R语言杂七杂八
与R语言有关的应用工具
探索性数据分析
统计推断
回归分析
机器学习-分类问题
R与Rstudio的获取与安装
包package一种扩展R基本功能的机制集成了众多函数
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R语言特点
R语言语法基础之数据篇
R语言中的数据
R语言支持的数据类型
基本数据结构
一维数据类型
向量 vocter
1创建
2提取子集
因子 factor
1创建...
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编程语言 时间：
2016-05-18 19:19:57
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708
SVM是一种很强大的的机器学习分类算法，在很多诸如文本分类，图像分类，生物序列分析和生物数据挖掘，手写字符识别等领域有很多的应用。具体理论性的东西参考博文http://www.dataguru.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=371987 看完还是似懂非懂。 最近在做 ...
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其他好文 时间：
2016-05-14 15:17:19
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137
R语言杂七杂八
与R语言有关的应用工具
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一维数据类型
向量
1创建
2提取子集
因子
1创建
2提取子集
二维数据类型
矩阵
1生...
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编程语言 时间：
2016-05-06 14:56:18
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717
在机器学习分类结果的评估中，ROC曲线下的面积AOC是一个非常重要的指标。下面是调用weka类，输出AOC的源码： 接着说一下交叉验证； 如果没有分开训练集和测试集，可以使用Cross Validation方法，Evaluation中crossValidateModel方法的四个参数分别为，第一个是 ...
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其他好文 时间：
2016-04-13 11:19:01
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192
机器学习可分为监督学习和无监督学习。有监督学习就是有具体的分类信息，比如用来判定输入的是输入[a,b,c]中的一类；无监督学习就是不清楚最后的分类情况，也不会给目标值。 K-近邻算法属于一种监督学习分类算法，该方法的思路是：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 ...
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编程语言 时间：
2016-04-05 00:30:06
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284
?? 内容概要 怎样使用pandas读入数据怎样使用seaborn进行数据的可视化scikit-learn的线性回归模型和用法线性回归模型的评估測度特征选择的方法 作为有监督学习，分类问题是预測类别结果，而回归问题是预測一个连续的结果。 1. 使用pandas来读取数据 Pandas是一个用于数据探
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其他好文 时间：
2016-02-25 09:08:08
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578
1>监督学习（分类）：先让机器学习一下每种花朵的样本数据，然后让他根据这些信息，对未标志出花朵种类的图像进行分类。 2>特征：我们把数据中所有测量的结果都叫特征。 2>交叉验证：极端的叫去一法（leave-one-out）从训练集中拿出一个样本，并在缺少这个样本的数据上训练一个模型，然后看模型是否能
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编程语言 时间：
2016-02-20 22:51:34
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167
Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。
Key Words：有监督学习与无监督学习，分类、回归，密度估计、聚类，深度学习，Sparse DBN，
1. 有监督学习和无监督学习
给定一组数据(inpu...
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其他好文 时间：
2016-01-22 18:14:56
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504
11:27 2015/12/9phpunit测试学习 2，分类总结断言涉及哪些方面先推荐windows快速打开某处路径下的cmd，进入测试状态：可以在文件夹中，按住Shift+鼠标右键，这时候你就会看到下面的图片。然后点击在此处打开命令行窗口就行了参照：http://www.jb51.net/os/...
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Web程序 时间：
2015-12-13 02:13:40
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174
聚类分析是一种非监督的学习，分类是一种监督学习，就是用已经知道的类别的训练数据得到一个分类的模型，所以聚类与分类的主要区别在于是否需要预先定义好类别，也就是说聚类分析只是依靠数据本身来确定数据之间的关系的，所以聚类分析有很大的优越性特别是适合处理大量的原始的数据聚类分析方法的性能指标：1.可扩展性，...
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其他好文 时间：
2015-10-06 18:05:13
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178
