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R语言实现决策树的分析
数据分析
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
决策树分析主要是根据数据的属性建立决策模型。此模型经常被用来解决回归问题和分类问题。常见的算法包括ID3,C4.5,随机森林和CART。其中ID3主要对可选值多的属性具有一定的偏向性;相反,C4.5则主要对可选值少的属性具有一定的偏向性。最终便设计了CART算法来中和这两个极端。CART在特征选取的时候引入了基尼指数,此指数主要是数据纯度的度量方法。所谓数据纯度,就其表面意思便是指的通过特征选择获取的分类结果的纯度情况。当然还有其它的纯度评价函数,那就是信息增益,这个参数可以度量某个特征对分类结果影像的大小,从而确定可以使得模型得到高纯度分类结果的特征属性。接下来我们看下在R中如何实现决策树的分析。实现的包不止一个,包括rpat,party等。我们今天主要介绍party的使用。首先看下包的安装:
一粒沙
2021-04-30
1.7K
0
R语言实现贝叶斯优化算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
对于神经网络,机器学习等字眼大家应该都很熟悉,今天我们不谈这个,我们看一下这个在这些模型中一个重要的子领域网络超参数搜索。常见的搜索方法是:试错法(Babysitting)、网格搜索(Grid Search)、随机搜索(Random Search)、贝叶斯优化(Bayesian Optimization)。前面三种都是好理解的,都可以从字面意思进行理解。我们主要讲下这个贝叶斯优化算法。其算法可以转化为一个形式的方程式:
一粒沙
2020-04-27
3.1K
0
R语言实现基因表达模式识别
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
后验概率:事情已经发生,要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小{P(事件|原因)}。
一粒沙
2019-10-30
1.2K
0
R语言之实现K-mean聚类算法
机器学习
编程算法
聚类算法作为无监督的学习方法,在不给出Y的情况下对所有的样本进行聚类。以动态聚类为基础的K均值聚类方法是其中最简单而又有深度的一种方法。K均值的好处是我们可以在了解数据的情况下进行对样本的聚类,当然他也有自己的弱点就是对大数据的运作存在一定的局限。我们以R基础包自带的鸢尾花(Iris)数据进行聚类分析的演示。利用R语言的K均值聚类函数kmeans(),进行聚类,首先我们介绍下kmeans()的构成
一粒沙
2019-07-31
3.2K
0
R语言开启人工智能之旅
监督学习
r 语言
机器学习
神经网络
人工智能
当下人工智能可谓火热,很多行业在陆续接入相关的功能以及服务。可是大家想不想在R语言中实践下呢? 想不想我都要讲一下,供想实践的参考吧。
一粒沙
2019-07-31
1.7K
0
R语言实现支持向量机(SVM)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力。目前使用广泛的SVM实现工具是libsvm,其不仅集成在很多统计软件例如R,PYTHON等,还可以直接在Linux以及Windows下运行。
一粒沙
2019-07-31
9.2K
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