difftime [] cơ sở để chúng ta có thể sử dụng hàm khoảng [] của gói LubRidate [].45.Cách thêm 3 tháng vào một ngày

mydate

46. Trích xuất ngày và thời gian từ dấu thời gian

rank[x]

Trích xuất các khoảng thời gian khác nhau

Ngày [MyDate] Tháng [MyDate] Năm [MyDate] Giờ [MyDate] Phút [MyDate] Thứ hai [MyDate]

order[x]

47. Những cách khác nhau để viết vòng lặp trong r

Chủ yếu có ba cách để viết vòng lặp trong r

Nếu bạn chạy x [order [x]], nó sẽ cho bạn kết quả tương tự như hàm sort [].Sự khác biệt giữa hai hàm này nằm ở hai hoặc nhiều chiều của dữ liệu [hai hoặc nhiều cột].Nói cách khác, hàm sort [] không thể được sử dụng cho nhiều hơn 1 chiều trong khi x [thứ tự [x]] có thể được sử dụng.x[order[x]], it would give you the same result as sort[] function. The difference between these two functions lies in two or more dimensions of data [two or more columns]. In other words, the sort[] function cannot be used for more than 1 dimension whereas x[order[x]] can be used.

50. & nbsp; trích xuất các biến số

cols
abc = mydata [,cols]

Khoa học dữ liệu với câu hỏi phỏng vấn r

Danh sách dưới đây chứa các câu hỏi phỏng vấn thường gặp nhất cho vai trò của nhà khoa học dữ liệu.Hầu hết các vai trò liên quan đến khoa học dữ liệu hoặc mô hình dự đoán đều yêu cầu ứng cử viên phải đối thoại tốt với R và biết cách phát triển và xác nhận các mô hình dự đoán với R.

51. Chức năng nào được sử dụng để xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính?

Hàm Lm [] được sử dụng để lắp mô hình hồi quy tuyến tính.

52. Làm thế nào để thêm tương tác trong mô hình hồi quy tuyến tính?

: Một tương tác có thể được tạo bằng cách sử dụng dấu hiệu ruột kết [:].Ví dụ, X1 và X2 là hai yếu tố dự đoán [biến độc lập].Sự tương tác giữa các biến có thể được hình thành như x1: x2. & Nbsp; xem ví dụ dưới đây -x1:x2. 
See the example below -

linreg1

Mã trên tương đương với mã sau:

linreg1

Mã trên tương đương với mã sau: It implies including both main effects [x1 + x2] and interaction [x1:x2].

53. How to check autocorrelation assumption for linear regression?

x1: x2 - Nó ngụ ý bao gồm cả hai hiệu ứng chính [x1 + x2] & nbsp; và tương tác [x1: x2] .53.Làm thế nào để kiểm tra giả định tự tương quan cho hồi quy tuyến tính?

54. Which function is useful for developing a binary logistic regression model?

durbinwatsontest [] hàm54.Chức năng nào hữu ích để phát triển mô hình hồi quy logistic nhị phân?

55. How to perform stepwise variable selection in logistic regression model?

Hàm Glm [] với & nbsp; family = "Binomial" 55.Làm thế nào để thực hiện lựa chọn biến từng bước trong mô hình hồi quy logistic?

56. How to do scoring in the logistic regression model?

Chạy chức năng Bước [] sau khi xây dựng mô hình logistic với hàm glm [].56.Làm thế nào để ghi điểm trong mô hình hồi quy logistic?

Chạy dự đoán [logit_model, xác thực_data, type = "phản hồi"]

57. Làm thế nào để chia dữ liệu thành đào tạo và xác nhận?
train