作者:桂. 时间:2017-04-21  21:11:23 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6743780.html 前言 看到最近大家都在用Tensorflow,一查才发现火的不行.想着入门看一看,Tensorflow使用手册第一篇是基于MNIST的手写数字识别的,用到softmax regression,而这个恰好与我正在看的<统计信号处理>相关.本文借此梳理一下: 1)罗杰斯特回归 2)Softmax Regression 3)基于Tenso

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.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

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

一,前提准备         1.R语言包:ggplot2包(绘图),recommenderlab包,reshape包(数据处理)         2.获取数据:大家可以在明尼苏达州大学的社会化计算研究中心官网上面下载这些免费数据集,网站链接为http://grouplens.org/datasets/movielens/,也可以通过网盘下载https://yunpan.cn/Oc6R9apvCnVXGc访问密码 e1af.这里包含了数据集和数据说明,该数据集是由943位用户对1682部电影的一

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R语言服务器程序 Rserve详解 http://blog.fens.me/r-rserve-server/ Rserve的R语言客户端RSclient https://blog.csdn.net/u011955252/article/details/65442783 http://blog.fens.me/series-r/ R的极客理想系列文章 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域

R语言中文社区历史文章整理(类型篇)   R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图 今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP——自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作 借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形

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.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.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"

写在前面的话 按照正常的顺序,本文应该先讲一些线性回归的基本概念,比如什么叫线性回归,线性回规的常用解法等.但既然本文名为<从一个R语言案例学会线性回归>,那就更重视如何使用R语言去解决线性回归问题,因此本文会先讲案例. 线性回归简介 如下图所示,如果把自变量(也叫independent variable)和因变量(也叫dependent variable)画在二维坐标上,则每条记录对应一个点.线性回规最常见的应用场景则是用一条直线去拟和已知的点,并对给定的x值预测其y值.而我们要做的就是找出

[怪毛匠子整理] 1.下载 wget http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz 2.解压: tar -zxvf R-3.0.1.tar.gz cd R-3.0.1 3.安装 yum install readline-devel yum install libXt-devel ./configure 如果使用rJava需要加上 --enable-R-shlib ./configure  --enable-R-shlib -

本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程! 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题.学习者不知道从哪开始,如何进行,选择什么学习资源.虽然网络上有许多不错的免费学习资源,然而它们多过了头,反而会让人挑花了眼. 为了构建R语言学习方法,我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源,帮您从头学习R语言.这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户,则会由本文了解这门语言的部分最新成果. R语言学习方法会帮助您快速.高效学习R语言. 前言 在开始学习之前

PageRank算法R语言实现 Google搜索,早已成为我每天必用的工具,无数次惊叹它搜索结果的准确性.同时,我也在做Google的SEO,推广自己的博客.经过几个月尝试,我的博客PR到2了,外链也有几万个了.总结下来,还是感叹PageRank的神奇! 改变世界的算法,PageRank! 目录 PageRank算法介绍 PageRank算法原理 PageRank算法的R语言实现 1. PageRank算法介绍 PageRank是Google专有的算法,用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他

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.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