碎片︱R语言与深度学习 sparklyr包：实现Spark与R的接口，会用dplyr就能玩Spark ————————————————————————————————————— 本文中介绍的...H2o包在调用的过程主要有以下简要步骤： 连接、搭建H2o环境（heo.init()）——数据转换成h2o格式（as.h2o）——模型拟合（h2o.deeplearning）——预测（h2o.predict...一、H2o包的demo(glm) 网上已经有了，博客笔者看了并做了简单的中文注释。详情可以见std1984博客。...——基于iris数据集的深度学习 本案例主要来自h2o官方手册中，h2o.deeplearning包的示例，比较简单易懂。...如果你想看预测的数据可以用as.data.frame来变成R能识别的数据框格式。
高可靠性的特征选择，泄漏检测，准确的 超参数优化 用于分类和回归的最先进的预测模型（深度学习，堆叠，LightGBM，......） ...在 ML 框架的贝叶斯超参数优化中，添加了两个组件：元学习 用于初始化贝叶斯优化器，从优化过程中评估配置的 自动集合构造。 ...H2O H2O 是 H20.ai 公司的完全开源的分布式内存机器学习平台。...H20 同时支持 R 和 Python，支持最广泛使用的统计和机器学习算法，包括梯度提升（Gradient Boosting）机器、广义线性模型、深度学习模型等。 ...H2O 包括一个自动机器学习模块，使用自己的算法来构建管道。它对特征工程方法和模型超参数采用了穷举搜索，优化了管道。
根据H2O官网的介绍，它的主要优点包括： 支持大量的无监督式和监督式机器学习算法 支持通过R与Python进行引入包的方式进行模型的开发 能够提供给用户一个类似于jupyter notebook的UI界面进行...“托拉拽”式的模型开发 支持模型的快速部署（用户可以在训练后下载基于Java的POJO和MOJO文件） 支持自动化建模和自动化参数调优 H2O实战练习 大家可以使用在Python或R中引入H2O包的形式进行该工具的使用...这里选择GBM这个基于树的算法进行模型的开发，并设置100个树，最大深度设置为10，并设置10折交叉验证。 5、训练模型并展示训练结果 ?...由于不同模型涉及到不同参数，具体模型参数设定可见H2O的官方文档 http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-xu/4/docs-website/h2o-py...前10名中还包括像XGBoost和GBM一样的基于树的模型，AUC也相当不错。
AutoML 可以为预测建模问题自动找到数据准备、模型和模型超参数的最佳组合，本文整理了5个最常见且被熟知的开源AutoML 框架。...AutoML框架执行的任务可以被总结成以下几点： 预处理和清理数据。 选择并构建适当的特征。 选择合适的模型。 优化模型超参数。 设计神经网络的拓扑结构（如果使用深度学习）。...auto-sklearn 以 scikit-learn 为基础，自动搜索正确的学习算法并优化其超参数。通过元学习、贝叶斯优化和集成学习等搜索可以获得最佳的数据处理管道和模型。...文档中介绍说：它专为具有数百个参数的模型进行大规模优化而设计 并允许跨多核和多台机器扩展优化过程。...安装： pip insall h2o H2O可以更详细的说是一个分布式的机器学习平台，所以就需要建立H2O的集群，这部分的代码是使用的java开发的，就需要安装jdk的支持。
XGBoost实现了高效、跨平台、分布式gradient boosting (GBDT, GBRT or GBM) 算法的一个库，可以下载安装并应用于C++，Python，R，Julia，Java，Scala..., R, Java, Scala, Julia等 效果好：赢得许多数据科学和机器学习挑战。...下图是XGBoost与其它gradient boosting和bagged decision trees实现的效果比较，可以看出它比R, Python，Spark，H2O的基准配置都快。...而XGBoost通过系统优化和算法增强改进了基础GBM框架，在系统优化和机器学习原理方面都进行了深入的拓展。...Tree Pruning： GBM框架内树分裂的停止标准本质上是贪婪的，取决于分裂点的负损失标准。XGBoost首先使用'max_depth'参数而不是标准，然后开始向后修剪树。
