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自己想到了3个方向：1.由于分类算法比较多，可以整理出来然后比较优劣性。.这个很多论文都发表了，你做出来也不懂那些算法，纯是力气活，吃力不讨好.2.关注于某一个算法,比如SVM，研究一下数学原理。.这个是教材和那些科普博客做的，不是毕业设计要做...
用R语言预测股票价格涨跌—基于KNN分类器.K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法。.所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。.kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间...
R语言分类决策树和回归决策树的构建（决策树的生成与剪枝）,决策树决策树（DecisionTree）是一种基本的分类和回归方法。1、回归树：用于预测定量数据，响应预测值取它所属的叶节点内训练集的平均响应值；2、分类树：用于预测定性数据，给定观测值被预测为它所属的叶节点内训练集中…
朴素贝叶斯分类(NaiveBayesianclassification)贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法都以贝叶斯定理为基础，所以叫贝叶斯分类。而朴素贝叶斯模型（naiveBayes）是基于贝叶斯定理与特征条件假设的分类方法。朴素贝叶斯常常用于文本分类，然而该方法对于英文等语言很好用，对中文就…
在良性中正确预测的为72个，其中有一个恶性被预测为良性。在恶性中正确预测22个，其中有5个是良性被预测为恶性。（6）提高模型性能虽然min-max标准化是传统上用于KNN分类的方式，但它并不一定总是最适合的调整特征的方法。
步骤6：确定最佳拟合ARIMA模型中的预测包中的自动动态功能有助于我们即时识别最适合的ARIMA模型。.以下是相同的代码。.请在执行此代码之前在R中安装所需的“预测”包。.101112require(forecast)ARIMAfitauto.arima(log10(data),approximation=FALSE,trace=FALSE)summary...
R语言randomForest包的随机森林分类模型以及对重要变量的选择.随机森林（randomforest）是一种组成式的有监督学习方法，可视为决策树的扩展。.随机森林通过对对象和变量进行抽样构建预测模型，即生成多个决策树，并依次对对象进行分类。.最后将各决策树的...
手把手教你用R语言评价临床预测模型，一文就够（附代码）.来源：挑圈联靠作者：阿琛风间琉璃时间：2020-08-03阅读(34290)分类：统计方法.男声女声.（三）Logistic回归模型评价：.在常用的临床模型构建中，主要分为两种，包括临床预测模型(Cox回归模型...
专栏首页机器学习AI算法工程[长文]R语言与分类算法的绩效评估[长文]R语言与分类算法的绩效评估2018-03-122018-03-1216:49:52...我们就可以根据AUC的值与0.5相比，来评估一个分类模型的预测效果（我们这里logistic分类器训练集的auc约为0.78）。
R语言贝叶斯分类函数包caret中train函数，klaR包中的NavieBayes函数，e1071包中的naiveBayes函数。e1071包中naiveBayes()函数使用方法：Computestheconditionala-posteriorprobabilitiesofacategoricalclassvariablegivenindependentpredictorvariablesusingtheBayesrule.（贝叶斯分类即使用先验概率计算后验概率）
自己想到了3个方向：1.由于分类算法比较多，可以整理出来然后比较优劣性。.这个很多论文都发表了，你做出来也不懂那些算法，纯是力气活，吃力不讨好.2.关注于某一个算法,比如SVM，研究一下数学原理。.这个是教材和那些科普博客做的，不是毕业设计要做...
用R语言预测股票价格涨跌—基于KNN分类器.K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法。.所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。.kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间...
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朴素贝叶斯分类(NaiveBayesianclassification)贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法都以贝叶斯定理为基础，所以叫贝叶斯分类。而朴素贝叶斯模型（naiveBayes）是基于贝叶斯定理与特征条件假设的分类方法。朴素贝叶斯常常用于文本分类，然而该方法对于英文等语言很好用，对中文就…
在良性中正确预测的为72个，其中有一个恶性被预测为良性。在恶性中正确预测22个，其中有5个是良性被预测为恶性。（6）提高模型性能虽然min-max标准化是传统上用于KNN分类的方式，但它并不一定总是最适合的调整特征的方法。
步骤6：确定最佳拟合ARIMA模型中的预测包中的自动动态功能有助于我们即时识别最适合的ARIMA模型。.以下是相同的代码。.请在执行此代码之前在R中安装所需的“预测”包。.101112require(forecast)ARIMAfitauto.arima(log10(data),approximation=FALSE,trace=FALSE)summary...
R语言randomForest包的随机森林分类模型以及对重要变量的选择.随机森林（randomforest）是一种组成式的有监督学习方法，可视为决策树的扩展。.随机森林通过对对象和变量进行抽样构建预测模型，即生成多个决策树，并依次对对象进行分类。.最后将各决策树的...
手把手教你用R语言评价临床预测模型，一文就够（附代码）.来源：挑圈联靠作者：阿琛风间琉璃时间：2020-08-03阅读(34290)分类：统计方法.男声女声.（三）Logistic回归模型评价：.在常用的临床模型构建中，主要分为两种，包括临床预测模型(Cox回归模型...
专栏首页机器学习AI算法工程[长文]R语言与分类算法的绩效评估[长文]R语言与分类算法的绩效评估2018-03-122018-03-1216:49:52...我们就可以根据AUC的值与0.5相比，来评估一个分类模型的预测效果（我们这里logistic分类器训练集的auc约为0.78）。
R语言贝叶斯分类函数包caret中train函数，klaR包中的NavieBayes函数，e1071包中的naiveBayes函数。e1071包中naiveBayes()函数使用方法：Computestheconditionala-posteriorprobabilitiesofacategoricalclassvariablegivenindependentpredictorvariablesusingtheBayesrule.（贝叶斯分类即使用先验概率计算后验概率）
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