人工神经网络是一种类似于大脑神经突触连接的结构进行信息处理的数学模型，由大量的输入层节点、隐藏层节点和输出层节点连接构成。有关神经网络算法最核心的三个问题就是：选择激活函数、隐藏层数目和节点的确定以及权重的设置。
今天，主要使用人工神经网络的进行建模分析，涉及的R包是neuralnet和nnet两个包，函数名和包名是一样的。
《公平信用报告法》制约，强调评分卡的可解释性。所以初始评分（申请评分）一般用回归，回归是解释力度最大的。
机器学习分为很多个领域，其中的连接主义指的就是以神经元（neuron）为基本结构的各式各样的神经网络，规范的定义是：由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界的刺激作出的交互反应。而我们在机器学习中广泛提及的神经网络学习就是机器学习与神经网络的交叉部分，本篇就将介绍基本的神经元模型、感知机模型的知识以及更进一步的多层感知机的具体应用（注意，本篇介绍的内容只是当下流行的深度学习的铺垫，因此只使用了无GPU加速的相应模块，关于深度学习的知识、当下流行的深度学习方法及相应的可GPU加速的训练方法将在后续的博文中陆续介绍）
说实话，自从之前好好学习了一下入门的R以后，一直没有用过R，很多东西都忘了，还是需要靠做笔记方便日后查阅。
说实话，自从之前好好学习了一下入门的R以后，一直没有用过R，很多东西都忘了，还是需要靠做笔记方便日后查阅。 本期讲一下R包的几种来源以及安装指定版本R包的几种方法。
R语言是主要在学术界用的编程语言，写作是其内涵之义，于是有了 RMarkdown。基于RMarkdown语法yihui进一步扩张了RMarkdown的应用，于是有了bookdown及其plus，以及blogdown。字面意思，前者是用来写书的后者是用来写博客的。每一个喜欢R语言不巧又同时喜欢写作的人，遇到这两个包都会有抑制不住的好奇心。余，概莫能外。
Rmarkdown作为一种将R等编程语言和Markdown的简洁语法结合在一起的增强版Markdown语法，其在报告输出、数据分析、沟通交流中的易用性和便利性已得到了足够的体现。
Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具，运用 rmarkdown 撰写文章，既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本，也可以在 rmarkdown 中插入代码块，并将代码运行结果输出在 markdown 里。R Markdown 格式，简称为 Rmd 格式， 相应的源文件扩展名为.Rmd。输出格式可以是 HTML、docx、pdf、beamer 等。
回顾一下，我们在机器学习基石课程的第一节课就提到过，机器学习的目的就是让机器从数据data中学习到某种能力skill。我们之前举过一个典型的推荐系统的例子。就是说，假如我们手上有许多不同用户对不同电影的排名rank，通过机器学习，训练一个模型，能够对用户没有看过的某部电影进行排名预测。
假设你已经安装了R[1]（R Core Team 2020）和RStudio IDE[2]。
人工神经网络(ANN)从以下四个方面去模拟人的智能行为: 物理结构：人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟：人脑的神经元有局部计算和存储的功能，通过连接构成一个系统。人工神经网络中也有大量有局部处理能力的神经元，也能够将信息进行大规模并行处理 存储与操作：人脑和人工神经网络都是通过神经元的连接强度来实现记忆存储功能，同时为概括、类比、推广提供有力的支持 训练：同人脑一样，人工神经网络将根据自己的结构特性，使用不同的训练、学习过程，自动从实践中获得相关知识 神经网络是一种运算模型，由大量的
首先第一部分也是莫烦老师的在线学习笔记，个人感觉挺好的基础知识，推荐给大家学习。对机器学习进行分类，包括： 1.监督学习:通过数据和标签进行学习，比如从海量图片中学习模型来判断是狗还是猫，包括分类、回归、神经网络等算法;
上一期已经对使用 latex 模板构建 cv 做了较为详细的说明：R沟通｜使用latex模板构建个人履历。但是存在一个问题：Latex 最后输出的是 pdf 版本，如果你想把他部署到自己的个人网站上，可能就比较费劲了（害，是我不会）。所以请教了李康国学弟之后，我又尝试了下使用 Rmarkdown 构建 cv 并将其部署到 gitee中，这样所有人都可以通过网址访问我的 cv 了。
