《精通機(jī)器學(xué)習(xí)：基于R 第二版》學(xué)習(xí)筆記 1、商業(yè)案例 在前面的內(nèi)容中，我們通過(guò)努力建立了一些模型，現(xiàn)在看看我們能否提高這些模型的預(yù)測(cè)能力。對(duì)于...
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44-R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)：分類回歸樹(shù) -
43-R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)：K最近鄰與支持向量機(jī)《精通機(jī)器學(xué)習(xí)：基于R 第二版》學(xué)習(xí)筆記 1、前文回顧 前面學(xué)習(xí)了邏輯斯蒂回歸，它被用來(lái)預(yù)測(cè)一個(gè)觀測(cè)屬于某個(gè)響應(yīng)變量分類的概率——我們稱之為分類...
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42-R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)：線性模型中的高級(jí)特征選擇《精通機(jī)器學(xué)習(xí)：基于R 第二版》學(xué)習(xí)筆記 1、數(shù)據(jù)理解和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 ? lcavol ：腫瘤體積的對(duì)數(shù)值? lweight ：前列腺重量的對(duì)數(shù)值?...
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41-R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)：邏輯回歸與判別分析《精通機(jī)器學(xué)習(xí)：基于R 第二版》學(xué)習(xí)筆記 1、數(shù)據(jù)理解與準(zhǔn)備 ? ID ：樣本編碼? V1 ：細(xì)胞濃度? V2 ：細(xì)胞大小均勻度? V3 ：細(xì)胞...
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40-R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)的起點(diǎn)：線性回歸《精通機(jī)器學(xué)習(xí)：基于R 第二版》學(xué)習(xí)筆記 1、單變量線性回歸 1.1 散點(diǎn)圖，可以看到前后有兩個(gè)明顯的離群點(diǎn) 1.2 線性回歸 理論上，Mul...
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39-textrank文本關(guān)鍵詞提取與文本摘要
TextRank算法是一個(gè)比較耗時(shí)的算法，因?yàn)樗蕾囉趫D計(jì)算，需要構(gòu)成相似度矩陣。當(dāng)數(shù)據(jù)量變大的時(shí)候，運(yùn)行時(shí)間會(huì)呈“幾何級(jí)”增長(zhǎng)。但是對(duì)于中小型...
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38-R操作excel文件1、導(dǎo)入原始數(shù)據(jù)并做基本處理 文件共7051行，12個(gè)變量。 有幾個(gè)變量的類型明顯不對(duì)，其中Create.Date和Last.Modified應(yīng)...
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37-基于R：《亮劍》和《血色浪漫》用詞對(duì)比1、數(shù)據(jù)整理 2、讀取小說(shuō)文本 3、各章節(jié)字?jǐn)?shù)對(duì)比 4、中文分詞 5、詞頻對(duì)比 6、分別使用頻率最高的詞
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36-text2vec包學(xué)習(xí)：利用多核機(jī)器的優(yōu)勢(shì)處理文件
1、酒店評(píng)論數(shù)據(jù) 2、構(gòu)造text2vec讀取文件函數(shù) 3、使用構(gòu)造的函數(shù)創(chuàng)建DTM 請(qǐng)注意，DTM具有文檔id。它們繼承自我們?cè)趓eader函...
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35-text2vec包學(xué)習(xí)：詞向量與情感標(biāo)注1、導(dǎo)入豆瓣《慶余年》評(píng)論數(shù)據(jù) 2、中文分詞并將數(shù)據(jù)拆分為訓(xùn)練集和測(cè)試集 word_tokenizer(strings) 英語(yǔ)分詞器jieba ...
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