机器学习 R语言有很多包可以做机器学习（Machine Learning）的任务。机器学习的任务主要有有监督的学习方式和无监督的学习方式。 有监督学习：在正确结果指导下的学习方式，若是正确结果是定性的，属于分类问题；若正确结果是定量的，属于回归问题。 无监督学习：在没有正确结果指导下的学习方式，例如：聚类分析、降维处理等 支持向量机 支持向量机（Support Vector Machine，常简称为SVM）是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。支持向量机属于一般化线性分类器，这族分类器
发现type为C-classification和radial 及 linear等时error最低
在上一篇“数据挖掘: R, Python,Machine Learning,一起学起来!”中，我们介绍了用R进行线性回归的例子。 这次我们来看看，同样一份简单的无噪声数据，用线性模型和支持向量模型分别进行回归，得出的结果是否一致。 数据我们仍然用上次的y = x + 2的那份lrdata_1.csv。要用SVR模型，我们需要安装一个新的package —— e1071。 打开R后操作如下： > install.packages("e1071", dep = TRUE) > library(e1071) >
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。
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)统
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)
#玩转大数据#利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维
支持向量机的简单测试，R语言可以通过e1071包实现，无论对于R还是python都算是个基础算法 python通过sklearn模块中的SVM进行
支持向量机可以做到全局最优，而神经网络容易陷入多重局部最优。libsvm和SVMLite都是非常流行的支持向量机工具，e1071包提供了libsvm的实现，klap包提供了对后者的实现。
在实际分类场景中，经常会遇到类似这样的问题：只有标记了的正样本，和未标记的样本。比如金融风控场景，有一部分用户被标记为欺诈用户，剩下的用户未被标记，虽然这其中大多数信用良好，但仍有少量可能为欺诈用户。虽然为了方便操作，可以将未标记的样本都作为负样本进行训练，但会降低准确度，如何辨别未标记样本中的正负样本，提升模型准确度，就成为一个值得思考的问题。PU-learning算法于2002年提出，最早用来解决文本分类问题，并延伸到基因识别、反欺诈等诸多领域，是解决样本未标记问题的利器，本文将对此算法进行介绍，并通过R语言进行实例演示。
trainControl中可以设置重采样的参数，指定boot\boot632\cv\repeatdcv\LOOCV\LGOCV\non\oob\adaptive_cv\adaptive_boot\adaptive_LGOCV等。
首先有一些背景知识需要了解（特别是一些算法），但是我的理解方法特别粗暴，不知道Jimmy老师会不会打我。当然了，如果是原始的CIBERSORT R脚本 https://rdrr.io/github/singha53/amritr/src/R/supportFunc_cibersort.R 其实懂得使用即可。
支持向量机（R package e1071。“Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin，LIBSVM：a library for support vector machines，2005.”的实现）。
因为表达矩阵通常是bulk转录组测序，也就是说本来就是肿瘤细胞以及其肿瘤微环境的各种其他细胞组合而成，同理我们应该是可以根据表达量推断出来他们的细胞组分，当然，这个就需要算法上面的突破啦，下面我们就介绍一些相关方向的进展。
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。
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)统计
这种学习方法基于条件概率，也就是通过已经给定的东西来推断一件事情的发生可能性。朴素贝叶斯应用了贝叶斯定理和朴素独立性假设。
转载自 R中文论坛(http://rbbs.biosino.org/Rbbs/posts/list/192.page)
Python有一些使用案例，R也是如此。使用它们的场景各不相同。 更常见的是环境以及客户或雇主的需求决定了Python和R之间的选择。许多事情在Python中都比较容易。 但R也在您的开发工具包中占有一席之地。
在R中，可以使用e1071软件包所提供的各种函数来完成基于支持向量机的数据分析与挖掘任务。请在使用相关函数之前，安装并正确引用e1071包。该包中最重要的一个函数就是用来建立支持向量机模型的svm()函数。我们将结合后面的例子来演示它的用法。 下面这个例子中的数据源于1936年费希尔发表的一篇重要论文。彼时他收集了三种鸢尾花（分别标记为setosa、versicolor和virginica）的花萼和花瓣数据。包括花萼的长度和宽度，以及花瓣的长度和宽度。我们将根据这四个特征来建立支持向量机模型从而实现对三种鸢
r与python差异比较大的一个地方就是，python的机器学习算法集中程度比较高，比如sklearn，就集成了很多的算法，而R语言更多时候需要一个包一个包去了解，比较费时费力，对于python转过来的朋友非常不友好，抽空整理了工作中常用的R包如下：
今天给大家演示下R语言做支持向量机的例子，并且比较下在不进行调参的默认情况下，4种核函数的表现情况。分别是：线性核，多项式核，高斯径向基核，sigmoid核。
