版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有…

一.说明 网上提供的一个例子,做了修改与订正. 二.程序 #调入分词的库 library("rJava") library("Rwordseg") #调入绘制词云的库 library("RColorBrewer") library("wordcloud")         #读入数据(特别注意,read.csv竟然可以读取txt的文本) myfile<-read.csv(file.choose(),header=FALS…

欢迎批评指正! 主成分分析(principal component analysis,PCA) 一.几何的角度理解PCA -- 举例:将原来的三维空间投影到方差最大且线性无关的两个方向(二维空间). 二.数学推导的角度为 -- 将原矩阵进行单位正交基变换. 且听我慢慢展开. 关于第一句话,给个图直观理解,请问,下面的三维空间中的一条鱼,在二维平面时怎么能更直观的看出,这是一条鱼? 很明显,第一种情况更直观,为什么呢? 这就是将原矩阵(三维空间)投影到了信息量最大的两个维度上(二维平面),这就是P…

R语言入门级实例——用igragh包分析社群 引入—— 本文的主要目的是初步实现R的igraph包的基础功能,包括绘制关系网络图(social relationship).利用算法进行社群发现(community detecting).对于R语言零基础的同学非常友好.以下R代码中如有含义不清的,建议尝试先在R编辑器中输入?xxx()进行查询(xxx是函数或语句名).此外,stackflow论坛也帮博主小白看懂了不少报错信息. 主要参考资料为<R语言与网站分析>[李明著][机械工业出版社][20…

目录 1.理解使用KNN进行分类 KNN特点 KNN步骤 1)计算距离 2)选择合适的K 3)数据准备 2.用KNN诊断乳腺癌 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练模型 4)评估模型的性能 5)提高模型性能 1.理解使用KNN进行分类 KNN特点 近邻分类器:一种懒惰学习器,即把未标记的案例归类为与它们最相似的带有标记的案例所在的类.当一个概念很难定义,但你看到它时知道它是什么,就适合用KNN分类. KNN优点:简单有效:数据分布无要求:训练快 KNN缺点:不产生模型(发现特征间关系能力有…

一.正态分布参数检验 例1. 某种原件的寿命X(以小时计)服从正态分布N(μ, σ)其中μ, σ2均未知.现测得16只元件的寿命如下: 159 280 101 212 224 379 179 264                  222 362 168 250 149 260 485 170 问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时? 解:按题意,需检验 H0: μ ≤ 225     H1: μ >  225 此问题属于单边检验问题 可以使用R语言t.test t.test(x,y=N…

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…

在用R语言做关联规则分析之前,我们先了解下关联规则的相关定义和解释. 关联规则的用途是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系,是无监督的机器学习方法,用于知识发现,而非预测. 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段:第一阶段从资料集合中找出所有的高频项目组,第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则. 接下来,我们了解下关联规则的两个主要参数:支持度和置信度. 用简化的方式来理解这两个指标,支持度是两个关联物品同时出现的概率,而置信度是当一物品出现,则另一个物品也出现的概率. 假如有一条规则:牛肉…

最近因病休养在家,另外也算是正式的离开Snack Studio.终于有了大把可以自由支配的时间.可以自主的安排.最近闲暇的时间总算是恶补了不少前段时间行业没有时间关注的新事物.看着行业里引领潮流的东西,除非为数不多的天才能够创造得出,估计大多数人跟我一样,看着这些目不接暇的潮流总是觉得多少有些不知所措.但这并不妨碍从一个学习者的角度来了解这些新东西.类似本篇即将要谈到的R语言. 当一旦涉及一个新的领域.或一门新的语言.总是很容易陷入一些具体细节中而无法从更高的角度看到一门语言形成的背后的行业的背…

现在对R感兴趣的人越来越多,很多人都想快速的掌握R语言,然而,由于目前大部分高校都没有开设R语言课程,这就导致很多人不知道如何着手学习R语言. 对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人…