目錄 1.基本概念 2.選擇機器學習算法 3.使用R進行機器學習 1.基本概念 機器學習:發明算法將數據轉化為智能行為 數據挖掘 VS 機器學習:前者側重尋找有價值的信息,后者側重執行已知的任務。后者是前者的先期准備 過程:數據——> ...
此書網上有英文電子版:Machine Learning with R Second Edition eBook .pdf 附帶源碼 評價本書:入門級的好書,介紹了多種機器學習方法,全部用R相關的包實現,案例十分詳實,理論與實例結合。 目錄 第一章 機器學習簡介 第二章 數據的管理和理解 第三章 懶惰學習 使用近鄰分類 第四章 概率學習 朴素貝葉斯分類 第五章 分而治之 應用決策樹和規則進行分類 第 ...
2016-07-19 09:01 0 10280 推薦指數:
目錄 1.基本概念 2.選擇機器學習算法 3.使用R進行機器學習 1.基本概念 機器學習:發明算法將數據轉化為智能行為 數據挖掘 VS 機器學習:前者側重尋找有價值的信息,后者側重執行已知的任務。后者是前者的先期准備 過程:數據——> ...
基本概念 利用線性的方法,模擬因變量與一個或多個自變量之間的關系。自變量是模型輸入值,因變量是模型基於自變量的輸出值。 因變量是自變量線性疊加和的結果。 線性回歸模型背后的邏輯——最小 ...
from:http://www.zhizhihu.com/html/y2009/410.html 機器學習是計算機科學和統計學的邊緣交叉領域,R關於機器學習的包主要包括以下幾個方面: 1)神經網絡(Neural Networks): nnet包執行單隱層前饋神經網絡,nnet是VR包的一部分 ...
#---------------------------------------- # 功能描述:演示NB建模過程 # 數據集:SMS文本信息 # tm包:維也納財經大學提供 #-------- ...
目錄 1.分類規則原理 1.1 1R單規則算法 1.2 RIPPER算法 2. 規則學習應用示例 1)收集數據 2)探索和准備數據 3)訓練數據 4)評估性能 5)提高性能 6)選擇 ...
目錄 1.理解支持向量機(SVM) 1)SVM特點 2)用超平面分類 3)對非線性空間使用核函數 2. 支持向量機應用示例 ...
目錄 1.理解回歸 1)簡單線性回歸 2)普通最小二乘估計 3)相關系數 4)多元線性回歸 2.線性回歸應用示例 ...
目錄 1.決策樹原理 2.決策樹應用示例 2.1)收集數據 2.2)探索和准備數據 2.3)訓練模型 2.4)評估模型性能 ...