Srikanth K S talegari

A list of tiny links to source the code directly:

gist	link	Detail
cutq	https:/tinyurl.com/quantilecut	Discretize a numeric vector along quantiles
cor2	https://tinyurl.com/cor2cor2	Compute correlations of columns of a dataframe of mixed types
require2	https://tinyurl.com/require2
dir_apply	https://tinyurl.com/dir-apply
FileStringR	https://tinyurl.com/filestringr	better use safer
store7z	https://tinyurl.com/store7z

R libraries for recommender systems

A list of R libraries for Recommender systems. Most of the libraries are good for quick prototyping.

Maintainer: Srikanth KS(talegari) Email: gmail me at sri dot teach (do write to me about packages ommited)

Package	Dev page	Description
recommenderlab	github	Provides a research infrastructure to test and develop recommender algorithms including UBCF, IBCF, FunkSVD and association rule-based algorithms
rrecsys	github	Implementations of several popular recommendation systems like Global/Item/User-Average baselines, Item-Based KNN, FunkSVD, BPR and weighted ALS for rapid prototyping

sudo add-apt-repository ppa:edd/misc
sudo apt-get update
sudo apt-get install libmlpack-dev libboost-all-dev libboost-program-options-dev libboost-serialization-dev libarmadillo-dev r-cran-rcpp r-cran-rcpparmadillo

in R: devtools::install_github("eddelbuettel/rcppmlpack2")

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	# optimal_scree ----
	#
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	#
	# author : Srikanth KS (talegari)
	# license : GNU AGPLv3 (http://choosealicense.com/licenses/agpl-3.0/)
	#
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	#
	# optimal_poly ----
	#
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	#
	# author : Srikanth KS (talegari)
	# license : GNU AGPLv3 (http://choosealicense.com/licenses/agpl-3.0/)
	#
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	#
	# R_packages_and_their_friends ----
	# version: 1
	#
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	#
	# author : Srikanth KS (talegari)
	# license : GNU AGPLv3 (http://choosealicense.com/licenses/agpl-3.0/)
	#

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	#
	# libraryQ ----
	#
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	#
	# author : Srikanth KS (talegari)
	# license : GNU AGPLv3 (http://choosealicense.com/licenses/agpl-3.0/)
	#
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	#
	# rString ----
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	#
	# author : Srikanth KS (talegari)
	# license : GNU AGPLv3 (http://choosealicense.com/licenses/agpl-3.0/)
	#
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	# how much memory did an execution use in MBs

	mem_usage <- function(...){
	exprs <- as.list(match.call(expand.dots = FALSE)$...)
	invisible(gc(reset = TRUE))
	start_mem <- sum(gc()[,2])

	lapply(exprs, eval, parent.frame())

	max_mem <- sum(gc()[,6])