当预测准确性是主要考虑因素时,需要测试多个模型,然后选择一个最好的。 3.使用R进行机器学习 CRAN收录的机器学习R包:https://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html RWeka包:基于Java平台的R使用机器学习算法的函数集合 install.packages("RWeka") library(RWeka) 1. 2. R管理数据...
《机器学习与R语言 》是2021年机械工业出版社出版的图书。内容简介 本书共12章：第1章介绍机器学习的基本概念和理论，并介绍用于机器学习的R软件环境的准备；第2章介绍如何应用R来管理数据，进行数据的探索分析和数据可视化；第3～9章介绍典型的机器学习算法，包括k近邻分类算法、朴素贝叶斯算法、决策树和规则树、...
众所周知,R语言在统计学与数据科学领域占有重要的一席之地,是在该领域广泛应用的一种程序语言,机器学习与统计学有着千丝万缕的联系,其中不少思想源于统计学方法的延伸,但是R语言在机器学习领域却显得有点弱势,其中的一个原因是相关的学习资源较少,而《机器学习与R语言》... (展开) 0回应 LongKnife 2017-01...
信息增益:用熵值计算每一个可能特征的分割引起的同质性(均匀性)变化,即分割前与分割后的数据分区熵值之差。 如果一次分割后划分到多个分区,则要通过落入每一分区比例按权重来计算所有分区熵值总和: 比例wi加权的n个分区 信息增益越高,根据某一特征分割后创建的分组越均衡。
人工神经网络(ANN):对一组输入信号和一组输出信号之间的关系进行建模,模型来源于人类大脑对来自感觉输入刺激反应的理解。使用人工神经元或节点的网络来学习。 图灵测试:如果一个人不能把机器行为和一种生物行为区分开来,那么将该机器划分为智能类。 ANN应用方法:分类/数值预测/无监督模式识别 ...
【机器学习与R语言】2-懒惰学习K近邻(kNN),1.理解使用KNN进行分类KNN特点近邻分类器:一种懒惰学习器,即把未标记的案例归类为与它们最相似的带有标记的案例所在的类。当一个概念很难定义,但你看到它时知道它是什么,就适合用KNN分类。KNN优点:简单有效;数据分布无要
1.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——>抽象化...
1.理解神经网络 1)基本概念 人工神经网络(ANN):对一组输入信号和一组输出信号之间的关系进行建模,模型来源于人类大脑对来自感觉输入刺激反应的理解。使用人工神经元或节点的网络来学习。 图灵测试:如果一个人不能把机器行为和一种生物行为区分开来,那么将该机器划分
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 数据的管理和理解 第三