在R中，可以使用e1071软件包所提供的各种函数来完成基于支持向量机的数据分析与挖掘任务。请在使用相关函数之前，安装并正确引用e1071包。该包中最重要的一个函数就是用来建立支持向量机模型的svm()函数。我们将结合后面的例子来演示它的用法。 下面的实战事例依然选用经典的鸢尾花数据（分别标记为setosa、versicolor和virginica）的花萼和花瓣数据。包括花萼的长度和宽度，以及花瓣的长度和宽度。我们将根据这四个特征来建立支持向量机模型从而实现对三种鸢尾花的分类判别任务。 有关数据可以从data
在上一次教程中，我们介绍了把观测值凝聚成子组的常见聚类方法。其中包括了常见聚类分析的一般步骤以及层次聚类和划分聚类的常见方法。而机器学习领域中也包含许多可用于分类的方法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等。本次教程的内容则主要介绍决策树、随机森林、支持向量机这三部分内容，它们都属于有监督机器学习领域。有监督机器学习基于一组包含预测变量值和输出变量值的样本单元，将全部数据分为一个训练集和一个验证集，其中训练集用于建立预测模型，验证集用于测试模型的准确性。这个过程中对训练集和验证集的划分尤其重要，因为任何分类技术都会最大化给定数据的预测效果。用训练集建立模型并测试模型会使得模型的有效性被过分夸大，而用单独的验证集来测试基于训练集得到的模型则可使得估计更准确、更切合实际。得到一个有效的预测模型后，就可以预测那些只知道预测变量值的样本单元对应的输出值了。
本文利用Iris数据集训练了多组机器学习模型，并通过预测大量的拟合数据绘制出了每个模型的决策边界。
关键词：机器学习，算法 正文： 本文旨在为那些获取关于重要机器学习概念知识的人们提供一些机器学习算法，同时免费提供相关的材料和资源。并且附上相关算法的程序实现。 通用的机器学习算法包括： 1.决策树
Linear Regression library(MASS) lm_fit = lm(medv~poly(rm,2)+crim,data = Boston) # 构建线性模型 summary(lm_fit) # 检查线性模型 Ridge Regreesion and Lasso # 岭回归与lasso回归跟其他模型不同，不能直接以公式的形式把数据框直接扔进去，也不支持subset；所以数据整理工作要自己做 library(glmnet) library(ISLR) Hitters = na.omit(
2016年，我国员工离职率达到20.1%，一线城市22.4%，意味着你身边每10个同事中就有2个会离职。科技行业员工离职率最高，达到25.1%，其中主动离职率为21.6%。员工流失率太高显然对企业长期经营发展是不利，那么将大数据运用于员工离职预测，帮助企业制定策略、留住人才，势在必行，必定大有可为。
翻译：丁雪 校对：王方思 在拿破仑·希尔（Napolean Hill）所著的《思考致富》（Think and Grow Rich）一书中，他为我们引述了Darby苦挖金矿多年后，就在离矿脉一步之遥的时候与宝藏失之交臂的故事。 思考致富中文版的豆瓣阅读链接： http://read.douban.com/reader/ebook/10954762/ 根据该书内容进行的修改 如今，我虽然不知道这故事是真是假，但是我明确知道在我身边有不少这样的“数据Darby”。这些人了解机器学习的目的和执行，对待任何研究问题只
说到支持向量机，必须要提到july大神的《支持向量机通俗导论》，个人感觉再怎么写也不可能写得比他更好的了。这也正如青莲居士见到崔颢的黄鹤楼后也只能叹“此处有景道不得”。不过我还是打算写写SVM的基本想法与libSVM中R的接口。 一、SVM的想法 回到我们最开始讨论的ＫＮＮ算法，它占用的内存十分的大，而且需要的运算量也非常大。那么我们有没有可能找到几个最有代表性的点（即保留较少的点）达到一个可比的效果呢？ 要回答这个问题，我们首先必须思考如何确定点的代表性？我想
一、SVM的想法 回到我们最开始讨论的ＫＮＮ算法，它占用的内存十分的大，而且需要的运算量也非常大。那么我们有没有可能找到几个最有代表性的点（即保留较少的点）达到一个可比的效果呢？ 要回答这个问题，我们首先必须思考如何确定点的代表性？我想关于代表性至少满足这样一个条件：无论非代表性点存在多少，存在与否都不会影响我们的决策结果。显然如果仍旧使用KNN算法的话，是不会存在训练集的点不是代表点的情况。那么我们应该选择一个怎样的“距离”满足仅依靠代表点就能得到全体点一致的结果？
索性就把各种其它机器学习算法都演示一遍吧，接下来是支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，五年前我就在咱们生信技能树公众号分享过它的用法，见：一文掌握SVM用法（基于R语言） ，如果要完全理解SVM原理及算法，还需要理解 线性回归，最小二乘法，逻辑回归，线性分类器，线性可分，核函数，损失函数。。。。。。
Here is a list of components that are needed for the successful machine learning research and development, and examples of popular libraries and tools of the type:
机器学习算法可用于找到最佳值来交易您的指标 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
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：
从Gene Expression Omnibus数据中收集5个结肠癌样本微阵列数据和癌症基因组图谱（TCGA）。在预处理之后，GSE17537中的数据是使用用于微阵列数据的线性模型（LIMMA）方法鉴定差异表达基因（DEGs）。 DEG进一步进行了基于PPI网络的社区评分和支持向量机（SVM）。然后使用SVM和Cox回归分析通过四个数据集GSE38832，GSE17538，GSE28814和TCGA验证。