("mlr")之后就可以看到R里面有哪些机器学习算法、在哪个包里面。...a<-listLearners() 这个包是听CDA网络课程《R语言与机器学习实战》余文华老师所述，感觉很棒，有待以后深入探讨。以下表格是R语言里面，52个机器学习算法的来源以及一些数据要求。...h2o.gbm h2o.gbm h2o 'distribution' is set automatically to 'gaussian'. classif TRUE TRUE TRUE FALSE...h2o.gbm h2o.gbm h2o 'distribution' is set automatically to 'gaussian'. regr TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE...测试集的预测误差为17.55%，比上限28.18%低，因此没有必要重新训练。模型还有很多其他参数，改变它们可能会进一步提升模型的质量，然而这不是本文当前的目标。
R 中的 do.call() 是我极少用到的一个函数，不过它在很多情况下是蛮有用的，之前我也做过简单的介绍。...它可以在实际调用函数时将参数以列表的形式传入，下面是一个简单的函数： f <- function(x) print(x^2) 我们可以用下面的方式调用 do.call()： do.call(f, list...(x = 4)) #> [1] 16 大部分情况下这样的用法是啰嗦的，直接 f(4) 其实已经解决上面的问题了。...最近我需要批量更新参数时发现了 do.call() 的好用之处。 在批量建模时可能需要比较对建模函数设定不同的参数，我们以求和函数作为建模函数举例。...，而且只修改其中 3 个参数，另外参数是外部定义的，比如说其他使用这个函数的人。
Hmisc：提供各种用于数据分析的函数 multcomp：参数模型中的常见线性假设的同时检验和置信区间计算，包括线性、广义线性、线性混合效应和生存模型。...pbkrtest用于线性混合效应模型的参数Bootstrap检验 MatrixModels：用于稠密矩阵和稀疏矩阵建模 mvtnorm：用于计算多元正态分布和t分布的概率，分位数，随机偏差等 SparseM...glmnet：通过极大惩罚似然来拟合广义线性模型 gbm：用于实现随机梯度提升算法 xgboost：全称是eXtreme Gradient Boosting。...详见统计之都的一篇介绍 randomForest：提供了用随机森林做回归和分类的函数 ranger：用于随机森林算法的快速实现 h2o：H2O是0xdata的旗舰产品，是一款核心数据分析平台。...它的一部分是由R语言编写的，另一部分是由Java和Python语言编写的。用户可以部署H2O的R程序安装包，之后就可以在R语言环境下运行了。 ROCR：通过绘图来可视化分类器的综合性能。
第三个参数 ， method指定模型的类型。为了说明，我们将通过 gbm 包。...使用重复交叉验证拟合此模型的基本语法如下所示： train( mehd = "gbm", 对于梯度提升机 (GBM) 模型，有三个主要调整参数： 迭代次数，即树，（...---- 点击标题查阅往期内容 R和Python机器学习:广义线性回归glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 从这些图中，可能需要一组不同的调谐参数...在某些情况下，比如pls或gbm对象，可能需要指定来自优化后拟合的额外参数。在这些情况下，训练对象使用参数优化的结果来预测新的样本。...此外，R 中模型预测的标准语法很少。例如，为了获得类概率，许多 predict 方法都有一个称为参数的参数 type ，用于指定是否应该生成类或概率。
h2o 包用于可扩展的机器学习，而且是更大的 H2O 项目的一部分。...ROCR 用于模型评估，包括 ROC 曲线（接收者操作特征曲线，receiver operating characteristic curve），gbm 实现梯度推进。...Stack Overflow: 包含程序包的名称并以 'R' 标记的问题的数量。 CRAN 下载 有一些 CRAN 的镜像，而我们使用的是 R-Studio 镜像，因为它有一个便捷的 API。...有时候很难选择正确的 Github 库，而且不是所有的 R 包都是用 R 语言来实现的（在该搜索 API 中，「language:R」参数似乎指的是该存储库写入所使用的最流行的语言） 相反，我们返回 CRAN...一些 R 包的名称，比如 tree 和 earth，存在着明显的困难：Stack Overflow 的结果可能不会被筛选到 R 包的结果当中，所以我们首先在查询中添加一个 「r」 字符串，这非常有帮助。
