Question

我不确定如何在R中有效地做到这一点：

B <- matrix(0,p,L+1)
  for(jj in 1:L){
    B[,jj+1] <- enet(y, X, B[,jj], lamgrid[jj+1], alpha, printitn) # enet returns a p-dim vector
  }

我尝试使用mapply，但是我不知道如何将最近计算出的B [，jj]作为参数传递。

B[,2:] <- mapply(function(b,l)<- enet(y, X, b, l, alpha, printitn), ???, lamgrid[2:])

Answer 1

$sql = "SELECT even.sid, even.datetime, count(*) as num_rows, count(distinct even.sid) as sessions, sum( even.targetbuttonname = 'konto' ) as num_konto, sum(devicetype ='Computer') as num_computer, sum(devicetype = 'Mobile') as num_mobile from events even INNER JOIN sessions ON even.sid = sessions.sid group by even.sid, even.datetime";不会这样做，它是广义的mapply。您需要的算法称为 scan 或prefix (or cumulative) sum。不幸的是，它没有内置在R中（the specific case of an actual sum and product中除外），我也不知道实现该操作的主流软件包。

无论哪种方式，您编写的循环可能都不是很完美，但是它的效率并不是问题，使用扫描算法并不会使其效率更高。

使用以前计算的输出作为输入的函数进行映射

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