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r语言应用实战-ols模型算法原理及应用示例

前言变量之间的关系可以分为函数关系（有精确的数学表达式）和相关关系可以分为：平行关系（一元回归分析），依存关系（多元回归分析）。以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我... 查看详情

r语言应用实战-基于r的c4.5算法和c5.0算法原理解析及应用案例

前言决策树方法在分类，预测，规则提取等领域有着广泛的应用。决策树是一种树状结构，它的每一个叶节点对应着一个分类，非叶结点对应着属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值将其划分若干个子集。对于非纯结点... 查看详情

机器学习实战应用案例100篇-正余弦优化算法从原理到实战应用案例

正余弦优化算法(原理)1算法简介随机种群优化算法的共同点是将优化过程划分为探索与开发两个阶段。在前一阶段，优化算法将解集中的随机解以较高的随机率突然组合在一起，寻找搜索空间的有希望区域。而在开发阶段，随机... 查看详情

机器学习实战应用案例100篇-粒子群优化算法(pso)从原理到实战应用案例（附代码）(代码片段)

...群优化算法(原理)1粒子群算法简介完整代码详见机器学习实战应用案例-粒子群优化算法(PSO)实战应用案例粒子群算法(Particleswarmoptimization,PSO)是一种仿生算法，它是一种 在求解空间中寻找最优解 的简单算法。它与其他优... 查看详情

r语言应用实战系列-apriori算法的相关内容（附案例源代码）

前言关联规则反映一个事物与其他事物之间的关联性，关联规则分析是从事事物数据库，关系数据库和其他信息存储中大量数据的项集之间发现有趣，频繁的格式，关联和相关性。更确切地说，关联规则通过量化的数字进行描述... 查看详情

r语言应用实战系列-基于r的人工神经网络ann算法和knn算法（k-nearestneighbour）

一.神经网络人工神经网络算法（ANN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型和计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下，人工神经网络能在外在信息的基础上改变内部结构，是一种自... 查看详情

r语言optim函数进行函数优化实战（和lm函数进行对比）

R语言optim函数进行函数优化实战（和lm函数进行对比）目录R语言optim函数进行函数优化实战（和lm函数进行对比）#仿真数据 查看详情

r语言应用实战系列-朴素贝叶斯算法以及roc和pr曲线

前言朴素贝叶斯（Naviebayes)的原理很简单：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为该代分项属于哪个类别？以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的... 查看详情

什么是平衡二叉树

...确定是哪种类型的调整；　　⑷如果是LL型或RR型，只需应用扁担原理旋转一次，在旋转过程中，如果出现冲突，应用旋转优先原则调整冲突；如果是LR型或LR型，则需应用扁担原理旋转两次，第一次最小不平衡子树的根结点先不... 查看详情

lightgbm算法---介绍说明python代码(代码片段)

...：这些是自己整理可以借鉴也可能存在错误欢迎指正LightGBM细节技术1.直方图优化XGBoost缺点LightGBM改进2.深度限制的节点展开方法3.直方图做差优化4.支持类别特征5.支持并行学习python实现小结细节技术1.直方图优化XGBoost缺点XGBo... 查看详情

机器学习算法--svm实战

1、不平衡数据分类问题对于非平衡级分类超平面，使用不平衡SVC找出最优分类超平面，基本的思想是，我们先找到一个普通的分类超平面，自动进行校正，求出最优的分类超平面测试代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltf... 查看详情

如何在r语言中使用lightgbm

参考技术A本文用到的处理二值数据的方法，有以下两种：glm(generalizedboostedmodels)glmnet(generalizedlinearmodels)glm使用了boostedtrees，glmnet使用了regression#loadlibrarieslibrary(caret)library(pROC)##################################################dataprep#############... 查看详情

机器学习实战应用案例100篇（二十三）-粒子群算法从原理到实战应用案例(代码片段)

粒子群优化算法(原理)1粒子群算法简介粒子群算法(Particleswarmoptimization,PSO)是一种仿生算法，它是一种 在求解空间中寻找最优解 的简单算法。它与其他优化算法的不同之处在于，它只需要 目标函数，不依赖于目标的... 查看详情

lightgbm的并行优化

LightGBM的并行优化上一篇文章介绍了LightGBM算法的特点，总结起来LightGBM采用Histogram算法进行特征选择以及采用Leaf-wise的决策树生长策略，使其在一批以树模型为基模型的boosting算法中脱颖而出。在时间和空间上都更胜一筹，准确... 查看详情

lightgbm

...应样本的梯度统计值的索引，相当于消耗了两倍的内存。LightGBM做的改进单边梯度抽样算法；直方图算法；互斥特征捆绑算法；基于最大深度的Leaf-wise的垂直生长算法；类别特征最优分割；特征并行和数据并行；缓存优化。详细... 查看详情

机器学习实战应用案例100篇（十九）-鲸鱼算法从原理到实战应用

灰狼算法(原理)1算法简介灰狼优化算法是澳大利亚格里菲斯大学学者Mirjalili于2014年提出的一种新型群体智能优化算法。GWO 模拟灰狼群体捕食行为 的特性，主要通过狼群 追踪、包围、追捕、攻击 猎物等过程来达... 查看详情

r语言实战应用精讲50篇（二十九）-r语言算法应用案例:路径路网轨迹绘图分析(英国自行车数据库)(代码片段)

本文主要介绍R包 PCT ，其目标是提高PropensitytoCycleToo(PCT)生成的数据的可访问性和可重复性，托管在www.pct.bike上。英格兰和威尔士的自行车使用数据研究(PropensityotCycle-PCT)是研究自行车，慢行交通，可持续交通方面很好的... 查看详情

r语言实战应用精讲50篇（二十九）-r语言算法应用案例:路径路网轨迹绘图分析(英国自行车数据库)(代码片段)

本文主要介绍R包 PCT ，其目标是提高PropensitytoCycleToo(PCT)生成的数据的可访问性和可重复性，托管在www.pct.bike上。英格兰和威尔士的自行车使用数据研究(PropensityotCycle-PCT)是研究自行车，慢行交通，可持续交通方面很好的... 查看详情