此书网上有英文电子版:Machine Learning with R - Second Edition [eBook].pdf(附带源码) 评价本书:入门级的好书,介绍了多种机器学习方法,全部用R相关的包实现,案例十分详实,理论与实例结合. 目录 第一章 机器学习简介 第二章 数据的管理和理解 第三章 懒惰学习--使用近邻分类 第四章 概率学习--朴素贝叶斯分类 第五章 分而治之--应用决策树和规则进行分类 第六章 预测数值型数据--回归方法 第七章 黑箱方法--神经网络和支持向量机 第八章 探

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 社群划分跟聚类差不多,参照<R语言与网站分析>第九章,社群结构特点:社群内边密度要高于社群间边密度,社群内部连接相对紧密,各个社群之间连接相对稀疏. 社群发现有五种模型:点连接.随机游走.自旋玻璃.中间中心度.标签发现. 评价社群三个指标:模块化指标Q.网络聚类系数.网络密度. 画图有三种方法:直接plot.书中自编译函数.SVG. ----

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:这里所有的应用代码都来自与igraph包.<R语言与网站分析>书中第九章关系网络分析把大致的框架已经描述得够清楚,但是还有一些细节需要完善,而且该书笔者没找到代码... ---------------------------------------- 一.关系网络数据类型 关系网络需要什么样子的数据呢?    笔者接触到了两种数据结

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- SNA社会关系网络分析中,关键的就是通过一些指标的衡量来评价网络结构稳定性.集中趋势等.主要有中心度以及中心势两大类指标. 以下的代码都是igraph包中的. ---------------------------------------------------- 中心度指标的对比 指标名称 概念 比较 实际应用 点度中心度 在某个点上,有多少

目录 R语言构建蛋白质网络并实现GN算法 1.蛋白质网络的构建 2.生物网络的模块发现方法 3.模块发现方法实现和图形展示 4.附录:igraph中常用函数 参考链接 R语言构建蛋白质网络并实现GN算法 1.蛋白质网络的构建 我们使用与人类HIV相关的蛋白质互作数据hunam-HIV PPI.csv来构建这个蛋白质互作网络. 在R中,我们可以从存储在R环境外部的文件读取数据.还可以将数据写入由操作系统存储和访问的文件. R可以读取和写入各种文件格式,如:csv,excel,xml等. 想要读取c

目录 1.调整模型参数来提高性能 1.1 创建简单的调整模型 2.2 定制调整参数 2.使用元学习来提高性能 2.1 集成学习(元学习)概述 2.2 bagging 2.3 boosting 2.4 随机森林 1)训练随机森林 2)评估随机森林性能 1.调整模型参数来提高性能 参数调整:调节模型合适的选项的过程,如股票C5.0决策树模型中的trials参数,神经网络中的调节节点.隐层数目,SVM中的核函数等等. caret包自动调整参数:train函数,为分类和回归的150种不同机器学习模型自动

目录 1.评估分类方法的性能 1.1 混淆矩阵 1.2 其他评价指标 1)Kappa统计量 2)灵敏度与特异性 3)精确度与回溯精确度 4)F度量 1.3 性能权衡可视化(ROC曲线) 2.评估未来的性能 2.1 保持法 2.2 交叉验证 2.3 自助法抽样 1.评估分类方法的性能 拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的. 3种数据类型评价分类器:真实的分类值:预测的分类值:预测的估计概率.之前的分类算法案例只用了前2种. 对于单一预测类别,可将predict函数设定为

目录 1.基本概念 2.选择机器学习算法 3.使用R进行机器学习 1.基本概念 机器学习:发明算法将数据转化为智能行为 数据挖掘 VS 机器学习:前者侧重寻找有价值的信息,后者侧重执行已知的任务.后者是前者的先期准备 过程:数据-->抽象化-->一般化.或者:收集数据--推理数据--归纳数据--发现规律 抽象化: 训练:用一个特定模型来拟合数据集的过程 用方程来拟合观测的数据:观测现象--数据呈现--模型建立.通过不同的格式来把信息概念化 一般化: 一般化:将抽象化的知识转换成可用于行动的形式

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:在自己学LDA主题模型时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1.LDA主题数量,多少个才是最优的. 2.作出主题之后,主题-主题,主题与词语之间关联如何衡量. 于是在查阅几位老师做的成果之后,将他们的成果撮合在一起.笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型,是lda包+topicmodels包,两个包在使用的过程中,需要整理的数

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- <数据挖掘之道>摘录话语:虽然我比较执着于Rwordseg,并不代表各位看管执着于我的执着,推荐结巴分词包,小巧玲珑,没有那么多幺蛾子,而且R版本和python版本都有,除了词性标注等分词包必备功能以外,jiebaR还加入了一些基础的文本分析算法,比如提取关键字(TFIDF).分析文本相似性等等,真是老少咸宜. 同时官网也有一个在线jieba

