一、提出問(wèn)題： 1912年4月15日，號(hào)稱“永不沉沒(méi)”的泰坦尼克號(hào)巨輪，在首航期間，撞上冰山之后沉沒(méi)。船上的2224名乘客和機(jī)組人員，只有772人存活了下來(lái)，生存率只有32%...
IP屬地：廣西壯族自治區(qū)
-
kaggle項(xiàng)目：泰坦尼克號(hào)生存率分析 -
教你用隨機(jī)森林預(yù)測(cè)泰坦尼克號(hào)上的幸存者幸存者預(yù)測(cè)？？聽起來(lái)是不是很有意思；沒(méi)錯(cuò)?。「幸馑嫉倪€在后面；本期給大家詳細(xì)介紹如果通過(guò)隨機(jī)森林算法預(yù)測(cè)泰坦尼克號(hào)幸存者的全過(guò)程；工具采用R語(yǔ)言，案例來(lái)自于Kaggle。 ...
-
沒(méi)有勇氣，何來(lái)機(jī)遇
-
機(jī)器學(xué)習(xí)（十）——概率圖模型之隱馬爾可夫模型嗯，終于迎來(lái)了終極大Boss。 1. 概論 想要理解清楚隱馬爾可夫模型確實(shí)比之前要難一些，但是我盡量講清楚。先來(lái)看一個(gè)問(wèn)題：假設(shè)天氣的狀況分為：晴天、多云、雨天。我想預(yù)測(cè)明天...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)（三）——邏輯回歸（上）無(wú)論是分類還是回歸，都是想建立一個(gè)預(yù)測(cè)模型 ，給定一個(gè)輸入 , 可以得到一個(gè)輸出 。不同的只是在分類問(wèn)題中, 輸出是離散的; 而在回歸問(wèn)題中輸出是連續(xù)的。如何用線性回歸來(lái)...
-
努力，是為了遇見更好的自己
-
R語(yǔ)言中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) leengsmile2016年9月21日 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 本文介紹R語(yǔ)言中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用，并對(duì)西瓜數(shù)據(jù)集做分類預(yù)測(cè)。 為保證數(shù)據(jù)的可重復(fù)性，需要先設(shè)置隨機(jī)數(shù)種子。 首先讀...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)（四）——邏輯回歸（下）
前面我們講了二元邏輯回歸問(wèn)題。現(xiàn)在來(lái)討論多元邏輯回歸問(wèn)題?？紤]一下，如果我們的返回值不是0，1，而是0，1，2，或者是“好”，“中”，“差”，那么要如何使用邏輯回歸來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)...
-
-
機(jī)器學(xué)習(xí)（一）一、KNN模型的實(shí)現(xiàn)思路： 如果一個(gè)樣本在特征空間中的K個(gè)最相似（即特征空間中最鄰近）的樣本中的大多數(shù)屬于某一個(gè)類別，則該樣本也屬于這個(gè)類別。該方法在定類決策上只依據(jù)最鄰近的...
-
預(yù)測(cè)懷俄明州蛇河降水量和農(nóng)作物產(chǎn)量我們有了17行觀測(cè)值，每行是降水量和產(chǎn)量?jī)蓚€(gè)數(shù)值。 請(qǐng)看參數(shù)估計(jì)，模型告訴我們，yield等于0.72538加上0.49808乘以 content。可以確定，content每...
-
僅憑數(shù)學(xué)結(jié)論上有很高的相關(guān)性，可以認(rèn)為正確么？當(dāng)你看到有關(guān)突破性研究的報(bào)道時(shí)，先不要輕信，要有質(zhì)疑的態(tài)度，因?yàn)槊襟w發(fā)表的結(jié)論可能未經(jīng)驗(yàn)證。我們知道，對(duì)于R或其他相關(guān)軟件，只要有輸入，就會(huì)給出一個(gè)結(jié)果。但是，僅憑數(shù)學(xué)上有意...
-
-
-
-
-
48-R語(yǔ)言考試題1、讀入數(shù)據(jù) 2、導(dǎo)入tidyverse包 3、查看數(shù)據(jù)名稱，并任選兩個(gè)變量做出散點(diǎn)圖 從整體上來(lái)看，NumUnderPov與population之間成正相關(guān)關(guān)系。 4、找出...
-
R第一次作業(yè)
請(qǐng)下載hw1_a和hw1_b兩個(gè)excel數(shù)據(jù)文件，完成以下任務(wù): 1.請(qǐng)將數(shù)據(jù)hw1_a和hw1_b分別讀入R，查看數(shù)據(jù)并指出各個(gè)變量的形式，最小值，最大值，中值，均值，標(biāo)...
-
R第二次作業(yè)library(tidyverse) install.packages("dplyr") #問(wèn)題一 #第一題 用if，else if分情況判別，roots是方程的解 get....
