常用陆风X8语言包介绍,常用数据挖掘算法从入门到领悟

《常用数据挖掘算法从入门到了然》连串共21篇小说,主要向我们介绍了包蕴K-means聚类,决策树分类,人工神经互联网以及支撑向量机10多种常用的数据挖掘算法理论切切实实的案例。本文给出全副的链接以及每一篇小说的简介,大家能够依照本人的要求有选用性地学习和查阅,真正想上学数据挖掘和机器学习可是算法理论基础又不够扎实的同桌建议把这一多元的篇章都看一看,每一天看一些也不用多长时间就能够看完了,每一篇文章除了以尽力而为简单通俗的语言给大家介绍理论部分外,还附带详细的案例帮忙大家精通和加固,希望对接轨大家尤其的学习抱有帮忙。

r与python差别相比较大的四个地方就是,python的机器学习算法集中等射程度相比高,比如sklearn,就集成了众多的算法,而Haval语言越来越多时候供给三个包一个包去理解,对比费时费劲,对于python转过来的爱侣尤其不友好,抽空整理了办事中常用的Rubicon包如下:

CONTENT

常用检验函数:

第一篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通第3章数据预处理(1)数据预处理简介》

ca88手机版登录网页 1

介绍了数码预处理的指标常用的数目预处理方法貌似数量预处理流程

大约分布中常见的都位列了:

第二篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通第③章数据预处理(2)数据清理》

常用作图函数包:

介绍了填充缺点和失误值光滑噪声数据的数码清理办法。

ggplot2:万能,基本上excel能画的图它都能画

第三篇:《常用数据挖掘算法从入门到了然第叁章数据预处理(3)数据集成》

rattle:fancyCR-VpartPlot函数,决策树画图函数

介绍了数量集成的概念多少集成的情节情势集成和对象匹配冗余多少的拍卖数值争论的检查和测试和平解决决的数量集成方法。

基础包函数:barplot、pie、dotchart、hist、densityplot、boxplot、contour等等

第四篇:《常用数据挖掘算法从入门到明白第3章数据预处理(4)数据变换》

正态检验:qqplot、qqline、qqnorm

介绍了平整/光滑处理集结操作数据泛化数量规范化品质构造/特征构造的多少变换方式。

连日分类回归模型:

第五篇:《常用数据挖掘算法从入门到精晓第3章数据预处理(5)数据归约》

stats包
lm函数,完成多元线性回归;glm函数,完结广义线性回归;nls函数,达成非线性最小二乘回归;knn函数,k近年来邻算法

介绍了数据归约的定义数码立方体聚集维归约数据压缩数值规约直方图的数目规约方法。

rpart包 rpart函数,基于CA牧马人T算法的归类回归树模型

第六篇:《常用数据挖掘算法从入门到通晓第1章数据预处理(6)数据离散化和概念分层》

randomForest包 randomForest函数,基于rpart算法的合龙算法

介绍了数量离散化和定义分层的定义数值数据的离散化和定义分层建立的法子分箱方法:一种简易的离散化技术离散化:直方图方法离散化:聚类分析方法的数目离散化和定义分层方法。

e1071包 svm函数,帮助向量机算法

第七篇:《常用数据挖掘算法从入门到明白 第3章
K-means聚类算法》

kernlab包 ksvm函数,基于核函数的支撑向量机

介绍了K-means聚类算法简介相似度准则与聚类质量评价准则K-means聚类算法原理和手续K-means聚类算法实例

nnet包 nnet函数,单隐藏层的神经互连网算法

第八篇:《常用数据挖掘算法从入门到明白 第1章
K-宗旨点聚类算法》

neuralnet包 neuralnet函数,多隐藏层多节点的神经互联网算法

介绍了K-中央点聚类算法简介K-中央点聚类算法原理八种景况的代价函数K-焦点点聚类算法步骤K-中央点聚类算法实例

奇骏SNNS包 mlp函数,多层感知器神经网络;rbf函数,基于径向基函数的神经网络

第九篇:《常用数据挖掘算法从入门到精晓第⑥章SOM神经互联网聚类(上)》

离散分类回归模型:

