在大数据如火如荼的时候,机器学习无疑成为了炙手可热的工具,机器学习是计算机科学和统计学的交叉学科, 旨在通过收集和分析数据的基础上,建立一系列的算法,模型对实际问题进行预测或分类. R语言无疑为我们提供了很好的工具,它正是计算机科学和统计科学结合的产物,开源免费, 相对于Python.Orange Canvas.Weka.Kinme这些免费的数据挖掘软件来说,更容易上手,统计图形也更加美观. 今天在这里和大家介绍一下Caret机器学习包的一些基本用法.   一.数据收集       下载kern

第二题 已知有十六支男子足球队参加2008 北京奥运会.写一个程序,把这16 支球队随机分为4 个组.采用List集合和随机数 2008 北京奥运会男足参赛国家: 科特迪瓦,阿根廷,澳大利亚,塞尔维亚,荷兰,尼日利亚.日本,美国,中国,新西 兰,巴西,比利时,韩国,喀麦隆,洪都拉斯,意大利 package Test03; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; public class

Install-Package FluentValidation 如果你使用MVC5 可以使用下面的包 Install-Package FluentValidation.MVC5 例子: public class CustomerValidator : AbstractValidator<Customer> { public CustomerValidator() { //不能为空 RuleFor(customer => customer.Surname).NotEmpty(); //自

dummyVars函数:dummyVars creates a full set of dummy variables (i.e. less than full rank parameterization----建立一套完整的虚拟变量 先举一个简单的例子: survey<-data.frame(service=c("very unhappy","unhappy","neutral","happy","very

SPSS把一个数据样本随机分为两部分 1.  打开SPSS数据文件. 2.  选择DATA>SELECT CASES,打开"Select Cases"对话框 3. 选择"Random sample of cases", 单击"Sample"按钮,打开"Select Cases: Random Sample"对话框 4.  选择"Approximately",在想要选择数据的百分比中输入"50

grpck grpck指令可以验证组文件“/etc/group”和“/etc/gshadow”的完整性.检查的内容包括:正确的字段数.唯一有效的组名称.有效的组标识符.成员和管理员的有效列表.“/etc/gshadow”文件中的相应条目.检查正确的字段数和唯一的组名是致命的.如果条目有错误的字段数,则会提示用户删除整行.如果用户没有肯定地回答,所有进一步的检查都会被绕过.提示删除具有重复组名的条目,但仍将进行其余检查.所有其他错误都是警告,并鼓励用户运行groupmod命令来更正错误. 对“/e

1.在表单上指定验证组 2.在流程上指定验证组 3.启用多个验证组 流程审批线上设置验证组时可以设置多个验证组,多个验证组之间以分号分割,如:AAA;BBB.

TCP/IP网络通讯粘包问题 案例:模拟执行shell命令,服务器返回相应的类容.发送指令的客户端容错率暂无考虑,按照正确的指令发送即可. 服务端代码 # -*- coding: utf- -*- # 声明字符编码 # coding:utf- import socket import subprocess def server_Tcp(): server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server.setsockopt(s

//32位随机字符串 function randstrpay($length=32) { $rand=''; $randstr= 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789'; $max = strlen($randstr)-1; mt_srand((double)microtime()*1000000); for($i=0;$i<$length;$i++) { $rand.=$randstr[mt_rand(0,$max)]; } return $rand; }

package com.hanqi.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; public class Listtest { public static void main(String[] args) { List<String> ls=new ArrayList<>(); ls.add(new String ("科特迪瓦")); ls.a

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jun 23 15:24:19 2015 @author: hd """ from sklearn import cross_validation c = [] j=0 filename = r'C:\Users\hd\Desktop\bookmarks\bookmarks.arff' out_train = open(r'C:\Users\hd\Desktop

  package homework002; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; public class Football { public static void main(String[] args) { List<String> ls = new ArrayList<>(); String ls0 ; ls.add(new String("科特迪瓦队

import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; public class List1 { public static void main(String[] args) { List<String> ls=new ArrayList<>(); ls.add("科特迪瓦"); ls.add("阿根廷"); ls.add("澳大利亚&q

把每个项的DelayValidation设置为true. 也可以直接改文件: 把文件里的 <DTS:Property DTS:Name="DelayValidation">0</DTS:Property> 替换为: <DTS:Property DTS:Name="DelayValidation">1</DTS:Property>

1.K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 (KNN,K-NearestNeighbor) 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. 1.2 距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算,又叫欧式距离. 简单理解这个算法: 这个算法是用来给特征值分类的,是属于有监督学习的领域,根据不断计算特征值和有目标值的特征值的距离来判断某个样本是否属于某个目标值. 可以理解为根据你的邻居来判断你属于哪个类别. 1.3 API sklea

创建一个bin目录,用于存放编译.java文件产生的.class等结果,然后编译! 编译结果! 打包操作! 打包结果! 验证打包生成的jar包,是否正常,验证成功!!!!!!!!!!!! 结果正确!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl

基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和lattice包里的画图函数(xyplot().splom())可以画成对列表的二维散点图,3维密度图.car包里的scatterplot.matrix()函数提供更强大的二维散点图的画法.cwhmisc包集合里的

转载于:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50651464?locationNum=2&fps=1 一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考 基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visual

摘要:目前经典的统计学分析方法主要有回归分析,Logistic回归,决策树,支持向量机,聚类分析,关联分析,主成分分析,对应分析,因子分析等,那么对于这些经典的分析方法在R中的使用主要有那些程序包及函数呢? 1.线性模型~回归分析:[包]:stats  [函数]:lm(formula, data,  ...)逐步回归:step(lm(formula, data,  ...))回归诊断:influence.measure(lm(formula, data,  ...))多重共线性:kappa(XX