从基本的Boost算法原理，发展了很多不同的提升算法，如AdaBoost，Gradient Boosting等，本文着重介绍AdaBoost算法。...AdaBoost算法 与Bagging算法(R语言)不同的是，AdaBoost给每一个训练样本赋予一个权值，并且可以在每次提升后，自动调整权值。在从原始数据集抽取自助样本集时，权值可以影响抽样分布。...并且此算法对每个基分类器进行加权，而不是使用投票的方式得到最终结果。...R语言实现 adabag包中的boosting()函数可以实现AdaBoost算法，此函数中选取的基分类器为分类树。...选取线性分类器与性能评价(R语言)中的数据来进行AdaBoost算法的实例演示，并展示了基分类器个数与误差变化关系图。 导入包与数据，以7:3比例将数据分为训练集与测试集。 ?
Bagging算法（bootstrap aggregation）由Leo Breiman提出。是一种在每个自助样本集上建立基分类器，通过投票指派得到测试样本最终类别的方法。...Bagging算法 从数据集有放回的随机抽取样本，生成多个自助样本集，每个自助样本集大小与原数据集一致，因此一些样本可能在同一个自助样本集中出现多次。...算法流程 step1 k=自助样本集个数 N=原数据集大小 step2 step3 for i=1 to k{ 生成大小为N的自助样本集D[i] D[i]上训练一个基分类器C[i] }...计算C[i](x)=y，根据投票或概率， 得到最终C*(x)值 R语言实现 adabag包中的bagging()函数可以实现Bagging算法，此函数中选取的基分类器为树。...选取线性分类器与性能评价(R语言)中的数据来进行Bagging算法的实例演示，并展示了基分类器个数与误差变化关系图。 导入包与数据，以7:3比例将数据分为训练集与测试集。 ?
今天给大家简单的介绍经典的聚类学习算法，K均值算法。...K均值算法的R语言代码 # 加载R包 library(tidyverse) # data manipulation library(cluster) # clustering algorithms...get_dist(df) fviz_dist(distance, gradient = list(low = "#00AFBB", mid = "white", high = "#FC4E07")) # K均值算法...(Cluster = final$cluster) %>% group_by(Cluster) %>% summarise_all("mean") # 参考资料： # https://uc-r.github.io.../kmeans_clustering 最佳K=4后，重新执行K均值算法，可视化效果如下图所示。
可与博客对着看：R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等） ———————————————————————————————————————————————— 基于监督算法的情感分析存在着以下几个问题...关注这部分的理论内容详情可见博客：非主流自然语言处理——遗忘算法系列（四）：改进TF-IDF权重公式 ————————————————————————————————————————————————...一般为数据中不正常的符号所致，常见的方法是将`quote = ""`设置为空，这样做虽然避免了警告，但是仍然解决不了问题，有时数据会对不上号，所以最好从符号上着手将一些特殊符号去除，还有一些文本的正则表达式的问题，可见博客： R语言...1.2 数据清洗（一、二级） 文本数据清洗步骤有很多：一级清洗（去标点）、二级清洗（去内容）、三级清洗（去停用词，这个步骤一般分词之后）（具体可参考博客第二部分内容：R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总...可见：R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例） 本文大多学习之《数据挖掘之道》，还未出版，摘录自公众号：大音如霜，感谢老师的辛勤，真的是非常用心的在写代码以及服务大众。
** R-CNN算法优化策略 ** 1，两阶段检测的进阶模型 首先进行数据处理，然后输入backbone得到特征图，然后进入RPN中提取候选区域roi，然后再ROI Align提取特争，然后送入
Fast R-CNN算法是作者Ross Girshick对R-CNN算法的一种改进。R-CNN虽然取得了不错的成绩，但是其缺点也很明显。...Fast R-CNN主要是解决R-CNN存在的问题： 测试训练速度慢，主要是提取候选区域的特征慢：R-CNN首先从测试图中提取2000个候选区域，然后将这2000个候选区域分别输入到预训练好的CNN中提取特征...Fast R-CNN算法步骤： 输入一张图像生成1K~2K个候选区域(使用Selective Search方法)； 将图像输入网络得到相应的特征图，将Selective Search算法生成的候选框投影到特征图上获得相应的特征矩阵...关于Fast R-CNN的几个点： 一次性计算整张图像特征：R-CNN依次将候选框区域输入卷积神经网络得到特征；Fast R-CNN将整张图像输入网络，紧接着从特征图像上提取相应的候选区域，这些候选区域的特征不需要再重复计算...Fast R-CNN存在的问题： 依旧使用Selective Search算法提取候选区域，耗时较长； 无法满足实时应用，没有真正实现end-to-end训练测试； 利用了GPU，但是候选区域方法是在CPU
