# 机器学习R语言建模
机器学习是一种让计算机系统通过数据自动学习模式和规则，从而实现任务的技术。而R语言是一种强大的数据分析和统计建模语言，结合两者可以实现强大的机器学习建模。本文将介绍如何使用R语言进行机器学习建模，并通过代码示例展示具体操作步骤。
## 机器学习建模流程
机器学习建模通常包括以下几个步骤：
1. 数据准备：加载数据集并进行数据清洗、特征选择等预处理工作。
2. 模型选
原创
2024-07-02 07:06:51
43阅读
copula是将多变量分布函数与其边际分布函数耦合的函数，通常称为边缘。Copula是建模和模拟相关随机变量的绝佳工具。Copula的主要吸引力在于，通过使用它们，你可以分别对相关结构和边缘（即每个随机变量的分布）进行建模。 copulas如何工作 首先，让我们了解copula的工作方式。 set.seed（100） m < - 3 n < - 2000 z <
# R 机器学习建模
## 介绍
在机器学习领域，R 语言是一个常用的工具，它提供了丰富的机器学习算法和数据处理函数，帮助用户进行数据分析和建模。本文将介绍如何在 R 语言中进行机器学习建模，并通过代码示例来展示相关操作。
## 数据准备
在进行机器学习建模之前，首先需要准备数据集。我们以一个简单的示例数据集为例，数据集包含两个特征变量 `X1` 和 `X2`，以及一个目标变量 `Y`。
原创
2024-05-11 06:04:35
70阅读
# 机器学习与R语言入门
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能（AI）中的一个重要分支，它通过数据驱动的方法使计算机能够自我学习和做出相应的预测。R语言作为一种强大的统计分析工具，广泛应用于机器学习领域。在这篇文章中，我们将探讨机器学习的基本概念，并通过一个简单的代码示例来演示如何使用R语言进行基本的机器学习。
## 什么是机器学习？
机器学习是一种利用算法和统计模
原创
2024-08-31 05:34:06
69阅读
R语言做滚动garch模型 roll-garch model前几天做了一个滚动garch模型，刚开始没搞清楚，走了很多弯路，最后终于搞好了。 接下来就是分析我写roll-garch的思路。其实roll-garch模型在rugarch里面其实是有的。但是，我也看了开发者写的文档，如果你希望更快，更复杂的滚动garach模型，你就要自己写函数。我的天，我哪里会，其实我连garch模型都没搞懂，但是我会
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2023-06-07 12:48:39
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前言第1章 概率统计模型11.1 数据的描述性分析11.1.1 数据的数字特征11.1.2 随机变量的分布51.1.3 常用的分布61.1.4 数据的图形描述91.2 参数的区间估计与假设检验131.2.1 单个总体的区间估计与假设检验131.2.2 两个总体的区间估计与假设检验141.2.3 区间估计与假设检验的计算161.2.4 两个正态总体方差比σ21/σ22的估计与检验221.3 非参数检
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2024-05-29 22:17:10
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R机器学习入门学习笔记，欢迎批评指正！
资源：机器学习实用案例解析 Drew Conway、Jobn Myles Wbite著 陈开江、刘逸哲、孟晓楠译
简介统计学一直在研究如何从数据中得到可解释的东西，而机器学习则关注如何将数据变成一些实用的东西。对两者做出如下对比更有助于理解“机器学习”这个术语：机器学习研究的内容是教给计算机一些知识，再让计算机利
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2023-05-24 15:08:06
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B站课程：生信必备技巧之R语言基础教程全集的代码笔记1.R语言包安装rm(list = ls())
# 设置镜像：
options()$repos
options()$BioC_mirror
#options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
options(BioC_mirror="http://mirrors.tuna.tsing
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2023-08-31 15:00:39
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@Author ： By Runsen @modified Date：2020/5/14作者介绍：Runsen目前大三下学期，专业化学工程与工艺，大学沉迷日语，Python， Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重，专业排名中下。.在大学60%的时间，都在。本专栏数据分析全系列：将使用Excel，Powerbi，Python，R，Sql，SPSS，stata以及Tableau，后面还会
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2023-11-27 19:42:59
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# R语言KNN机器学习实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用R语言实现KNN（K-Nearest Neighbors）机器学习算法。KNN是一种简单但有效的分类算法，它根据最近邻的样本来预测新样本的类别。下面将详细介绍实现该算法的流程和代码。
