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支持向量机

支持向量机(SVM)是用于分类和回归有监督学习模型。 流行原因 a、他们可输出较准确的预测结果 b、模型基于较优雅的数学理论 概念 SVM旨在在多维空间中找到一个能将全部样本单元分成两类的最优...

2017/11/08 01:11
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随机森林

随机森林 是一种有组成式的有监督学习方法,在随机森林中,我们同时生成多个预测模型,并将模型的结果汇总以提升分类准确率 随机森林算法 涉及对样本单元和变量进行抽样,从而生成大量决策树...

2017/11/08 01:11
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条件推断树

条件推断树 条件推断树与传统决策树类似,但变量和分割的选取是基于显著性检验的,而不是纯进度或同质性一类的度量。 显著性检验是置换检验 算法 (1)对输出变量与每个预测变量间的关系计算...

2017/11/08 01:10
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决策树及经典决策树

决策树 决策树是数据挖掘领域中的常用模型,其基本思想是对预测变量进行二元分离,从而构造一颗可用于预测新样本单元所属类别的树 经典决策树 针对乳腺癌数据集中的良性/恶性,和一组预测变量...

2017/11/08 01:10
1.4K
逻辑回归

逻辑回归 a、逻辑回归是广义线性模型的一种,可根据一组数值变量预测二元输出,R中的基本函数glm()可用于拟合逻辑回归模型。 b、glm()函数自动将预测变量 中的分类变量编码为相应的虚拟变量。...

2017/11/08 00:55
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数据的准备建立训练集和验证集

乳腺癌的数据准备 > par(ask=TRUE) #布局可以恢复 > loc <- "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/" > ds <- "breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.dat...

2017/11/08 00:55
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