关于RMarkdown使用时，小编日常会使用的一些有用技巧，当然我也是通过学习谢大大的Rmarkdown-cookbook[1]以及日常使用需求上网搜的解决方案，在此分享给大家。如果大家还有其他什么需求，可以在留言板留言。或者有其他实用技巧也欢迎分享！
从本篇文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。第一篇文章主要讲解神经网络基础概念，同时讲解Theano库的安装过程及基础用法，主要结合 "莫烦大神" 的视频介绍，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章，希望对您有所帮助，也建议大家一步步跟着学习，同时文章中存在错误或不足之处，还请海涵~
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。 人工神经网络从以下四个方面去模拟人的智能行为: 物理结构：人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟：人脑的神经元有局部计算和存储的功能，通过连接构成一个系统。人工神经网络中也有大
上节课我们主要介绍了Radial Basis Function Network。它的原理就是基于距离相似性（distance-based similarities）的线性组合（linear aggr
具体细节可参考：https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/update-date.html
本杂志开源（GitHub: ShixiangWang/weekly[1]），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。
参见：https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/rmarkdown.html[1]
在当下，人工智能的浪潮席卷而来。从AlphaGo、无人驾驶技术、人脸识别、语音对话，到商城推荐系统，金融业的风控，量化运营、用户洞察、企业征信、智能投顾等，人工智能的应用广泛渗透到各行各业，也让数据科学家们供不应求。Python和R作为机器学习的主流语言，受到了越来越多的关注。数据学习领域的新兵们经常不清楚如何在二者之间做出抉择，本文就语言特性与使用场景为大家对比剖析。 一．Python和R的概念与特性 Python是一种面向对象、解释型免费开源高级语言。它功能强大，有活跃的社区支持和各式各样的类库，同时具
我实际做的事情就是写了两个R的函数，可以通过调用的方式创建Rmarkdown文档，并利用knitr包的knit函数将其转换为markdown文档。
目前对于两者的介绍网上一大堆，而且本身语法简单，上手很快，这里不会过多介绍。**本文的核心在于让读者了解这些工具以及根据需要去学习和利用它们。**这里主要为初学者提供比较有参考价值的资料：
沟通文档系列第一期为：如何使用Rmarkdown制作Rbeamer。今天来介绍下另一种文档沟通形式：如何使用Rmarkdown制作私人定制版ppt！
点击下方公众号，回复资料分享，收获惊喜 简介 最近电脑电池坏了，拿到店里维修了，自己也没有备用机。要不是有 ddl，小编就会以此为借口放个小长假 ?。玩笑可以开，但是活还是要干的。 所以就打算用图书馆
Rmarkdowm作为可复用报告的优秀工具，除了提供文档编辑、图表输出外，还有许多主题格式供使用者选择。除了默认的主题外，还可以通过加载rticles、prettydoc、rmdformats、tufte等包获取更多主题格式。下面我们看看几类扩展包里的主题样式。
在R语言中绘制表格的包我们介绍了非常多，除了专门绘制基线资料表的compareGroups/tableone/table1，还介绍了绘制普通表格的gt，以及扩展包gtExtra。
你可以在这篇文章中找到8种在R语言中实现的非线性方法，每一种方法都做好了为你复制粘贴及修改你问题的准备。
本文介绍了神经网络在分类算法中的应用，特别是一种R分类算法。文章首先介绍了神经网络的基本概念，然后详细描述了如何使用神经网络进行数据建模，并使用实际数据进行了演示。最后，文章对神经网络在实际应用中可能遇到的问题进行了讨论，并给出了一些解决方案。
今天小编在做线性回归的时候，突然想 R 能不能把结果以表格的形式输出呢？这样就不需要自己复制粘贴画表格啦。小编搜了一下果然有相关的 R 包—— stargazer ，现将自己关于该包的一些学习笔记分享给大家。