介绍了SOM神经互连网简介SOM神经网络的结构相似性衡量竞争学习规则WTA(Winner-Take-All)竞争学习步骤

stats包 glm函数,达成Logistic回归,接纳logit连接函数

第十篇:《常用数据挖掘算法从入门到掌握第⑥章SOM神经互联网聚类(下)》

kknn包 kknn函数,加权的k近年来邻算法

介绍了SOM网络的拓扑结构SOM网的权值调整域SOM网络的运作规律SOM网络的算法流程SOM网络算法实例SOM神经互连网聚类算法的归纳明了

rpart包 rpart函数,基于CACR-VT算法的归类回归树模型

第七一篇:《常用数据挖掘算法从入门到精晓 第4章
贝叶斯分类算法》

adabag包bagging函数,基于rpart算法的购并算法;boosting函数,基于rpart算法的三合一算法

介绍了分拣分析贝叶斯可能率—主观可能率可能率基础知识Bayes
决策理论
贝叶斯分类案例

party包ctree函数,条件分类树算法

第捌二篇:《常用数据挖掘算法从入门到明白 第五章
决策树分类算法概述》

纳瓦拉Weka包One大切诺基函数,一维的求学规则算法;JPip函数,多维的学习规则算法;J48函数,基于C4.5算法的决策树

介绍了决策树分类模型简介决策树的结构决策树分类模型学习分拣特征采纳决策树的剪枝

C50包C5.0函数,基于C5.0算法的决策树

第柒三篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第9章
ID3决策树分类算法》

e1071包naiveBayes函数,贝叶斯分类器算法

介绍了ID3算法原理介绍熵和新闻增益ID3算法的音讯增益算法ID3算法实例分析

kla猎豹CS6包NaiveBayes函数,贝叶斯分类器算分

第10四篇:《常用数据挖掘算法从入门到了然 第7章
C4.5决策树分类算法》

MASS包lda函数,线性判别分析;qda函数,二回判别分析

介绍了C4.伍分类算法介绍消息增益比(Information Gain
Ratio)
对连日型属性的拍卖对样本缺失值的拍卖C4.5算法步骤C4.5算法实例分析

聚类:Nbclust包Nbclust函数可以鲜明相应聚为几类

第七五篇:《常用数据挖掘算法从入门到通晓 第⑨章
CA福特ExplorerT决策树分类算法》

stats包kmeans函数,k均值聚类算法;hclust函数,层次聚类算法

介绍了CAPAJEROT算法简介(Classification And Regression
Tree)
Gini指数对缺点和失误值和连接属性的拍卖CA凯雷德T决策树的算法步骤CA路虎极光T算法实例分析

cluster包pam函数,k中央点聚类算法

第8六篇:《常用数据挖掘算法从入门到领会 第10章
帮忙向量机理论基础》

fpc包dbscan函数,密度聚类算法;kmeansruns函数,比较于kmeans函数特别稳定,而且还能测度聚为几类;pamk函数,比较于pam函数,能够交到参考的聚类个数

介绍了总结学习理论经历风险和结构危机函数集的VC维

mclust包Mclust函数,期望最大(EM)算法

第七七篇:《常用数据挖掘算法从入门到明白 第拾一章
援救向量机算法》

提到规则:arules包apriori函数

介绍了布局风险最小化(Structural Risk
Minimization,S帕杰罗M)
分类难点的数学表示分拣难题的就学方法线性可分情形:最大间距规律近似线性可分情状线性不可分意况核函数K(xi,xj)

Apriori关联规则算法

第九八篇:《常用数据挖掘算法从入门到理解 第⑨二章
人工神经互联网算法》

recommenderlab协调过滤

介绍了人工神经网络简介事在人为神经元模型神经互连网模型的八个因素前馈(forward)神经网络BP神经网络模型BP神经网络磨练的四个阶段BP神经网络参数设定BP互联网的正向传递进程BP互连网的反向传播进程BP神经网络的算法步骤

D奥迪Q7M:重复提到

第⑩九篇:《数据挖掘算法之提到规则挖掘Apriori算法详细经过》

ECLAT算法: 采取等价类,本田UR-VST深度搜索和集纳的混杂: eclat

介绍了波及规则挖掘的定义提到规则的连串支撑度与置信度一再项集Apriori定理Apriori算法关联规则挖掘详细进程

降维算法:

第②十篇:《数据挖掘技术之回归分析超全总括,常见回归模型介绍及使用场景》

psych包prcomp函数、factanal函数

介绍了ca88手机版登录网页,回归分析介绍简单线性回归大约多项式回归多元线性回归多元多项式回归多变量回归Logistic逻辑回归Poison泊松回归Cox比例风险回归

时序分析:

第3十一篇:《数据挖掘关键技术、步骤与算法发展历史,超全总括!》

ts时序营造函数

timsac包时序分析

holtwinter包时序分析

decomp、tsr、stl成分分解

zoo 时间类别数据的预处理

总计及预处理:

常用的包 Base GL450, nlme

aov, anova 方差分析

density 密度分析

t.test, prop.test, anova, aov:假若检验

rootSolve非线性求根

reshape2数据预处理

plyr及dplyr数据预处理大杀器

最终剩余常用的正是读入和写出了:

RODBC 连接ODBC数据库接口

jsonlite 读写json文件

yaml 读写yaml文件

rmakdown写文档

knitr自动文书档案生成

貌似工作中应用相比多的正是上边那么些了,当然卡宴里面有诸多冷门的包,也很好用滴~

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