目录 1.理解朴素贝叶斯 1)基本概念 2)朴素贝叶斯算法 2.朴素贝斯分类应用 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练模型 4)评估模型性能 5)提升模型性能 1.理解朴素贝叶斯 1)基本概念 依据概率原则进行分类.如天气预测概率. 朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)适合场景:为估计一个结果的概率,从众多属性中提取的信息应该被同时考虑. 很多算法忽略了弱影响的特征(若有大量弱影响的特征,它们组合在一起的影响可能会很大),但NB算法利用了所有可以获得的证据来修正预测. 贝叶斯方法的

详细内容见上一篇文章:http://www.cnblogs.com/lc1217/p/6514734.html 这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题. 代码如下:(数据同上一篇博客)(是不是很简单????) > x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2) > y<-c(5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3) > lsfit(x,y

加载rJava的同时,要下载JAVA的JRE并且配置环境变量JAVA_HOME,因为rJava的调用需要java运行环境. 1.下载JRE 64位版本的JRE官网下载:http://www.java.com/en/download/manual.jsp 如果你的R是64位版本的,那么JRE也必须是64位的.       参考 关于R语言加载rJava失败解决方法 2.配置环境变量 用R命令直接设置java_home,命令如:Sys.setenv(JAVA_HOME='C:\Program Fil

R语言中如何使用最小二乘法 这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题.         代码如下: > x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2) > y<-c(5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3) > lsfit(x,y)        结果如下: $coefficients Intercept         X 0.83105

目录 1.理解Kmeans聚类 1)基本概念 2)kmeans运作的基本原理 2.Kmeans聚类应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练模型 4)评估性能 5)提高模型性能 1.理解Kmeans聚类 1)基本概念 聚类:无监督分类,对无标签案例进行分类. 半监督学习:从无标签的数据入手,是哦那个聚类来创建分类标签,然后用一个有监督的学习算法(如决策树)来寻找这些类中最重要的预测指标. kmeans聚类算法特点: kmeans算法涉及将n个案例中的每一个案例分配到指定k个类中的一个(

目录 1.理解关联规则 1)基本认识 2)Apriori算法 2.关联规则应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练模型 4)评估性能 5)提高模型性能 1.理解关联规则 1)基本认识 购物篮分析:用来判别事务型数据中商品之间关联的机器学习方法,在零售店之间广泛使用. 购物篮分析的结果是一组指定商品之间关系模式的关联规则. 表现形式:{花生酱,果冻}-->{面包},即如果购买了花生酱和果冻,就很有可能购买面包.商品的集合称为项集. 特点:无监督学习,不能预测,智能发现知识:不能衡量算法

目录 1.理解支持向量机(SVM) 1)SVM特点 2)用超平面分类 3)对非线性空间使用核函数 2. 支持向量机应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练数据 4)评估模型 5)提高性能 1.理解支持向量机(SVM) 1)SVM特点 支持向量机和神经网络都是"黑箱模型"的代表:潜在的模型基于复杂的数学系统,而且结果难以解释. SVM的目标是创建一个平面边界("超平面"),使得任何一边的数据划分都是均匀的.结合了kNN和线性回归. 几乎适用于所有的学习任务

目录 1.理解神经网络 1)基本概念 2)激活函数 3)网络拓扑 4)训练算法 2.神经网络应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练数据 4)评估模型 5)提高性能 1.理解神经网络 1)基本概念 人工神经网络(ANN):对一组输入信号和一组输出信号之间的关系进行建模,模型来源于人类大脑对来自感觉输入刺激反应的理解.使用人工神经元或节点的网络来学习. 图灵测试:如果一个人不能把机器行为和一种生物行为区分开来,那么将该机器划分为智能类. ANN应用方法:分类/数值预测/无监督模式识别

目录 1.理解回归树和模型树 2.回归树和模型树应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练数据 4)评估模型 5)提高模型性能 1.理解回归树和模型树 决策树用于数值预测: 回归树:基于到达叶节点的案例的平均值做出预测,没有使用线性回归的方法. 模型树:在每个叶节点,根据到达该节点的案例建立多元线性回归模型.因此叶节点数目越多,一颗模型树越大,比同等回归树更难理解,但模型可能更精确. 将回归加入到决策树: 分类决策树中,一致性(均匀性)由熵值来度量:数值决策树,则通过统计量(如方差.标

目录 1.理解回归 1)简单线性回归 2)普通最小二乘估计 3)相关系数 4)多元线性回归 2.线性回归应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练数据 4)评估模型 5)提高模型性能 1.理解回归 确定一个唯一的因变量(需预测的值)和一个或多个数值型的自变量(预测变量)之间的关系. 回归分析对数据间复杂关系建立模型,用来估计一种处理方法对结果影响和推断未来.也可用于假设检验. 线性回归:直线回归模型 简单线性回归:单一自变量 多元回归:多变量 也可对分类变量做回归: 逻辑回归:对二元分

目录 1.分类规则原理 1.1 1R单规则算法 1.2 RIPPER算法 2. 规则学习应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练数据 4)评估性能 5)提高性能 6)选择决策树中的分类规则 1.分类规则原理 if-else逻辑:前件由特征值的特定组合构成,在满足规则的条件下,后件描述用来指定的分类值. 决策树必须从上至下应用,而规则是单独存在的事实.通常比决策树更简洁.直接和理解. 规则学习应用于以名义特征为主,或全部是名义特征的问题. "独立而治之":与决策树的"