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ISLR
大学渣的
ISLR
笔记(8)-Tree-Based Methods
Inthischapter,wedescribetree-basedmethodsforregressionandclassification.Theseinvolvestratifyingorsegmentingthepredictorspaceintoanumberofsimpleregions.Inordertomakeapredictionforagivenobservation,wety
olostin
·
2019-12-02 06:07
大学渣的
ISLR
笔记(10)-Unsupervised Learning
Mostofthisbookconcernssupervisedlearningmethodssuchasregressionandclassification.Inthesupervisedlearningsetting,wetypicallyhaveaccesstoasetofpfeaturesX1,X2,...,Xp,measuredonnobservations,andaresponseY
olostin
·
2019-12-01 09:03
大学渣的
ISLR
笔记(7)-Moving Beyond Linearity
Sofarinthisbook,wehavemostlyfocusedonlinearmodels.Linearmodelsarerelativelysimpletodescribeandimplement,andhaveadvantagesoverotherapproachesintermsofinterpretationandinference.InChapter6weseethatwecan
olostin
·
2019-11-30 21:06
大学渣的
ISLR
笔记(3)-Linear Regression
SimpleLinearRegressionItassumesthatthereisapproximatelyalinearrelationshipbetweenXandY.Mathematically,wecanwritethislinearrelationshipas:whereˆyindicatesapredictionofYonthebasisofX=x.Hereweuseahatsymb
olostin
·
2019-11-30 12:51
大学渣的
ISLR
笔记(4)-Classification
Inthischapterwediscussthreeofthemostwidely-usedclassifiers:logisticregression,lineardiscriminantanalysis,andK-nearestneighbors.Unfortunately,ingeneralthereisnonaturalwaytoconvertaqualitativeresponseva
olostin
·
2019-11-30 07:24
大学渣的
ISLR
笔记(9)-Support Vector Machines
Inthischapter,wediscussthesupportvectormachine(SVM),anapproachforclassificationthatwasdevelopedinthecomputersciencecommunityinthe1990sandthathasgrowninpopularitysincethen.SVMshavebeenshowntoperformwel
olostin
·
2019-11-30 04:58
大学渣的
ISLR
笔记(5)-Resampling Methods
Resamplingmethodsareanindispensabletoolinmodernstatistics.Inthischapter,wediscusstwoofthemostcommonlyusedresamplingmethods,cross-validationandthebootstrap.cross-validationcanbeusedtoestimatethetesterr
olostin
·
2019-11-29 11:58
大学渣的
ISLR
笔记(6)-Linear Model Selection and Regularization
However,thelinearmodelhasdistinctadvantagesintermsofinferenceand,onreal-worldproblems,isoftensurprisinglycompetitiveinrelationtonon-linearmethods.Beforemovingtothenon-linearworld,wediscussinthischapte
olostin
·
2019-11-29 10:33
R语言
ISLR
工资数据进行多项式回归和样条回归分析
rm(list=ls())set.seed(1)library(
ISLR
)library(boot)
qq_19600291
·
2019-11-11 18:09
R语言
python
ISLR
线性模型选择与正则化
这一章主要讲进行特征选择(featureselection)的方法:子集选择压缩估计降维法子集选择方法最优子集选择最优子集选择法是一种穷搜(exhaustivesearch)策略,显然会发生维数灾难算法:记不含预测变量的模型为\(M_0\).fork=1:p拟合\(\binom{p}{k}\)包含\(k\)个预测变量的模型根据RSS最小或者\(R^2\)最大作为最优模型记为\(M_k\)根据交叉验
孤鸿子_
·
2017-07-13 21:43
数据分析
《
ISLR
》交叉验证与自助法
注意本来是用rmarkdown写的所有代码放到Rstudio里面都可以运行,无奈csdn不支持这种东西理论所谓理论不过简单理解,并没有什么强力的证明验证集方法验证集方法,在Andrew的课里面涉及到过,就是将样本一部分作为训练集,一部分作为测试集,这种方法有两个缺点受训练集的影响波动性很大由于被训练的观测很少,统计方法表现不好留-交叉验证(LOOCV)这种方法用伪代码描述就是fori=1:n将第i
孤鸿子_
·
2017-07-12 19:13
数据分析
《
ISLR
》交叉验证与自助法
注意本来是用rmarkdown写的所有代码放到Rstudio里面都可以运行,无奈csdn不支持这种东西理论所谓理论不过简单理解,并没有什么强力的证明验证集方法验证集方法,在Andrew的课里面涉及到过,就是将样本一部分作为训练集,一部分作为测试集,这种方法有两个缺点受训练集的影响波动性很大由于被训练的观测很少,统计方法表现不好留-交叉验证(LOOCV)这种方法用伪代码描述就是fori=1:n将第i
孤鸿子_
·
2017-07-12 19:13
数据分析
ISLR
第五章-重采样方法
5重采样方法Inthischapter,wediscusstwoofthemostcommonlyusedresamplingmethods,cross-validation(交叉验证)andthebootstrap(自助法).Theprocessofevaluatingamodel’sperformanceisknownasmodelassessment(模型评估),whereastheproc
Half0pen
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2017-03-10 16:47
other
ISLR
第三章线性回归应用练习题答案(下)
ISLR
;R语言;机器学习;线性回归一些专业词汇只知道英语的,中文可能不标准,请轻喷12.没有截距的简单线性回归a)观察3.38式可发现当x^2之和与y^2之和相等时,具有相同的参数估计。
u011635764
·
2016-05-06 20:00
机器学习
R语言
线性回归
ISLR
ISLR
第三章线性回归应用练习题答案(上)
ISLR
;R语言;机器学习;线性回归一些专业词汇只知道英语的,中文可能不标准,请轻喷8.利用简单的线性回归处理Auto数据集library(MASS) library(
ISLR
) library(car
u011635764
·
2016-05-05 14:00
机器学习
R语言
线性回归
ISLR
chapter 3 -回归试验
线性回归library(MASS)#R中自带的有,未安装的时候可以有library(
ISLR
)#加载
ISLR
数据包#使用MASS库中的Boston房价数据集,查看变量名names(Boston)[1]"
Distrlili
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2015-12-12 11:20
data
mining
ISLR
chapter 2, R 基础
2.3.1 Basic Commands create an array x = c(1,6,2) create a matrix >x=matrix (data=c(1,2,3,4) , nrow=2, ncol =2) > x=matrix (c(1,2,3,4) ,2,2) > x[1,2] [1] 3 >
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2015-11-01 12:46
apt
数据分析之美:决策树R语言实现
R语言实现决策树1.准备数据>install.packages("tree") >library(tree) >library(
ISLR
) >attach(Carseats) >High=ifelse(
zhongyangzhong
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2015-07-30 16:00
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