## 实现流程
实现KNN算法的一般步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入数据 |
|
原创
2023-07-19 14:27:53
181阅读
# 机器学习与R语言
## 引言
机器学习（Machine Learning）是一种通过计算机自动学习模式和规律，以改善人工智能系统的性能的领域。它旨在通过从数据中提取信息和模式，让计算机能够自主地进行分析、理解和预测。
R语言是一种广泛应用于数据分析和统计领域的编程语言。它提供了丰富的统计和机器学习相关的库和工具。结合R语言和机器学习算法，我们可以更轻松地进行数据分析和模型构建。
本文将
原创
2023-09-10 15:27:26
224阅读
R 各种文档查询R Package Documentation (rdrr.io)1 MARS方法earth function - RDocumentationMultivariate Adaptive Regression Splines (sonic.net)理论回归算法 - 多元自适应回归(MARS) - 《Deeplearning Algorithms Tutorial（深度学习算法教程）
目录前言一、第1问1.1 计算模型中等待时间t2MATLAB程序1.2 计算模型中等待时间t2（灵敏度分析）MATLAB程序二、第2问2.1 代入t2到模型进行计算MATLAB程序2.2 代入t2到模型进行计算（灵敏度分析）MATLAB程序三、第3问3.1 第3问求解MATLAB程序3.2 第3问仿真MATLAB程序四、第4问4.1 第4
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2023-12-13 10:48:58
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自从Python流行后，R貌似逐渐被人遗忘，可是，每款语言和工具都有它存在的价值，R也具有强大的可视化功能，你真的了解R吗？还是说，掌握了Python就不用再掌握R了。本文科普性的介绍下R，带你走进R的世界。R是一种应用统计软件和语言，主要为统计计算和绘图而生，而且R是一套开源的数据分析解决方案。它主要包括简单却很强大的R语言、数据存储和处理、数据运算工具、完整的统计分析工具、优秀的统计可视化以及
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2024-01-04 14:20:49
55阅读
目录0引言1、课本介绍1.1理论的书1.2 R语言的书2、构造数据3、相关性分析4、多元回归模型的建立4.1建立模型5.2模型分析5.3方差分析表5、变量选择5.1 逐步回归5.2所有子集法5.3套索法6、回归模型常用函数总结7、参考文献 0引言在毕业实用模型一1、二2、三3中介绍了时间序列模型的建模思路与在R语言中的调参，今天来讲解一下回归模型的建模思路和实现。 在这里你将会学到：推荐的回归模
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2023-10-25 21:22:28
630阅读
本文介绍caret包中的建立模型及验证的过程。主要涉及的函数有train()，predict()，confusionMatrix()，以及pROC包中的画roc图的相关函数。建立模型在进行建模时，需对模型的参数进行优化，在caret包中其主要函数命令是train。 train(x, y, method = "rf", preProcess = NULL, ...,
weights
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2023-08-16 09:53:43
70阅读
随着大数据的概念变得越来越流行，对数据的探索、分析和预测成为大数据分析领域的基本技能之一。作为探索和分析数据的基本理论和工具，机器学习和数据挖掘成为时下炙手可热的技术。R 作为功能强大并且免费的数据分析工具，在数据分析领域获得了越来越多用户的青睐。本书通过丰富的实际案例来探索如何应用 R 来进行现实世界问题的机器学习，如何从数据中获取可以付诸行动的洞察力。本书案例清晰而实用，讲解循序渐进，是一本用
原创
2024-06-27 21:35:22
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包提供了有效处理稀疏二元数据的数据结构，而且提供函数执Apriori和Eclat算法挖掘频繁项集、最大频繁项集、闭频繁项集和关联规则（包执行lasso (L1) 和ridge (L2)惩罚回归
原创
2023-12-16 11:48:08
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# R语言中的Lasso回归：机器学习的应用与实践
Lasso回归是一种广泛应用于统计学和机器学习领域的技术，主要用于处理高维数据中的回归问题。它通过对回归系数的L1范数正则化来实现变量选择，抑制过拟合，尤其在特征数量远大于样本数量时表现出色。本文将通过R语言代码示例，带您深入了解Lasso回归的基本原理以及在实践中的应用。
## Lasso回归的基本原理
Lasso回归的目标是最小化以下损
# R语言机器学习集成模型的简单介绍
在机器学习中，集成模型（Ensemble Models）是通过结合多个单一模型的预测来提高模型性能的一种方法。它能够有效降低过拟合，并通常能在许多实际应用中取得比单一模型更好的效果。本文将介绍R语言中的集成模型，并提供相应的代码示例。
## 集成模型的基本概念
集成模型通常分为两类：Bagging（如随机森林）和Boosting（如XGBoost）。Ba
原创
2024-08-09 10:32:38
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