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PageRank算法 PageRank算法是谷歌搜索引擎的核心算法，该算法是由Larry Page和Sergey Brin在斯坦福大学读研时设计的，PageRank 的核心思想有两点。 ( 1 )如果一个网页被很多其他网页链接，说明这个网页比较重要，也就是PageRank值会相对较高; (2)如果一 阅读全文
posted @ 2022-03-10 19:49
zhang-X
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SVM算法的R语言实现 1.SVM分类 （1）标准分类模型 library(e1071) data(iris) attach(iris) model<-svm(Species~.,data=iris) #标准分类模型 （2）多分类模型 #步骤1 数据集准备 x<-subset(iris,select 阅读全文
posted @ 2022-03-10 19:47
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naiveBayes（朴素贝叶斯）算法的R语言实现 贝叶斯:在已知类条件概率密度参数表达式和先验概率前提下，利用贝叶斯公式转换成后验概率，最后根据后验概率大小进行决策分类。然而我们要学习的是朴素贝叶斯，朴素贝叶斯一个重要的假设就是变量独立，换句话说就是各个变量间互不影响，a变量的取值不会影响b变量取 阅读全文
posted @ 2022-03-10 19:39
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kNN算法应用于iris数据集 K最近邻，顾名思义，就是K个最邻近的样本的意思。如果一个样本的最接近的K个邻居里，绝大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。KNN算法有两个关键点要注意。第一个关键点是K的确定，选择一个最佳的K值取决于数据分布情况。总的来说，较小的K值 阅读全文
posted @ 2022-03-10 19:38
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Adaboost算法的R语言实现 具体说来，整个Adaboost迭代算法就3步: ( 1）初始化样本的权重:假如有N个样本，则每一个训练样本最开始时都被赋予相同的权重:1/N。 (2）重复以下步骤，直到达到停机条件:首先训练弱分类器，并不断更新样本权重。权重更新的依据如下:如果某个样本点被正确地分类 阅读全文
posted @ 2022-03-10 19:35
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1 EM算法的R语言实现 #步骤1 数据集准备及其描述 library(mclust) mod1<-Mclust(iris[,1:4]) summary(mod1) #步骤2 构建EM算法模型，指定分3类 mod2<-Mclust(iris[,1:4],G=3) summary(mod2,param 阅读全文
posted @ 2022-03-10 16:40
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Apriori算法的R语言实现 #步骤1 加载arules包 #install.packages("arules") library(arules) #步骤2 建立Apriori模型 data(Groceries) #调用数据文件 frequentsets<-eclat(Groceries,para 阅读全文
posted @ 2022-03-10 16:24
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CART算法的R语言实现 #步骤1 数据预处理，建立训练集和预测集 loc <- "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/" ds <- "breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisc 阅读全文
posted @ 2022-03-10 16:22
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k-means聚类算法的R语言实现 K-means算法假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下:(1）随机选择c个类的初始中心; (2）在第n次迭代中，对任意一个样本，求其到每一个中心的距离，将该样本归到距离最近的中心所在的类; （3）更新该类的中心值，一般利用均值、中位点等方法; (4）对于所有的 阅读全文
posted @ 2022-03-10 16:19
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C4.5算法的R语言实现 #步骤1 数据集准备 library(sampling) #用于实现数据分层抽样 library(party) #用于实现决策树算法 set.seed(100) #设置随机种子 head(iris) str(iris) dim(iris) class(iris) n=rou 阅读全文
posted @ 2022-03-10 16:02
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