每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:规范化主要是因为数据受着单位的影响较大,需要进行量纲化.大致有:最小-最大规范化.均值标准化.小数定标规范化 数据中心化和标准化的意义是一样的,为了消除量纲对数据结构的影响. 1.最小-最大规范化--标准化 也叫离差标准化,是对原始数据的线性变换,将数据映射到[0,1]之间,与功效系数法相同. 标准化    x-min(x) / ma

归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内.首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保正程序运行时收敛加快. R语言中的归一化函数:scale 数据归一化包括数据的中心化和数据的标准化. 1. 数据的中心化所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值.例如有数据集1, 2, 3, 6, 3,其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即:-2,-1,0,3,0 2. 数据的标准化所谓数据的标准化是指中心化之后的数

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加

带包实现: rm(list=ls()) setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/R语言与数据挖掘作业/实验4-人工神经网络") Data=read.csv("sales_data.csv")[,2:5] library(nnet) colnames(Data)<-c("x1","x2","x3","y") model1=nnet(y~.,data

K近邻算法(KNN)是指一个样本如果在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法适合分类,也适合回归.KNN算法广泛应用在推荐系统.语义搜索.异常检测. KNN算法分类原理图: 图中绿色的圆点是归属在红色三角还是蓝色方块一类?如果K=5(离绿色圆点最近的5个邻居,虚线圈内),则有3个蓝色方块是绿色圆点的“最近邻居”,比例为3/5,因此绿色圆点应当划归到蓝色方块一类:如果K=3(离

1.1 方法简介 描述性统计包含多种基本描述统计量,让用户对于数据结构可以有一个初步的认识.在此所提供之统计量包含: 基本信息:样本数.总和 集中趋势:均值.中位数.众数 离散趋势:方差(标准差).变异系数.全距(最小值.最大值).内四分位距(25%分位数.75%分位数) 分布描述:峰度系数.偏度系数 用户可选择多个变量同时进行计算,亦可选择分组变量进行多组别的统计量计算. 1.2 详细介绍 1.2.1 样本数和总和 1. R语言涉及的方法:length(x) 1.2.2 均值(Mean) 1.

R 语言实战(第二版) part 4 高级方法 -------------第13章 广义线性模型------------------ #前面分析了线性模型中的回归和方差分析,前提都是假设因变量服从正态分布 #广义线性模型对非正态因变量的分析进行扩展:如类别型变量.计数型变量(非负有限值) #glm函数,对于类别型因变量用logistic回归,计数型因变量用泊松回归 #模型参数估计的推导依据的是最大似然估计(最大可能性估计),而非最小二乘法 #1.logistic回归 library(AER) d

说明: 1.本笔记对<R语言实战>一书有选择性的进行记录,仅用于个人的查漏补缺 2.将完全掌握的以及无实战需求的知识点略去 3.代码直接在Rsudio中运行学习 R语言实战(第二版) part 1 入门 ----------第1章 R语言介绍-------------------- help.start() #帮助文档首页 demo() #R语言demo演示 demo(package = .packages(all.available = TRUE)) demo(image) #演示图像 ex

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE

教材就是传说中的机器学习和R语言--中文版,大家可以去图书馆借来看看~~~,例子都是来自书上的 首先介绍一下KNN算法,KNN还好吧,说白了就是一个算距离的公式然后以统计的方式呈现出来,以二维平面为例,平面内已知n个区域,每个区域里面有m(n)个点,现在求一个不在n区域内的点与哪一个区域最近,额,为了"恰当",考虑较远的点的影响会覆盖较近点的影响和没有意义的重复计算,只取k(k<n)个较近点参与计算,这就是这个方法的原理了,简单粗暴~~问题还有就是在数据很大的时候怎么选取K值,书

R语言基础:向量  心无咎 2012-04-02 13:37:00 向量(vector)1.seq():产生有规律的数列,间距省略时默认值为1.        例1:seq(10, 20, 0.5)        例2:seq(0, by = 0.03, length = 15) 2.rep():产生有规律的数列,重复第一个变量若干次.        例1:rep(1:3, 1:3)        例2:rep(1:3, rep(2, 3))        例3:rep(1:3, length

最近遇到一些程序员同学向我了解R语言,有些更是想转行做数据分析,故开始学习R或者Python之类的语言.在有其他编程语言的背景下,学习R的语法的确是一件十分简单的事.霸特,如果以为仅仅是这样的话那就图样图森破. 首先,数据分析是一个非常庞杂的职能,也许岗位抬头均为数据分析师的两人,做的事情却大不相同——比如使用hadoop做日志统计和使用Excel处理报表,这简直是两个领域,相互之间的职能了解,可能仅为对方工作的冰山一角. 其次,无论任何行业的数据分析,其日常工作主要为以下几块: 数据获取——数

dplyr是由Hadley Wickham主持开发和维护的一个主要针对数据框快速计算.整合的函数包,同时提供一些常用函数的高速写法以及几个开源数据库的连接.此包是plyr包的深化功能包,其名字中的字母“d”即来源于data frame,以示其专注于数据框数据的整理和操作.我们将在本章中着重介绍一些数据处理方面的常用功能函数. 1.1管道函数 在前面的简介中,我们计算了cran上的可用的函数包的数量: > contrib.url("http://mirrors.xmu.edu.cn/CRAN

导言:     较早之前就听说R是一门便捷的数据分析工具,但由于课程设计的原因,一直没有空出足够时间来进行学习.最近自从决定本科毕业出来找工作之后,渐渐开始接触大数据行业的技术,现在觉得是时候把R拿下了:用了3天时间,除了对R先有一个大概认识之外,也着手敲指令.由于计算机专业的底子还不错,而且先后接触过不下10种编程语言,感觉R语言入门上手还是挺简单的.下面是自己汇总的一些简单入门代码供大家参考,感兴趣的朋友也可逐行敲打测试. 1. 介绍变量.顺序结构.分支结构.循环结构.函数使用.获取帮助等知

recommend li_volleyball 2016年3月20日 library(recommenderlab) library(ggplot2) # data(MovieLense) dim(MovieLense) ## [1] 943 1664 MovieLense ## 943 x 1664 rating matrix of class 'realRatingMatrix' with 99392 ratings. image(sample(MovieLense,500),main="R

Twritters的异常检测算法(Anomaly Detection)做的比较好,Seasonal Hybrid ESD算法是先用STL把序列分解,考察残差项.假定这一项符合正态分布,然后就可以用Generalized ESD提取离群点. 目标是检测出时间序列数据集的异常点,如图所示,蓝色线是时间序列数据集,红色是圈是异常点. R语言实现如下,一些依赖包需要install.packages("")或者手动在cran社区下载(注意依赖包的下载).本人github下载源码. 1 主函数是,

R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组   2.dim()函数可