在折腾完爬虫还有一些感兴趣的内容后,我最近在看用R语言进行简单机器学习的知识,主要参考了《机器学习-实用案例解析》这本书。

这本书是目前市面少有的,纯粹以R语言为基础讲解的机器学习知识,书中涉及11个案例。分12章。作者备注以及代码部分都讲得比较深。不过或许因为出书较早,在数据处理方面,他使用更多的是plyr包,而我用下来,dplyr包效果更好。所以许多涉及数据处理的代码,其实可以用更简洁的方法重写。但是思路却是实打实的精华。

我之前在某长途动车上啃完了前三章,两个案例。但越往后读,越觉得后面案例处理方法越复杂,更加晦涩了,需要更多时间消化,因此暂停下来,先把前两个案例给理理顺,消化一下结构点。

书中案例数据及代码均可在官方github中下载到,地址为https://github.com/johnmyleswhite/ML_for_Hackers

案例1:美国UFO观察

该案例用的是一个含有60,000多条不明飞行物的目击记录和报告的数据集。需要回答UFO出现是否有周期性规律,以及地域规律两个问题。主要涉及数据清洗环节。

在研读后,我绘制的流程图如下图:

案例2:二分法判别垃圾邮件

该案例用的是来自于SpamAssasin的邮件,它分为垃圾邮件spam,易识别的正常邮件easy ham,不易识别的正常邮件hard ham三个类型。案例目的是做一个分类器,能够通过词频特征(如html等)快速识别邮件的类型。

使用的是朴素贝叶斯分类法。

绘制的流程图及注意事项见下:

流程图用visio 2013绘制。很喜欢它的手绘风流程图,之前想尝试一下其他流程图软件,比较下来,还是visio最好用啊……

接下来的本月目标

1)金融时间序列

2)机器学习4-7章

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