随笔分类 - R语言
R语言学习积累
摘要:前两天写了几个函数,对里面收获到的一些东西做一些记录。 函数str_comb,用于输入一个字符串或数值向量,返回由向量中元素组成的不重复的长度小于向量长度的所有组合,结果用矩阵形式输出。 函数使用结果如下: 思路很简单,在R中有个函数combn函数,能产生指定向量中元素组成的指定长度的组合,这个函数
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摘要:#小魔仙 #参考:美Brett Lantz的《机器学习与R语言》,周志华老师的《机器学习》 #仅供个人学习用 #比较长和啰嗦,提醒自己:最好使用电脑看,手机看长篇大论总是不太合适 这两天学R与机器学习,真心赶脚R太简单化了,转到吴恩达老师的课时,又觉得脑子转不过来,基础没打好。关于决策树,首先
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摘要:名词: 挖掘数据集:购物篮数据 挖掘目标:关联规则 关联规则:啤酒=>尿布(支持度0.02,置信度0.6) 支持度:所有数据中有2%的购物记录包含了啤酒和尿布 置信度:所有包含啤酒的购物记录里有60%包含尿布 最小支持度阈值和最小置信度阈值。 项集:项(商品)组成的集合 K-项集:k个项组成的集合
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摘要:(学习笔记,来源于美Brett Lantz著,李洪成译的《机器学习与R语言》) 也应当和算法学习类似,首先搞清楚算法/方法的原理,再考虑实现问题。 1、邻近分类概念 首先已经看出来这是用于分类的一类方法,不是某一个算法,原理是先把训练数据进行训练并标记,然后将未标记的案例归类为与之最相近的已标记的案
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摘要:1、条形图:barplot(height,[main,xlab,ylab,horiz,…]) height为一个向量或矩阵,main为标题,xlab为x轴标题,horiz为水平后垂直,有TRUE(水平)和FALSE(垂直)值。 堆砌条形图、分组条形图、均值条形图、棘状图。 2、饼图:pie(x,
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