garchFit() 所使用的参数。...当我们模拟许多过程并查看参数的分布时会发生什么？ 我模拟了 10000 个样本大小为 100、500 和 1000 的 GARCH(1,1)过程（使用与之前相同的参数）。以下是参数估计的经验分布。...，讨论了 R 需要更好的优化计算实践。...正如我在此演示的那样，这些检验严重依赖于对模型参数的连续估计。至少我的实验表明，参数的变化没有被标准差充分捕获，同时也存在参数估计中不可接受的高度不稳定性。...GARCH 模型参数估计的不稳定性也引出了另一个问题，对于不可观测的波动率的建模，参数估计以及校准的结果都是值得怀疑的。所以，某些 SDE 参数的估计和校准的稳定性实验应该提上日程。
之前介绍了多个样本均数的多重比较，今天说说kruskal-Wallis H检验后的多重比较，Friedman M检验后的多重比较。 也是和课本对照着来，孙振球，徐勇勇《医学统计学》第四版。...非参数检验后的多重比较，我们也是用这个宝藏R包：PMCMRplus。 kruskal-Wallis H检验及多重比较 使用课本例8-5的数据。...Nemenyi检验，我们通过多重比较的全能R包PMCMRplus实现。...Friedman M检验及多重比较 使用课本本例8-9的数据，这个方式适用于随机区组设计资料的多样本比较。...进行Friedman M检验需要矩阵形式的数据(这个是R语言里为数不多的不支持formula形式的统计检验函数之一)，可以自己输入，也可以直接读取spss格式数据，然后变成矩阵即可。
Hmisc：提供各种用于数据分析的函数 multcomp：参数模型中的常见线性假设的同时检验和置信区间计算，包括线性、广义线性、线性混合效应和生存模型。...pbkrtest用于线性混合效应模型的参数Bootstrap检验 MatrixModels：用于稠密矩阵和稀疏矩阵建模 mvtnorm：用于计算多元正态分布和t分布的概率，分位数，随机偏差等 SparseM...broom：将统计模型结果整理成数据框形式 caret：一个用于解决分类和回归问题的数据训练综合工具包 glmnet：通过极大惩罚似然来拟合广义线性模型 gbm：用于实现随机梯度提升算法 xgboost...详见统计之都的一篇介绍 randomForest：提供了用随机森林做回归和分类的函数 ranger：用于随机森林算法的快速实现 h2o：H2O是0xdata的旗舰产品，是一款核心数据分析平台。...它的一部分是由R语言编写的，另一部分是由Java和Python语言编写的。用户可以部署H2O的R程序安装包，之后就可以在R语言环境下运行了。 ROCR：通过绘图来可视化分类器的综合性能。
argparse进行参数配置 参见：R的命令行参数解析 - 知乎 (zhihu.com)[2]作者：史冬波 这个包其实蛮有意思的： ★为了能够使用Make来构建完整的数据自动分析流程，我们就需要R代码能够从命令行解析参数并在...” 也就是说，源代码中，作者的真实目的，其实并不是整理环境中的变量，而是为了方便调用Rscript，这个之前我们也简单介绍过：[[98-R茶话会17-在后台执行R命令]] 回顾一下之前的Rscript...) 调用解析器，获得参数与参数对应的值。...", stderr()) } cat(paste0(args$a + args$b), "\n") 通过argparse相关函数，我们可以通过-h 参数，获取之前自己预设的各种参数及它们的提示信息...[2] R的命令行参数解析 - 知乎 (zhihu.com): https://zhuanlan.zhihu.com/p/212997106 [3] argparse package - RDocumentation
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备，成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习，已然是各大项目最偏爱的语言。...2、C++ CNTK —— 深度学习工具包 微软出品的开源深度学习工具包，它把神经网络描述成一个有向图的结构，叶子节点代表输入或者网络参数，其他节点计算步骤。...同时，它能够运行最棒的模型与海量的数据，也能很方便扩展到新的任务和设置上。...H2O —— 机器学习和预测分析框架 H2O 是一个分布式的、基于内存的、可扩展的机器学习和预测分析框架，适合在企业环境中构建大规模机器学习模型。...它也提供许多流行算法的实现，例如 GBM、Random Forest、Deep Neural Networks、Word2Vec 等。 ?
