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R语言交流中心

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R语言中的keras

批量计算 keras 编程算法神经网络

Keras是一个高层神经网络API，由纯Python编写而成。此API支持相同的代码无缝跑在CPU或GPU上；对用户友好，易于快速prototype深度学习模型；支持计算机视觉中的卷积网络、序列处理中的循环网络，也支持两种网络的任意组合；支持任意网络架构：多段输入或多段输出模型、层共享、模型共享等。这意味着Keras 本质上适合用于构建任意深度学习模型（从记忆网络到神经图灵机）兼容多种运行后端，例如TensorFlow、CNTK和Theano。

2021-12-20

2.3K1

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：

2021-04-30

1.6K0

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：

2020-04-27

2.8K0

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）}。

2019-10-30

1.1K0

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。

2019-07-31

1.6K0

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。

2019-07-31

9K0

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