一、簡介 　　shiny是R中專門用於開發輕量級web應用的框架，在本地寫一個shiny應用並調用非常方便，但如果你希望你的shiny應用能夠以遠程的方式提供給更多人來使用，就需要將寫好的shiny應用部署到服務器上，主要有兩種方式，第一種是將shiny應用發布在shinyapps上，第二種 ...

😂，通過手動在程序中的關鍵位置書寫合適的打印語句，可以很快速地幫助我們了解到程序運行的過程，發現問題 ...

一、簡介 　　作為集成學習中非常著名的方法，隨機森林被譽為“代表集成學習技術水平的方法”，由於其簡單、容易實現、計算開銷小，使得它在現實任務中得到廣泛使用，因為其來源於決策樹和bagging，決策樹我在前面的一篇博客中已經詳細介紹，下面就來簡單介紹一下集成學習與Bagging； 二、集成 ...

一、簡介 　　Shp格式是GIS中非常重要的數據格式，主要在Arcgis中使用，但在進行很多基於網頁的空間數據可視化時，通常只接受GeoJSON格式的數據，眾所周知JSON（JavaScript Object Nonation）是利用鍵值對+嵌套來表示數據的一種格式，以其輕量、易解析的優點 ...

一、簡介 　　KNN（k-nearst neighbors，KNN）作為機器學習算法中的一種非常基本的算法，也正是因為其原理簡單，被廣泛應用於電影/音樂推薦等方面，即有些時候我們很難去建立確切的模型來描述幾種類別的具體表征特點，就可以利用天然的臨近關系來進行分類； 二、原理 　　KNN ...

一、簡介 　　邏輯回歸（Logistic Regression），與它的名字恰恰相反，它是一個分類器而非回歸方法，在一些文獻里它也被稱為logit回歸、最大熵分類器（MaxEnt）、對數線性分類器等；我們都知道可以用回歸模型來進行回歸任務，但如果要利用回歸模型來進行分類該怎么辦呢？本文介紹的邏輯 ...

一、簡介 　　要介紹朴素貝葉斯（naive bayes）分類器，就不得不先介紹貝葉斯決策論的相關理論： 　　貝葉斯決策論（bayesian decision theory）是概率框架下實施決策的基本方法。對分類任務來說，在所有相關概率都已知的理想情況下，貝葉斯決策論考慮如何基於這些概率和誤判 ...

一、簡介 　　接着幾個月之前的（數據科學學習手札31）基於Python的網絡數據采集（初級篇），在那篇文章中，我們介紹了關於網絡爬蟲的基礎知識（基本的請求庫，基本的解析庫，CSS，正則表達式等），在那篇文章中我們只介紹了如何利用urllib、requests這樣的請求庫來將我們的程序模擬成一個 ...