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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# 集成学习：提升机器学习模型的有效工具
在机器学习领域，单一模型的表现往往受到数据特征、模型选择等多种因素的影响。解决这一问题的有效方法之一就是集成学习（Ensemble Learning）。集成学习通过组合多个模型的预测结果，通常可以显著提高性能和稳定性。本文将介绍集成学习的基本概念，介绍在R语言中的实现，并提供相应的代码示例。
## 什么是集成学习？
集成学习旨在通过训练多个学习器来改
原创
2024-08-02 05:57:43
48阅读
双重检查加锁的一般形式：class SomeClass {
private Resource resource = null;
public Resource getResource() {
if (resource == null) {
synchronized {
if (resource == null)
# 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
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# 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
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来源：机器之心现在，机器学习有很多算法。如此多的算法，可能对于初学者来说，是相当不堪重负的。今天，我们将简要介绍 10 种最流行的机器学习算法，这样你就可以适应这个激动人心的机器学习世界了！01 线性回归线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x 值
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2024-08-12 12:52:56
62阅读
# 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
如何实现机器学习 R2
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作为一名经验丰富的开发者，我将为你解释如何实现机器学习 R2。在本文中，我将逐步介绍整个流程，并提供每个步骤需要执行的代码和相应的注释。
## 1. 概述
R2是一个常用的评估指标，用于衡量机器学习模型的性能。它表示模型对数据的拟合程度，其取值范围为0到1，值越接近1表示模型的拟合效果越好。
在实现机器学习 R2之前，我们需要确保已经完成了以下几个步骤：
原创
2024-02-03 07:19:05
104阅读
# 使用 TensorFlow 进行机器学习的指南
在机器学习领域中，TensorFlow 是一个强大的工具，尤其是在 R 语言中结合使用时。虽然刚入行的你可能感到些许困惑，但通过以下步骤，你将能顺利地使用 R 的 TensorFlow 包执行机器学习任务。
## 流程概述
以下是实现机器学习的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-17 04:37:08
81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
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摘要：目前经典的统计学分析方法主要有回归分析，Logistic回归，决策树，支持向量机，聚类分析，关联分析，主成分分析，对应分析，因子分析等，那么对于这些经典的分析方法在R中的使用主要有那些程序包及函数呢？ 1、线性模型~回归分析： 【包】：stats
【函数】：lm(formula, data, ...)
逐步回归：step(lm(formula, data, ...))
1.基本概念 机器学习：发明算法将数据转化为智能行为 数据挖掘 VS 机器学习：前者侧重寻找有价值的信息，后者侧重执行已知的任务。后者是前者的先期准备 过程：数据——>抽象化——>一般化。或者：收集数据——推理数据——归纳数据——发现规律 抽象化： 训练：用一个特定模型来拟合数据集的过程 用方程来拟
原创
2022-06-07 23:19:02
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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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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
# 机器学习输出R2
## 导言
机器学习是一种能够让计算机从数据中学习并改进其性能的技术。在机器学习中，评估模型的性能是非常重要的一环。而R²（R square）是一种用于评估模型拟合程度的指标之一。本文将介绍R²的概念以及如何在机器学习中输出R²。
## R²的定义
R²，也称为决定系数（Coefficient of Determination），用于度量模型对观测数据的拟合程度。其取
原创
2024-05-06 06:15:59
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