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上一篇 机器学习实战⑴之线性回归预测房价 - 简书https://www.jianshu.com/p/0b66f1...[作者空间]
机器学习中的逼近目标函数过程 监督式机器学习通常理解为逼近一个目标函数,此函数映射输入变量(X)到输出变量(Y)....[作者空间]
监督式机器学习 实际应用中的机器学习在大部分情况下我们都会使用监督式学习。 监督式学习指的是你拥有一个输入变量和一...[作者空间]
The first plot above shows the variables going to zero as...[作者空间]
特点 它总是在沿着特征做切分。随着层层递进，这个划分会越来越细。虽然生成的树不容易给用户看，但是数据分析的时候，通...[作者空间]
支持向量机 1. R中svm介绍 R的函数包e1071提供了libsvm的接口。使用e1071包中svm函数可以得...[作者空间]
R 相关性分析 1. 相关性矩阵计算： 加载mtcars数据 计算两两相关系数 计算矩阵相关系数 2. 相关系数的...[作者空间]
无监督学习 聚类分析④ EM（Expectation Maximization Algorithm） 1.EM算法...[作者空间]
确定最佳聚类数目 Nbclust包 Nbclust包是《R语言实战》上一个包，定义了几十个评估指标，聚类数目从2遍...[作者空间]
什么是交叉验证？在机器学习中，交叉验证是一种重新采样的方法，用于模型评估，以避免在同一数据集上测试模型。交叉验证的...[作者空间]
机器学习算法 广泛地说，有三种类型的机器学习算法。 1.监督学习 这个算法由一个目标/结果变量（或因变量）组成，这...[作者空间]
R.package heatmap():用于绘制简单热图的函数heatmap.2():绘制增强热图的函数d3hea...[作者空间]
用gbm包实现随机梯度提升算法 自适应提升方法AdaBoost 它是一种传统而重要的Boost算法，在学习时为每一...[作者空间]
介绍 支持向量机是一个相对较新和较先进的机器学习技术，最初提出是为了解决二类分类问题，现在被广泛用于解决多类非线性...[作者空间]
机器学习 R语言有很多包可以做机器学习（Machine Learning）的任务。机器学习的任务主要有有监督的学习...[作者空间]
介绍 Boosting是一类将弱学习器提升为强学习器的算法。这类算法的工作机制类似：先从初始训练集中训练出一个基学...[作者空间]
朴素贝叶斯分类器原理： 这种学习方法基于条件概率，也就是通过已经给定的东西来推断一件事情的发生可能性。朴素贝叶斯应...[作者空间]
常用的分类与预测算法 回归分析 决策树 人工神经网络 贝叶斯网络 支持向量机 其中回归分析包括： 线性回归---自...[作者空间]
ROC曲线（受试者工作特征， Receiver Operating Characteristic) 可以简单、直观...[作者空间]
