数据准备 1.收集数据 UC Irvine Machine Learning Repository-Concrete Compressive Strength Data Set 把下载到的Concrete_Data.xls拷贝到R的工作目录,然后用Excel打开另存为concrete.cvs. 或者从这里下载: http://files.cnblogs.com/files/yuananyun/concrete.rar 2.数据预处理 > setwd("F://R语言/练习/")

技术背景 在写一些学术演示文档时,经常有可能用到Beamer--一种Latex的学术风PPT模板,比如下图所示的这种: 这种风格的演示文档有几个明显的优点:简约.严肃.可以用Latex敲公式和推导.可微调.定制化程度高,而且一般都是免费的.当然也有一些明显的缺点:写Latex麻烦,部署Latex环境更麻烦.因此,更多的人都是硬着头皮在Overleaf上写Latex,这也是被逼无奈.但是我们看到在各大平台用Markdown写博客,或者在开源代码仓库中用Markdown写说明文档,都是非常的美观,那

前面两篇介绍了SOM的基本概念和算法,第一部分,第二部分,本篇具体展开一下应用中的一些trick设定. SOM设计细节 输出层设计 输出层神经元数量设定和训练集样本的类别数相关,但是实际中我们往往不能清除地知道有多少类.如果神经元节点数少于类别数,则不足以区分全部模式,训练的结果势必将相近的模式类合并为一类:相反,如果神经元节点数多于类别数,则有可能分的过细,或者是出现"死节点",即在训练过程中,某个节点从未获胜过且远离其他获胜节点,因此它们的权值从未得到过更新. 不过一般来说,如果对

R 语言是为数学研究工作者设计的一种数学编程语言,主要用于统计分析.绘图.数据挖掘. 如果你是一个计算机程序的初学者并且急切地想了解计算机的通用编程,R 语言不是一个很理想的选择,可以选择 Python.C 或 Java. R 语言与 C 语言都是贝尔实验室的研究成果,但两者有不同的侧重领域,R 语言是一种解释型的面向数学理论研究工作者的语言,而 C 语言是为计算机软件工程师设计的. R 语言是解释运行的语言(与 C 语言的编译运行不同),它的执行速度比 C 语言慢得多,不利于优化.但它在语法层

wget http://ftp.debian.org/debian/pool/main/o/openssl/libssl1.0.0_1.0.1t-1+deb8u6_amd64.deb md5sum libssl1.0.0_1.0.1t-1+deb8u6_amd64.deb sudo gdebi libssl1.0.0_1.0.1t-1+deb8u6_amd64.deb

http://blog.sina.com.cn/s/blog_98238f850102w7ik.html 目前所有的ANN神经网络算法大全 (2016-01-20 10:34:17) 转载▼ 标签: it   概述 1 BP神经网络 1.1 主要功能 1.2 优点及其局限性 2 RBF(径向基)神经网络 2.1 主要功能 2.2 优点及其局限性 3 感知器神经网络 3.1 主要功能 3.2 优点及其局限性 4 线性神经网络 4.1 主要功能 4.2优点及其局限性 5自组织神经网络 5.1 自组织

第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度会有差异.我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度的数据. 一种解决方法是用已有的数据训练一个

R sudo apt-get install R-base Rstudio()下载Rstudio桌面版失败 sudo apt-get install gdebi-core 如果提示少了什么东西,运行下面的命令 sudo apt-get -f install sudo apt-get install gdebi-coresudo apt-get install libapparmor1 // 如果没有下载可以运行这个命令: wget https://download2.rstudio.org/rs

本篇博客将会介绍R中的一个神经网络算法包:Neuralnet,通过模拟一组数据,展现其在R中是如何使用,以及如何训练和预测.在介绍Neuranet之前,我们先简单介绍一下神经网络算法. 人工神经网络(ANN),简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型.神经网络由大量的人工神经元联结进行计算.大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统.现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模,或用来探索数据的模式

转自:http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽

本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集.Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现须要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼

老师简介: Gino老师,即将步入不惑之年,早年获得名校数学与应用数学专业学士和统计学专业硕士,有海外学习和工作的经历,近二十年来一直进行着数据分析的理论和实践,数学.统计和计算机功底强悍. 曾在某一世界500强公司核心部门担任高级主管负责数据建模和分析工作,在实践中攻克统计建模和数据分析难题无数,数据处理与分析科学精准,在实际应用中取得良好的效果. Gino老师担任数据分析培训师多年,探索出一套以实例讲解带动统计原理理解和软件操作熟悉的方法,授课的学生能迅速理解统计原理并使用统计软件独立开展数

