R - Распараллеливание обучения нескольких моделей (с dplyr и purrr)

Это продолжение допредыдущий вопрос об изучении нескольких моделей.Случай использования состоит в том, что у меня есть несколько наблюдений для каждого предм...

совет по использованию dplyr :: do vs purrr: map, tidy :: nest, для прогнозов

Я только что наткнулся на пакет purrr, и я думаю, что это немного помогло бы мне с точки зрения того, что я хочу сделать - я просто не могу собрать его вмест...

Ошибка разбора: «Trailing Garbage» при попытке разбора столбца JSON во фрейме данных

У меня есть файл журнала, который выглядит какэтот.Я пытаюсь разобрать JSON в

Использование purrr :: map для итерации линейной модели по столбцам во фрейме данных

Я пытаюсь выполнить упражнение, чтобы лучше узнать, как использовать функцию карты в мурлыканье. Я создаю некоторые случайные данные (10 столбцов из 10 точек...

используя данные ОП, ответ будет

ю что естьмного связанные вопросы здесь, на SO, но я ищу решение мурлыкания, пожалуйста, не одно из списка примененных функций или cbind / rbdind (я хочу вос...

Подмножество столбцов также доступно.

лал

...

ользую функцию map пакета purrr в R, которая выдает в качестве вывода список. Теперь я хотел бы, чтобы вывод был именованным списком на основе ввода. Пример ...

Я использовал ваше гнездовое решение для решения многих моих сложных проблем. Это такая полезная стратегия, не могли бы вы написать блог о том, как эффективно ее использовать, и написать через r-bloggers.com.

 я и я в порядке с ответом Хэдли, но это иронично идет о тех самых вещах, которые OP заявил заранее, он не спрашивал.

ли причина, почему я должен использовать map(<list-like-object>, function(x) <do stuff>)вместо lapply(<list-like-object>, function(x) <do stuff>)результат должен быть таким же, и сделанные мной тесты показывают, чтоlapply немного быстрее ...

Но я не настолько хорош в мурлыкании. Вот как бы я это сделал:

зентативные выборочные данные (список списков): l <- list(structure(list(a = -1.54676469632688, b = "s", c = "T", d = structure(list(id = 5L, label = "Utah", link = "Asia/Anadyr", score = -0.21104594634643), .Names = c("id", "label", "link", ...