想必熟悉小洁老师的学员们都有看过小洁老师发的如何做好你的R语言笔记,这也是马拉松课程的课前准备工作的一项——学习如何记录笔记。
仪表盘在业务风格的报告中特别常见。它们可以用来突出报告的概要和关键内容。仪表盘的布局通常是基于网格搭建的，各个组件排列在各种大小的“盒子”中。
在本指南中，我们想向您展示如何使用现在提供的一些奇妙，免费的工具和软件包编写美观，可重复的报告。这些工具将帮助您交流科学知识，并希望您再也不会复制和粘贴R输出。
本期 R 可视化将介绍 mapview 包的基本内容。这是《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化 中所提到的最后一个 R 包，关于 mapview 包的更多内容，可进入mapview官网[2]探索学习。
原文：R is for Research, Python is for Production
本文介绍了深度学习中的pre-training和regularization技术，以及如何使用自编码器（autoencoder）进行特征学习和降维。
前段时间一直有读者问我能不能出一些关于Rmarkdown的教程，当时爽快的答应了。
前段时间看了《统计之都》最新的统计月读：统计月读（2022年9月），看到了一个比较有趣信息。
Rmarkdown扩展了markdown的语法，所以markdown能写的，Rmarkdown能写，后者还提供了一些新的特性，特别是图表，很nice。
参考：HTML Output Formats and Templates for rmarkdown Documents • rmdformats (juba.github.io)[3]
最新的 Pycharm 大量更新了对 R 的功能支持，在 IntelliJ 的大名加持下，拥有自动补全代码（最新加入了机器学习的新特性），自动格式化代码，版本控制，以及大量的插件支持。
今年接了 5 本与贝叶斯近似计算包INLA相关的翻译书，将由高等教育出版社出版。在准备翻译的时候，我静下来思考了一下二个问题。一是互联网时代在兼顾图书质量的同时怎么充分考虑读者阅读体验？二是什么是当下最为成熟的图书写作工具？特别是与数据科学密切相关的统计类图书的写作与出版。书稿模板的选择成为首先要考虑的事。
Markdown大家都比较熟悉了，特别是在写程序文档和写数学公式时，拥有着无与伦比的便利性。同时在前面的一篇博客中我们介绍了使用RMarkdown去写Latex Beamer演示文档的方法，RMarkdown是由谢益辉等大神对Markdown、Latex和R语言等常用高级编程语言的结合，使得我们可以同时用这几种语言去构造一个Beamer风格的演示文档。本文主要介绍一些比较偏门的、但是经常可能用到的RMarkdown进阶操作。
目前深度学习、AI研究很火爆，它们依赖的最底层就是简单的神经网络，本文将介绍神经网络基础，了解基本的神经网络原理，同时给出样例参考，该样例可以推广到其他的分类、回归问题分析
一、学习R语言AMORE包中的newff函数 这是个前馈神经网络工具包，类似的还有nnet，RSNNS等。AMORE比nnet参数要丰富一些。AMORE用来构建前馈神经网络的函数是newff. newff(n.neurons, learning.rate.global, momentum.global, error.criterium, Stao, hidden.layer, output.layer, method) 其中。n.neurons是个数值向量，包含在每个层的神经元的数目。第一
Shiny是一个R包，允许用户将R代码转换为交互式网页。Shiny server是RStudio提供的服务器，可用于托管和管理Web上的Shiny应用程序。除了托管Shiny应用程序，Shiny Server还可以托管交互式R降价文档。Shiny Server既有免费的开源版本，也有付费专业版，包含更多功能。
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言，其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
前段时间，对这 6 幅图进行了学习，并汇总了各图的知识点和使用技巧。在此做个总结，以便查阅（可点击图片直接跳转）。
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