Re: [R-es] Problemas de instalación

2015-12-09 Por tema Víctor Granda García
Hola Justo. Por el error que te da parece que te falta el paquete lme4 para poder cargar Rcommander. En Windows no estoy 100% seguro, pero al menos en linux cada vez que actualizo a una versión mayor de R los paquetes me los guarda en otra carpeta distinta para la nueva versión, por lo que tengo

Re: [R-es] Problemas de instalación

2015-12-09 Por tema miguel.angel.rodriguez.muinos
Hola Justo. Puede que tu problema tenga que ver con los mirrors httpS (ves menos en el CRAN porque hay menos que http o ftp) y la instalación de algunos paquetes. Aunque usar https es una opción más que recomendable, en determinadas circunstancias (que todavía no tengo exactamente claras) parece

[R-es] Problemas de instalación

2015-12-09 Por tema Justo de Jorge Moreno
Buenos días, He cambiado la versión de R como siempre a través de: install.packages("installr") library(installr) updateR() En esta ocasión trabajando bajo windows 10. La versión 3.2.2 me ofrece menos mirror, pero mi principal problema es que no soy capaz de trabajar con Rcommander (ahora lo hago

[R-es] SVM hadoop

2015-12-09 Por tema MªLuz Morales
Buenos días, alguien sabe si hay alguna manera de implementar una máquina de soporte vectorial (svm) con R-hadoop?? Mi interés es hacer procesamiento big data con svm. Se que en R, existen los paquetes {RtextTools} y {e1071} que permiten hacer svm. Pero no estoy segura de que el algoritmo sea

Re: [R-es] SVM hadoop

2015-12-09 Por tema Javier Marcuzzi
Estimados Un día leí algo en el siguiente hipervínculo, pero nunca lo use. http://blog.revolutionanalytics.com/2015/06/using-hadoop-with-r-it-depends.html Javier Rubén Marcuzzi De: Carlos J. Gil Bellosta Enviado: miércoles, 9 de diciembre de 2015 14:33 Para: MªLuz Morales CC: r-help-es

Re: [R-es] SVM hadoop

2015-12-09 Por tema Carlos J. Gil Bellosta
No, no correrán en paralelo si usas los SVM de paquetes como e1071. No obstante, tienes, por un lado, los trucos habituales para hacer algo "parecido" a SVM o "basado" en SVM pero que no sea SVM. Si es que eso te vale. Puedes probar a hacerlo con mllib (sobre Spark), como aquí