R是一种专门用于数据分析和统计的脚本语言,广泛应用在每一个需要统计和数据分析的领域.PowerBI支持R脚本,只不过,PowerBI Desktop默认没有安装R.在使用R脚本之前,必须向PowerBI Desktop中安装R引擎.用户可以使用R脚本加载数据.对数据进行转换和处理.使用R脚本图形化显示数据,以发现数据中隐藏的insight.PowerBI可以直接调用R外部IDE,提供更好的编程体验. 一,安装R 在使用R之前,用户必须向本地主机中安装R引擎.安装的过程非常简单,只需要点击File

1.准备集成开发环境(IDE) R语言在一个好的IDE工具上应用才能更好的发挥它的作用,目前使用的最多的R语言集成开发环境是R STUDIO,下载地址为:https://www.rstudio.com/.在这个网址下载desktop版本即可,下载完成后安装. 2.安装R语言 R语言下载地址为:http://cran.r-project.org.下载最新版本并安装. 3.创建首个实例 打开安装好的R STUDIO,此时计算机会自动关联安装的R语言版本. 下面以使用R读取一个CSV文件开始R语言之旅

转载--https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/03/create-packages-r-cran-github/ 什么是 R 包?我开始创建 R 包的原因是?创建包的好处和挑战必要条件开始创建你的第一个包发布包向CRAN 做贡献后的体验附加提示Additional resources 1. 什么是 R 包? R 包就是一个可重复使用的 R 函数,附带有关如何使用的标准.简要说明文档.有时,包还附带简单的数据. 直至今日,CRAN 上有 10000多个

R和Python两者谁更适合数据分析领域?在某些特定情况下谁会更有优势?还是一个天生在各方面都比另一个更好? 当我们想要选择一种编程语言进行数据分析时,相信大多数人都会想到R和Python——但是从这两个非常强大.灵活的数据分析语言中二选一是非常困难的. 我承认我还没能从这两个数据科学家喜爱的语言中选出更好的那一个.因此,为了使事情变得有趣,本文将介绍一些关于这两种语言的详细信息,并将决策权留给读者.值得一提的是,有多种途径可以了解这两种语言各自的优缺点.然而在我看来,这两种语言之间其实有很强的

传统神经网络ANN训练算法总结 学习/训练算法分类 神经网络类型的不同,对应了不同类型的训练/学习算法.因而根据神经网络的分类,总结起来,传统神经网络的学习算法也可以主要分为以下三类: 1)前馈型神经网络学习算法-----(前馈型神经网络) 2)反馈型神经网络学习算法------(反馈型神经网络) 3)自组织神经网络学习算法------(自组织神经网络) 以下我们将通过三类典型的神经网络模型分别阐述这三类不同的学习算法其区别与相似点. 虽然针对不同的网络模型,这里产生了三类不同类型的训练算法,但

自组织映射和弹性神经网络 自组织映射(SOM),或者你们可能听说过的Kohonen映射,是自组织神经网络的基本类型之一.自组织的能力提供了对以前不可见的输入数据的适应性.它被理论化为最自然的学习方式之一,就像我们的大脑所使用的学习方式一样,在我们的大脑中,没有预先定义的模式被认为是存在的.这些模式是在学习过程中形成的,并且在以更低的维度(如二维或一维)表示多维数据方面具有不可思议的天赋.此外,该网络以这样一种方式存储信息,即在训练集中保持任何拓扑关系. 更正式地说,SOM是一种集群技术,它将帮助

R in Nutshell 前言 例子(nutshell包) 本书中的例子包括在nutshell的R包中,使用数据,需加载nutshell包 install.packages("nutshell") 第一部分:基础 第一章 批处理(Batch Mode) R provides a way to run a large set of commands in sequence and save the results to a file. 以batch mode运行R的一种方式是:使用系统

从3.4.1 升级到最新 懒得去官网下载 在R studio 执行一下代码 install.packages("installr") library(installr) updateR() 但是执行出是 > install.packages("installr") also installing the dependencies ‘glue’, ‘magrittr’, ‘stringi’, ‘stringr’ There are binary versions

学校的课五门有四门需要跑R程序,有一些长长长的代码实在是占用了太多的内存,果断决定搭个R的服务器放着自己跑. 愉快的是,R studio server 的搭建真心简单快捷~这个从前被我忽略的东东终于排上用场啦! 超级简单实用咩哈哈~ 首先开一个新的虚拟机 搭建过程要点: 本篇基于Ubuntu Server 16.04, Deployment Model 请选 classic 关于size: 如果要在R里面跑大程序的画,选内存大的肯定是有用哒!看需求吧~ 对于以下代码,放个A0机子和DS1的对比: