使用R语言进行机器学习特征选择①
特征选择是实用机器学习的重要一步，一般数据集都带有太多的特征用于模型构建，如何找出有用特征是值得关注的内容。 使用caret包,使用递归特征消除法，rfe参数:x，预测变量的矩阵或数据框,y，输出结果向量（数值型或因子型）,sizes，用于测试的特定子集大小的整型向量,rfeControl，用于指定...
Python赶超R语言，成为数据科学、机器学习平台中最热门的语言？
近日，kdnuggets做了一个关于数据科学、机器学习语言使用情况的问卷调查，他们分析了954个回答，得出结论——Python已经打败R语言，成为分析、数据科学和机器学习平台中使用频率最高的语言。有关此次问卷更具体的情况如何？雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论将kdnuggets上发表...
《机器学习与R语言（原书第2版）》一导读
前 言 机器学习的核心是将信息转化为具有可行性的情报的算法。这一事实使得机器学习非常适用于当今的大数据时代。如果没有机器学习，要跟上海量的信息数据流几乎是不可能的。鉴于R不断增长的地位（R是一个跨平台的、零成本的统计编程环境），现在是开始使用机器学习的最好时代。R提供了一套功能强大且易于学习的工具...
R语言数据挖掘1.9.1 机器学习方法
1.9.1 机器学习方法 算法的主要类型均列于下方，每个算法由函数f区分。 决策树（decision tree）：这种形式的f呈树形，树的每个节点都有一个关于x的函数，用来确定必须搜索哪个子节点或者哪些子节点。 感知器（perceptron）：这些是应用于向量x={x1, x2, …, xn}的分量...
R语言数据挖掘1.8.2 统计学与机器学习
1.8.2 统计学与机器学习 随着统计学和机器学习的发展，这两个学科成为一个统一体。统计检验被用来验证机器学习模型和评估机器学习算法，机器学习技术与标准统计技术可以有机结合。
《机器学习与R语言（原书第2版）》一3.3 总结
本节书摘来自华章出版社《机器学习与R语言（原书第2版）》一书中的第3章，第3.3节，美] 布雷特·兰茨（Brett Lantz） 著,李洪成 许金炜 李舰 译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.3 总结 在本章中，我们学习了使用kNN算法进行分类。不同于很多其他的分类算法，k...
《机器学习与R语言（原书第2版）》一3.2 例子—用kNN算法诊断乳腺癌
本节书摘来自华章出版社《机器学习与R语言（原书第2版）》一书中的第3章，第3.2节，美] 布雷特·兰茨（Brett Lantz） 著,李洪成 许金炜 李舰 译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.2 例子—用kNN算法诊断乳腺癌 定期的乳腺癌检查使得疾病在引起明显的症状之前就得...
《机器学习与R语言（原书第2版）》一第3章 懒惰学习——使用近邻分类
本节书摘来自华章出版社《机器学习与R语言（原书第2版）》一书中的第3章，第3.1节，美] 布雷特·兰茨（Brett Lantz） 著,李洪成 许金炜 李舰 译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第3章 懒惰学习——使用近邻分类 一种新型有趣的餐饮体验已经出现在世界各地的城市中，顾...
《机器学习与R语言（原书第2版）》一2.4 总结
本节书摘来自华章出版社《机器学习与R语言（原书第2版）》一书中的第2章，第2.4节，美] 布雷特·兰茨（Brett Lantz） 著,李洪成 许金炜 李舰 译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.4 总结 在本章中，我们学习了在R中管理数据的基础。从深入剖析用来存储不同类型数据...
《机器学习与R语言（原书第2版）》一2.3 探索和理解数据
本节书摘来自华章出版社《机器学习与R语言（原书第2版）》一书中的第2章，第2.3节，美] 布雷特·兰茨（Brett Lantz） 著,李洪成 许金炜 李舰 译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.3 探索和理解数据 在收集数据并把它们载入R数据结构以后，机器学习的下一个步骤是仔...
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