目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。...遗传算法R语言实现 本节的系统环境 Win7 64bit R: 3.1.1 x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) 一个典型的遗传算法要求：一个基因表示的求解域, 一个适应度函数来评价解决方案...在R语言中，有一些现成的第三方包已经实现的遗传算法，我们可以直接进行使用。 mcga包，多变量的遗传算法，用于求解多维函数的最小值。 genalg包，多变量的遗传算法，用于求解多维函数的最小值。...rgenoud包，复杂的遗传算法，将遗传算法和衍生的拟牛顿算法结合起来，可以求解复杂函数的最优化化问题。 gafit包，利用遗传算法求解一维函数的最小值。不支持R 3.1.1的版本。...GALGO包，利用遗传算法求解多维函数的最优化解。不支持R 3.1.1的版本。 本文将介绍mcga包和genalg包的遗传算法的使用。
我们今天给大家介绍一个用来迭代的算法牛顿迭代法（Newton's method）。单变量下又称为切线法。它是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。首先我们看下牛顿迭代算法的公式： ?...接下来我们直接用一个R语言的实例来看下，牛顿迭代是如何工作的。我们看下下面这个例题： ?...当然还有其他的迭代算法梯度下降法、拟牛顿法，三者并称是机器学习中最常见的三大类迭代法。 ? 具体在真实世界的应用，大家可以去探索发现。
朴素贝叶斯算法 学习与分类算法 1 训练数据 X1<-c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3) X2<-c("S","M","M","S","S","S","M","M","L"
k最临近（KNN）算法是最简单的分类算法之一，属于有监督的机器学习算法。...算法流程 KNN的核心思想是：找出特征空间中距离待分类点最近的k个点，如果这k个点大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 ? k值一般取20以下的整数。...R语言实现 在R中实现knn聚类，可以使用class包中点knn()函数。在下面的例子中，我们使用UCI的[乳腺癌特征数据集]进行演示。...-val,- length(wdbc.data.min_max)] data.test<-wdbc.data.min_max[val,- length(wdbc.data.min_max)] 用knn算法进行分类...KNN优缺点 优点： （1）算法原理简单，无需估计参数和训练。 （2）适合稀有事件的分类问题。 缺点： （1）计算量太大，需要计算与每个点的距离。 （2）可解释性不强。
在这篇文章中，你将会学到8种技术，用来比较R语言机器学习算法。你可以使用这些技术来选择最精准的模型，并能够给出统计意义方面的评价，以及相比其它算法的绝对优势。...用箱线图比较R语言机器学习算法 密度图（Density Plots） 你可以将模型精度分布显示成密度图。这是种评估算法估计行为重叠的有效方式。...比较R语言机器学习算法的点图 平行线图（Parallel Plots） 这是另一种查看数据的方式。它显示了每个被测算法每次交叉验证折叠试验的行为。...比较R语言机器学习算法的散点图矩阵 成对XY图（Pairwise xyPlots） 你可以使用xy图，对两种机器学习算法的折叠试验精度进行成对比较。...比较R语言机器学习算法的成对散点图 统计意义检测（Statistical Significance Tests） 你可以计算不同机器学习算法间指标分布差异的意义。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 ?...我们将算法描述如下： 1、定义变量与参数。...3、反向传播算法 反向传播这一算法把我们前面提到的delta规则的分析扩展到了带有隐藏节点的神经网络。...关于反向传播算法的基本情况大致如此。 通常把第 1部分称为正向传播，把第2部分称为反向传播。反向传播的名字由此而来。...5、BP神经网络的实现 （1）数据读入，这里我们还是使用R的内置数据——鸢尾花数据，由于神经网络本质是2分类的，所以我们将鸢尾花数据也分为两类（将前两类均看做第2类），按照特征：花瓣长度与宽度做分类。
