文章分类 - R
R语言技术学习交流
摘要：我们有一期的文章讲述了如何使用caret包进行数据的预处理，其中内容包括哑变量的创建、近零方差变了的筛选、数据标准化、缺失值处理、数据分割等。可以在教你使用caret包(一)--数据预处理获取更详细的内容介绍。下面我们接着讲讲如何使用caret包实现特征选择的任务。 特征选择的实质就是在已有的变量基
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摘要：原文地址：Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 译注：文内提供的代码和运行结果有一定差异，可以从这里下载完整代码对照参考。另外，我自己跟着教程做的时候，发现我的库无法解析字符串类型的特征，所以只用其中
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摘要：In the series of implementing Recommendation engines, in my previous blog about recommendation system in R, I have explained about implementing user b
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摘要：A Quick View of Recommender System The main task of recommender system is to predict unknown entries in the rating matrix based on observed values, as
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摘要：Many sites nowadays use recommendation engines in order to offer additional value to the client and increase revenue. This technology is used for a wi
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摘要：接着之前写的并行算法parallel包，parallel相比foreach来说，相当于是foreach的进阶版，好多东西封装了。而foreach包更为基础，而且可自定义的内容很多，而且实用性比较强，可以简单的用，也可以用得很复杂。笔者将自己的学习笔记记录一下。 R︱并行计算以及提高运算效率的方式(p
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摘要：终于开始攻克并行这一块了，有点小兴奋，来看看网络上R语言并行办法有哪些： 赵鹏老师（R与并行计算）做的总结已经很到位。现在并行可以分为： 隐式并行：隐式计算对用户隐藏了大部分细节，用户不需要知道具体数据分配方式 ，算法的实现或者底层的硬件资源分配。系统会根据当前的硬件资源来自动启动计算核心。显然，这
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摘要：简单说下安装过程，一般不会有问题，重点是RMySQL的使用方式。 系统环境说明 Redhat系统：Linux 460-42.6.32-431.29.2.el6.x86_64 系统编码：LANG=zh_CN.UTF-8（中文UTF-8格式） MySQL版本：mysql Ver 14.14 Distri
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摘要：本节将会学习到： 协同过滤推荐系统 协同过滤推荐系统的R实现 推荐系统的可视化 不同推荐系统的离线实验算法比较及可视化 前言 推荐系统概述 数据构成 数据转换 数据也可转换为数据框类型，或通过normalize()函数进行标准化处理，标准化的目的是为了去除用户评分的偏差、、通过binarize()函
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摘要：协同过滤的步骤是： 创建数据模型 —> 用户相似度算法 —>用户近邻算法 —>推荐算法。 基于用户的协同过滤算法在Mahout库中已经模块化了，通过4个模块进行统一的方法调用。首先，创建数据模型(DataModel)，然后定义用户的相似度算法(UserSimilarity)，接下来定义用户近邻算法(
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摘要：引言 在生活中我们怎样给别人推荐呢？是根据我们过去的经验。 现在想象一下，如果现在在现实生活中我们依据数据做我们及时的推荐会怎么样？首先，我们会感觉像一个明智的建议者。其次，我们不再是人类。因此，我们的目的是构建聪明的软件，这个软件要能给我们提供一些令人信服的推荐。 当我们访问像亚马逊、Netfli
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摘要：Many predictive and machine learning models have structural or tuning parameters that cannot be directly estimated from the data. For example, when us
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摘要：“Good, better, best. Never let it rest. ‘Til your good is better and your better is best.” – St. Jerome tl;dr H2O now has random hyperparameter search
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摘要：1 pkgs <- list("hflights", "doParallel", "foreach", "dplyr", "rbenchmark", "data.table") 2 lapply(pkgs, require, character.only = T) 3 4 data(hflights) 5 6 benchmark(replications = 10, orde...
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摘要：【前言】8月初的蒙特利尔深度学习暑期班，由Yoshua Bengio、 Leon Bottou等大神组成的讲师团奉献了10天精彩的讲座，剑桥大学自然语言处理与信息检索研究组副研究员Marek Rei参加了本次课程，在本文中，他精炼地总结了学到的26个有代表性的知识点，包括分布式表示，tricks的技
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摘要：你是如何提升深度学习模型的效果？ 这是我经常被问到的一个问题。 有时候也会换一种问法： 我该如何提高模型的准确率呢？ ……或者反过来问： 如果我的网络模型效果不好，我该怎么办？ 通常我的回答是： “具体原因我不清楚，但我有一些想法可以试试。” 然后我会列举一些我认为能够提升性能的方法。 为了避免重复
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摘要：原文：https://herbertmj.wikispaces.com/stacking%E7%AE%97%E6%B3%95 stacked 产生方法是一种截然不同的组合多个模型的方法，它讲的是组合学习器的概念，但是使用的相对于bagging和boosting较少，它不像bagging和boosti
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摘要：债务违约预测是Kaggle中的一个比赛，本文将介绍取得第一名成绩的方法，本次比赛的目标包括两个方面。其一是建立一个模型，债务人可以通过它来更好地进行财务方面的决策。其二是债权人可以预测这个债务人何时会陷入到财务方面的困境。最终目的是，通过预测未来两年内债务违约的概率，来改进现有的信用评分制度。这是一
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摘要：文章目录 1. R自带函数 2. reshape2数据重构 3. dplyr 4. tidyr 5. 字符串处理 1. R自带函数 1.1 转置 使用函数t()可对一个矩阵或数据框进行转置，对于数据框，行名将变成变量（列）名。 数列array进行维度转换 aperm 1.2 整合数据aggregat
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摘要：前言： 本来上一章的结尾提到，准备写写线性分类的问题，文章都已经写得差不多了，但是突然听说最近Team准备做一套分布式的分类器，可能会使用Random Forest来做，下了几篇论文看了看，简单的random forest还比较容易弄懂，复杂一点的还会与boosting等算法结合（参见iccv09）
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