本期作者：徐瑞龙 未经授权，严禁转载 本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》 在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中，Curtis Miller 讨论了 fGarch...包和 tseries 包估计 GARCH(1, 1) 模型参数的稳定性问题，结果不容乐观。...本文承接之前的博客，继续讨论估计参数的稳定性，这次使用的是前文中提到，但没有详尽测试的 rugarch 包。...之前的猜测是对的，样本要极端大才能保证估计的质量。 其他参数的行为。...参数估计的不稳定性集中体现在 β 身上。
在写pipeline的时候，经常把python和R程序都整合进bash脚本里，这样比较方便，python和R怎么解析命令行参数的呢？...python的命令行解析方法 python最常用的命令行参数主要有两个：sys.argv和argparse.ArgumentParser. 1.1....如果这里只提供了一个参数的话，则会因为没有argv[2]而报错： ? image 1.2 argparse argparse是现在解析命令行参数的一个模块，比原来的optparse更加方便。...image.png 2.R中的命令行参数解析方法 R中的命令行参数解析主要用commandArgs()。如下图所示： ? image 运行Rscript greet.R gouzi 得到： ?...image 这里实际上第6位置才是咱们给的参数，如果要想让第一个位置是咱们的参数的话需要加一个trailingOnly=TRUE即可。 ? image 欢迎关注公众号生信编程日常～
deepnet: 实现前馈神经网络，限制波耳兹曼机，深度信念网络（Deep Belief Networks, DBN）和堆栈式自编码器的R包。 h2o: H2O深度学习框架的R接口。...此外，和其他包相比，deepnet可能不能够提供尽可能多的调优参数。 相反，H2O和MXNetR则为用户提供了高度方便的使用体验。同时，它们还提供额外信息的输出,能够训练得更快并获得像样的结果。...———————————————————————————————————————————— Matt︱R语言调用深度学习架构系列引文 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践——H2o包 R用户的福音︱TensorFlow...：TensorFlow的R接口 mxnet：结合R与GPU加速深度学习 碎片︱R语言与深度学习 ————————————————————————————————————— 一、R结合H2O...没有".getNamespace"这个函数 此外: 警告信息： 程辑包‘h2o’是用R版本3.0.1 来建造的 Error : 程辑包‘h2o’里的R写碼载入失败 错误: ‘h2o’程辑包/名字空间载入失败
H2O – 机器学习引擎，支持Hadoop，Spark等分布式系统和个人电脑，可以通过R，Python，Scala，REST / JSON调用API。...演示/搜索列表 ---- [R 通用机器学习 ahaz – ahaz：半参数加性危险回归的正则化 弧形 – 弧形：采矿协会规则和频繁项集 bigrf – bigrf：大随机森林：大数据集的分类和回归森林...gbm – gbm：广义增强回归模型 glmnet – glmnet：拉索和弹性网络正则化广义线性模型 glmpath – glmpath：L1广义线性模型和Cox比例危险模型的正则化路径 GMMBoost...– R绑定用于eXtreme渐变提升（树）库 Optunity – 一个致力于自动化超参数优化的库，具有简单轻便的API，便于网格搜索的替换。...bioscala – Scala编程语言的生物信息学 BIDMach – CPU和GPU加速机器学习库。 费加罗 – 构建概率模型的Scala库。 H2O闪蒸水 – H2O和Spark互操作性。
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