关于分类算法我们之前也讨论过了KNN、决策树、naivebayes、SVM、ANN、logistic回归。关于这么多的分类算法，我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀。...既然要对分类算法进行评价，那么我们自然得有评价依据。到目前为止，我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的，但是这个指标科学吗？...（在某些如推荐或信息获取领域还会组合使用precision-recall作为评价指标）但是，所有这些性能评价标准都只在一个操作点有效，这个操作点即是选择使得错误概率最小的点（我们这里选择的是R中默认的分类...这也就是为什么IR中很多算法的评估都用到Precision和Recall来评估好坏。 我们来看看logistic回归在测试集上PR曲线的表现： ?...六、R实现 R提供了各种各样的函数来实现分类的绩效评估。我们为了保持行文的一贯性，我们使用鸢尾花数据（仅考虑后两种花的分类）SVM模型来说说R是如何实现绩效评估的。
每一种算法都有自己不同的理论基础，通过对它们进行运用，算法之间细微的差别也能够被我们所察觉。如果你是一个新手，那么太好了，从现在开始，你可以用大约一周的时间来了解和学习这些知识。...在本文中，笔者将会向你介绍梯度推进算法的基本概念及其复杂性，此外，文中还分享了一个关于如何在R语言中对该算法进行实现的例子。...如果无法判断，我们怎么能用这种算法呢？ 2.如果这种算法真的这么强大，我们是不是可以做到接近100％的模型准确度？...接下来，我们将会对这些问题进行解答，但是需要明确的是，Boosting算法的目标对象通常都是一些弱算法，而这些弱算法都不具备只保留白噪声的能力；其次，Boosting有可能导致过度拟合，所以我们必须在合适的点上停止这个算法...从最左侧的图开始看，那条垂直的线表示我们运用算法所构建的分类器，可以发现在这幅图中有3/10的观测值的分类情况是错误的。
比如用决策树回归模型和R2分数来判断某个特征是否必要。 如果是负数，说明该特征绝对不能少，因为缺少了就无法拟合数据。
Some points 算法流程 R语言实现 选择最优的Eps值 自定义距离公式 DBSCAN优缺点 DBSCAN（Density-BasedSpatial Clustering of Applications...如果存在点链p1,p2, …, pn，p1=q，pn=p，pi+1是从pi直接密度可达，则称点p是从q关于r和M密度可达的，密度可达是单向的。...算法流程 从某点出发，将密度可达的点聚为一类，不断进行区域扩张，直至所有点都被访问。 ? R语言实现 在R中实现DBSCAN聚类，可以使用fpc包中的dbscan()函数。...R语言中，使用dbscan包中的kNNdistplot（）函数进行计算。 ? 由图可知，拐点处基本在0.15左右，因此可以认为最优Eps值在0.15左右。 ?...R里面的很多函数都是开源的，因此，直接运行fpc::dbscan可以看到此函数的原程序。我们用geosphere包中的distm()函数对原程序中的距离计算公式进行修改，实现地图上两点距离的计算。
预测算法种类很多，不论是为实际问题选择更好的分类器，还是模型优化中判断模型效果，都需要比较不同算法之间的优劣。本文我们将借助样本数据，演示从数据处理－训练－预测－模型比较全流程的操作实例。...step2 对处理后数据进行训练集与测试集划分，使用三种算法在训练集上构建分类器，在测试集上比较结果。 首先使用随机森林构建分类器。
目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。...遗传算法R语言实现 本节的系统环境 Win7 64bit R： 3.1.1 x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) 一个典型的遗传算法要求：一个基因表示的求解域， 一个适应度函数来评价解决方案...在R语言中，有一些现成的第三方包已经实现的遗传算法，我们可以直接进行使用。 mcga包，多变量的遗传算法，用于求解多维函数的最小值。 genalg包，多变量的遗传算法，用于求解多维函数的最小值。...rgenoud包，复杂的遗传算法，将遗传算法和衍生的拟牛顿算法结合起来，可以求解复杂函数的最优化化问题。 gafit包，利用遗传算法求解一维函数的最小值。不支持R 3.1.1的版本。...GALGO包，利用遗传算法求解多维函数的最优化解。不支持R 3.1.1的版本。 本文将介绍mcga包和genalg包的遗传算法的使用。
今天我们主要给大家介绍在R语言中如何实现非房室模型分析。我们需要用到R包PKNCA。 首先包的安装需要:install.packages(“PKNCA”)。...PKNCA.options("single.dose.aucs")) 查看所有的subject子项的参数列表： knitr::kable(data_obj_automatic$intervals) 接下来看下包中主要算法...+ scale_x_continuous(breaks=my_conc$time) + theme(legend.position=c(0.8, 0.8)) 2. pk.nca 主要的非房室模型算法函数
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