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

When faced with classification tasks in the real world, it can be challenging to deal with an outcome where one class heavily outweighs the other (a.k.a., imbalanced classes). The following will be a two-part post on some of the techniques that can h

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

在使用caret包建模时候,没有导入机器学习包,如rpart.randomForest等,并不会对结果有影响.不知道是不是caret包内置了机器学习模块. # 加载r包 library(data.table) library(dplyr) library(ggplot2) # library(rpart) # library(rpart.plot) library(caret) library(DT) library(VIM) -------------------snip-----------

通常来说,我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性:完善特征工程(feature engineering)或是直接使用Boosting算法.通过大量数据科学竞赛的试炼,我们可以发现人们更钟爱于Boosting算法,这是因为和其他方法相比,它在产生类似的结果时往往更加节约时间. Boosting算法有很多种,比如梯度推进(Gradient Boosting).XGBoost.AdaBoost.Gentle Boost等等.每一种算法都有自己不同的理论基础,通过对它们进行运用,算法之间细微的差别

笔者:受alphago影响,想看看深度学习,但是其在R语言中的应用包可谓少之又少,更多的是在matlab和python中或者是调用.整理一下目前我看到的R语言的材料: ------------------------------------------------------------ 近期,弗莱堡大学的Oksana Kutina 和 Stefan Feuerriegel发表了一篇名为<深入比较四个R中的深度学习包>的博文.其中,四个R包的综述如下: MXNet: MXNet深度学习库的R接

R 代码积累不定期更新 1.阶乘.递归.reduce.sprintf #NO.1 # 阶乘函数 fact <- function(n){ if(n==0) return(1) #基例在这 else return(n*fact(n-1)) } #1+2!+3!+...+20!的和 #测试 Reduce('+', lapply(1:3,fact)) 结果是9 Reduce('+', lapply(1:20,fact)) #NO.2 #判断101-200之间有多少个素数,并输出所有素数 is.prim

最近的关键字:分类算法,outlier detection, machine learning 简介: 此文将 k-means,decision tree,random forest,SVM(support vector mechine),人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN )这几种常见的算法 apply 在同一个数据集 spam,看各种方法预测错误率,或准确率,旨在追求预测准确性,辨识出这几种方法的实用性,对背后的理论依据,大量的数学公式,不作讨论(能

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其

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]如何确定最适合数据集的机器学习算法 [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

Introduction to Random forest(Simplified) With increase in computational power, we can now choose algorithms which perform very intensive calculations. One such algorithm is “Random Forest”, which we will discuss in this article. While the algorithm

A Complete Tutorial on Tree Based Modeling from Scratch (in R & Python) MACHINE LEARNING PYTHON R   SHARE      MANISH SARASWAT, APRIL 12, 2016 / 52     Introduction Tree based learning algorithms are considered to be one of the best and mostly used s

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Feature Engineering versus Feature Extraction: Game On! "Feature engineering" is a fancy term for making sure that your predictors are encoded in the model in a manner that makes it as easy as possible for the model to achieve good performance.

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) ?

地址:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-linux-process-management/index.html Linux 是一种动态系统,能够适应不断变化的计算需求.Linux 计算需求的表现是以进程 的通用抽象为中心的.进程可以是短期的(从命令行执行的一个命令),也可以是长期的(一种网络服务).因此,对进程及其调度进行一般管理就显得极为重要. 在用户空间,进程是由进程标识符(PID)表示的.从用户的角度来看,一个 PID 是一个数字值,

转眼间 2016 年的电量已不足 20%,不禁感慨 How Time Flies!不知不觉 Android 移动开发已经走过了八年的光阴,在这八年的时间中,Android 开发从最初的简单调用系统 API,到各类框架的不断涌现,再到如今的成熟阶段,那么作为一个想在 2016 年开始学习 Android 或者重新开始学习 Android 的开发者来说,你将看到一幅什么样的光景呢? 首先你会发现最新的 Android 系统版本已经是 7.0,作为大版本肯定存在很多变化和改进,开发者需要持续跟进这些变

Android 6.0 SDK,API Level 是 23.更新之后,就可以修改 compileSdkVersion 和targetSdkVersion 到 23 体验新的特性了. 同时 Android Support Library 也更新到了 23.01,同时发布的还有 customtabs, percent, recommendation, preference-v7,preference-v14, 和 preference-leanback-v17 这些支持类库. 在升级 APP 到

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