机器学习是人工智能的一个重要分支,近年来在数据分析、图像识别、自然语言处理等领域发挥的作用越来越重要。机器学习的基本概念围绕着如何让计算机利用数据来进行学习和预测。而R语言,作为一种统计分析和图形表示的强大工具,因其丰富的包和灵活的数据处理能力,在机器学习领域中占有一席之地。今天我们开始R语言机器学习的...
R语言中基础的机器学习主要有:分类、聚类、降维、回归(预测,自变量和因变量)这积累问题。拿到数据和问题首先要会判定是这4类中的哪一种。 此前我们也用专门的教程介绍过在Python中的机器学习:机器学习基础手册 本章学习Logistic 回归、决策树、随机森林、支持向量机 1) 概念 监督机器学习基于一组包含自变量和因变量...
Python 和 R 是数据科学、数据分析、机器学习等领域的首选语言。尽管它们的用途相似，但它们彼此不同。 R 主要专注于项目的统计部分，而 Python 的使用和数据分析任务则非常灵活。R 是以图形形式可视化数据的强大工具。由于生产工具尚未开发，在生产环境中使用 R 很困难，而 Python 很容易与复杂的工作环境集成。考虑...
举个简单的例子,用机器学习可以实现非常精准的分类,用机器学习建立一个新型的诊断评估模型,其效能往往是优于常规模型的。而这些看似非常高精尖又遥不可及的算法很难实现吗?其实不然,在R语言和Python语言当中都有专门的包可以直接调用。今天我们就来给大家讲讲R语言当中的机器学习,我可以保证,如果你能够学会本节的话...
1. 机器学习的训练集和验证集拆分 需要一个R包:caret 代码: library(caret) set.seed(12) #按照75%的比例拆分数据集,data为原始数据框,用于拆分的列名为Name data_index<-createDataPartition(data$Name, p=0.75) data_train<-data[data_index$Resample1,] ...
R语言机器学习算法实现 kNN(k-Nearest Neighbors,k近邻) 原理:计算距离,找到测试数据的k个近邻,根据k个近邻的分类预测测试数据的分类 应用k近邻需要将各个特征转换为一个标准的范围(归一化处理),可以应用min-max标准化(所有值落在0~1范围,新数据=(原数据-最小值)/(最大值-最小值)),也可以应用z-score 标准...
R语言是一种流行的统计计算语言,具有强大的统计计算和图形可视化功能,在机器学习中R语言也是很常用的语言,可以用来进行数据分析、模型构建和可视化等任务。本文会介绍R语言入门机器学习的一些简单方法。 首先需要启动R或RStudio软件,界面如下: PART 02 ...
代码语言:javascript 复制 task=tsk("iris")# 使用内置的鸢尾花数据集进行测试,创建任务集 learner=lrn("classif.rpart")# 创建学习器并使用calssif.rpart算法 lrn()学习器只提供五种基础的算法:classif.debug,classif.featureless,classif.rpart,regr.featureless和regr.rpart,前三种是分类算法,后两种是回归算法。