第1章 使用R语言 #machine learing for heckers #chapter 1 library(ggplot2) library(plyr) #.tsv文件用制表符进行分割#字符串默认为factor类型,因此stringsAsFactors置 ...
简介 统计学一直在研究如何从数据中得到可解释的东西,而机器学习则关注如何将数据变成一些实用的东西。对两者做出如下对比更有助于理解 机器学习 这个术语:机器学习研究的内容是教给计算机一些知识,再让计算机利用这些知识完成其他的任务。相比之下,统计学则更倾向于开发一些工具来帮助人类认识世界,以便人类可以更加清晰地思考,从而做出更佳的决策。 在机器学习中,学习指的是采用一些算法来分析数据的基本结构,并且辨 ...
2020-02-18 20:50 0 694 推荐指数:
第1章 使用R语言 #machine learing for heckers #chapter 1 library(ggplot2) library(plyr) #.tsv文件用制表符进行分割#字符串默认为factor类型,因此stringsAsFactors置 ...
第1章:数据处理技巧 案例1: 数据:6,0000条不明飞行物(UFO)的目击纪录和报道。主要目击纪录发生在美国。 问题:面对这份数据的时空维度,我们可能会有以下疑问:UFO的出现是否有周期性规律?美国的不同州出现的UFO记录如果有区别,有哪些区别? 主要内容 ...
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 ...
#---------------------------------------- # 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 #-------- ...
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 ...