1.回归拟合 > plot(mtcars$mpg~mtcars$disp) > lmfit<-lm(mtcars$mpg~mtcars$disp) #线性回归模型 > abline(lmfit) #画回归直线 > x <- -(1:100)/10 > y <- 100 + 10 * exp(x / 2) + rnorm(x)/10 > nlmod <- nls(y ~ Const + A * exp(B* x), trace=TRUE) #非线性…

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言…

笔者寄语:机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法,交叉验证中用到了哪些指标呢? 交叉验证将数据分为训练数据集.测试数据集,然后通过训练数据集进行训练,通过测试数据集进行测试,验证集进行验证. 模型预测效果评价,通常用相对绝对误差.平均绝对误差.根均方差.相对平方根误差等指标来衡量. 只有在非监督模型中才会选择一些所谓"高大上"的指标如信息熵.复杂度和基尼值等等. 其实这类指标只是看起来老套但是并不"简单",<数据挖掘之道>中认为在监控.评估监督模型…

转自 雪晴网 [R]如何确定最适合数据集的机器学习算法 抽查(Spot checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型.本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法,文中还包括各个算法的 R 语言代码,你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中. 适用于你的数据集的最佳算法 你无法在建模前就知道哪个算法最适用于你的数据集.你必须通过反复试验的方法来寻找出可以解决你的问题的最佳算法,我称这个过程为 spot checking.我们所遇到的问题不是我应该采用哪个算法来处理我的数…

R语言 概述 R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境. R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发. R语言的核心是解释计算机语言,其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程. R语言允许与以C,C ++,.Net,Python或FORTRAN语言编写的过程集成以提高效率. R语言在GNU通用公共许可证下免费提供,并为各种操作系统(如Linux,Windows和Mac)提供预编译的二进制版本. R是一个在GN…

目标:利用R语言统计描绘50组实验对比结果 第一步:导入.csv文件 X <- read.table("D:abc11.csv",header = TRUE, sep = ",") 第二步:绘图 ggplot(X, aes(x = aaa, y = bbb)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm") + labs(x = "横坐标标题", y = "纵坐标标题&q…

一.运行R语言可以做哪些事? 1.探索性数据分析(将数据绘制图表) 2.统计推断(根据数据进行预测) 3.回归分析(对数据进行拟合分析) 4.机器学习(对数据集进行训练和预测) 5.数据产品开发 二.R语言包的使用 1.安装包 install.packages()//安装https://cran.r-project.org/ install_github()//从github安装 2.使用包 加载包library(caret)//括号为包的名字 data()//R自带的数据集(针对导入的包) ?…

以下函数只为满足常用的若干作图需求. 基本作图: plot(x).plot(x, y) #散点图,最多两个变量     #可使用参数type生成不同的效果图.常用'l'.'o'.'h',分别为折线图,点线图,垂线图.     #'s'和'S'是折线图,前者是先水平后垂直,后者是先垂直后水平:'n'是不显示,用于画空白图     #若需对三个以上变量两两作图,可先合并在一个数据框,再对数据框使用plot     #例:r=data.frame(x,y,z); plot(r); boxplot(x)…

#以R基础包自带的鸢尾花(Iris)数据进行聚类分析iris data <- iris[,:] #系统聚类法(层次聚类法) distance <- dist(data) #计算距离 iris.hc <- hclust(distance) #聚类分析,计算距离方法是complete plot( iris.hc, hang = -) #绘画系谱图 re <- rect.hclust(iris.hc, k = ) #分为三类 iris.id <- cutree(iris.hc, )…

聚类分析计算与分析(基于系统聚类法) 下面以一个具体的例子来实现实证分析.2008年我国其中31个省.市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出. 根据原始数据对我国省份进行归类统计. 原始数据如下 注:数据来源—www.stats.gov.cn(中华人民共和国国家统计局) 代码如下: #读入数据 china <- read.table("F:\\2008年我国其中31个省.市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出.txt",header=TRUE) distance…