目录 1.理解朴素贝叶斯 1)基本概念 2)朴素贝叶斯算法 2.朴素贝斯分类应用 1)收集数据 2)探索和准备数据 ...
功能描述:演示NB建模过程 数据集:SMS文本信息 tm包:维也纳财经大学提供 第一步:收集数据 import the CSV file sms raw lt read.csv Users chenyangang R语言 data sms spam.csv , stringsAsFactors FALSE 第二步:探索和准备数据 分类变量因子化 spam ham sms raw type lt ...
2016-04-01 15:53 2 1289 推荐指数:
目录 1.理解朴素贝叶斯 1)基本概念 2)朴素贝叶斯算法 2.朴素贝斯分类应用 1)收集数据 2)探索和准备数据 ...
此书网上有英文电子版:Machine Learning with R - Second Edition [eBook].pdf(附带源码) 评价本书:入门级的好书,介绍了多种机器学习方法,全部用R相关的包实现,案例十分详实,理论与实例结合。 目录 第一章 机器学习简介 第二章 数据 ...
目录 1.基本概念 2.选择机器学习算法 3.使用R进行机器学习 1.基本概念 机器学习:发明算法将数据转化为智能行为 数据挖掘 VS 机器学习:前者侧重寻找有价值的信息,后者侧重执行已知的任务。后者是前者的先期准备 过程:数据——> ...
基本概念 利用线性的方法,模拟因变量与一个或多个自变量之间的关系。自变量是模型输入值,因变量是模型基于自变量的输出值。 因变量是自变量线性叠加和的结果。 线性回归模型背后的逻辑——最小 ...
from:http://www.zhizhihu.com/html/y2009/410.html 机器学习是计算机科学和统计学的边缘交叉领域,R关于机器学习的包主要包括以下几个方面: 1)神经网络(Neural Networks): nnet包执行单隐层前馈神经网络,nnet是VR包的一部分 ...
目录 1.分类规则原理 1.1 1R单规则算法 1.2 RIPPER算法 2. 规则学习应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练数据 4)评估性能 5)提高性能 6)选择 ...
目录 1.理解支持向量机(SVM) 1)SVM特点 2)用超平面分类 3)对非线性空间使用核函数 2. 支持向量机应用示例 ...
目录 1.理解回归 1)简单线性回归 2)普通最小二乘估计 3)相关系数 4)多元线性回归 2.线性回归应用示例 ...