第1章 使用R語言 #machine learing for heckers #chapter 1 library(ggplot2) library(plyr) #.tsv文件用制表符進行分割#字符串默認為factor類型,因此stringsAsFactors置 ...
簡介 統計學一直在研究如何從數據中得到可解釋的東西,而機器學習則關注如何將數據變成一些實用的東西。對兩者做出如下對比更有助於理解 機器學習 這個術語:機器學習研究的內容是教給計算機一些知識,再讓計算機利用這些知識完成其他的任務。相比之下,統計學則更傾向於開發一些工具來幫助人類認識世界,以便人類可以更加清晰地思考,從而做出更佳的決策。 在機器學習中,學習指的是采用一些算法來分析數據的基本結構,並且辨 ...
2020-02-18 20:50 0 694 推薦指數:
第1章 使用R語言 #machine learing for heckers #chapter 1 library(ggplot2) library(plyr) #.tsv文件用制表符進行分割#字符串默認為factor類型,因此stringsAsFactors置 ...
第1章:數據處理技巧 案例1: 數據:6,0000條不明飛行物(UFO)的目擊紀錄和報道。主要目擊紀錄發生在美國。 問題:面對這份數據的時空維度,我們可能會有以下疑問:UFO的出現是否有周期性規律?美國的不同州出現的UFO記錄如果有區別,有哪些區別? 主要內容 ...
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 ...
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 ...