根据文章内容总结的摘要
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
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。
一、介绍 数据分类是机器学习中非常重要的任务。支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。 SVM算法的原始形式由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya提出。自从那以后，SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题，例如文本（和超文本）分类，图像分类，生物信息学（蛋白质分类，癌症分类），手写字符识别等。 二、目录 什么是支持向量机？ SVM是如何工作的？ 推导SVM方程 SVM的优缺点 用Python和R实现 1.什么是支持向量机（SVM）？ 支持向量机是一种有监督的
大数据文摘作品，转载需授权 编译：@酒酒 校正：寒小阳 && 龙心尘 摘自：http://www.analyticsvidhya.com 大数据文摘“机器学习”专栏成立啦！ 欢迎大家留言提出宝贵意见，欢迎投稿给我们。如何加入我们？文章末尾有说明: “谷歌的无人车和机器人得到了很多关注，但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明，更人性化的技术，机器学习。 ” —— 埃里克 施密特（谷歌首席执行官） 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天，我们可能正处于人类历史上最关键的时期。之所以关键，并不
“谷歌的无人车和机器人得到了很多关注，但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明，更人性化的技术，机器学习。” —— 埃里克 施密特（谷歌首席执行官）
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实际上， 这个方法还是过于粗糙了，肿瘤微环境的复杂程度，远不止基质和免疫细胞简单的归类。我随手查了一个比较新的综述文章：《Tumor microenvironment complexity and therapeutic implications at a glance》，链接是https://biosignaling.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12964-020-0530-4，感兴趣的可以自己研读：
“谷歌的无人车和机器人得到了很多关注，但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明，更人性化的技术，机器学习。 ” —— 埃里克 施密特（谷歌首席执行官） 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天，我们可能正处于人类历史上最关键的时期。之所以关键，并不是因为已经取得的成就，而是未来几年里我们即将要获得的进步和成就。 对我来说，如今最令我激动的就是计算技术和工具的普及，从而带来了计算的春天。作为一名数据科学家，我可以建造一个数据处理系统来进行复杂的算法运算，这样每小时能赚几美金。可是学习这些算法却花了我
朴素贝叶斯是一种用于分类问题的机器学习算法。它是基于贝叶斯概率定理的。主要用于涉及高维训练数据集的文本分类。几个相关的例子有：垃圾邮件过滤、情感分析和新闻文章分类。 它不仅因其简单而著称，而且因其有效性而闻名。它能快速构建模型和使用朴素贝叶斯算法进行预测。朴素贝叶斯是用于解决文本分类问题的第一个算法。因此，应该把这个算法学透彻。 朴素贝叶斯算法是一种用于分类问题的简单机器学习算法。那么什么是分类问题？分类问题是监督学习问题的示例。它有助于从一组类别中识别新观察的类别（子群体）。该类别是基于包含其类别成
我们对Logistics回归很熟悉，预测变量y为二分类变量，然后对预测结果进行评估，会用到2*2 Matrix，计算灵敏度、特异度等及ROC曲线，判断模型预测准确性。
谷歌董事长施密特曾说过：虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注，但是这家公司真正的未来在于机器学习，一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人类历史上最关键的时期：从使用大型计算机，到个人电脑，再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么，而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化，让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今，作为一名数据科学家，用复杂的算法建立数据处理机器一小时能赚到好几美金。但能做到这个程度可并不简单！我也曾有过无数黑暗的日日夜夜。 谁能从这篇指南
https://www.zhihu.com/question/19611094 作者：艾华丰 链接：https://www.zhihu.com/question/19611094/answer/15234451 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 R，不仅仅是一种语言本文 原载于《程序员》杂志2010年第8期，因篇幅所限，有所删减，这里刊登的是全文。简介：R是什么 转帖：来自《程序员》上的一篇文章，希望对大家有帮助工欲善其事，必先利其器，作为一个战斗在I
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