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 .基本概念 .选择机器学习算法 .使用R进行机器学习 .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 gt 抽象化 gt 一般化。或者:收集数据 推理数据 归纳数据 发现规律 抽象化: 训练:用一个特定模型来拟合数据集的过程 用方程来拟合观测的数据:观测现象 数据呈现 模型建立 ...
2020-08-29 15:49 0 789 推荐指数:
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 ...
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 一:学习机器学习原因和能够解决的问题 1.原因 2.机器学习能够解决的问题 二:为什么选择python作为机器学习的语言 三:机器学习常用库简介 1.scikit-learn 2.Jupyter ...
欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 导语: 本文是对机器学习算法的一个概览,以及个人的学习小结。通过阅读本文,可以快速地对机器学习算法有一个比较清晰的了解。本文承诺不会出现任何数学公式及推导,适合茶余饭后轻松阅读,希望能让读者比较舒适地获取到一点有用的东西 ...
简介 机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论等多门学科。它是人工智能(AI)的核心,是使计算机具有智能的根本途径。目前已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、检测信用卡欺诈、证券市场分析、搜索引擎、无人驾驶、机器人等领域。 分类 按照学习方法 监督式学习 ...
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 ...