陈强教授《机器学习及R应用》课程 第十五章作业
#第十五章作业#15.1预测Ablone的rings数据
#（1）把因子变量变成虚拟变量
rm(list=ls())
setwd("/Users/Antony/OneDrive/CoreTech/ML&R/MLR_Data")
library(AppliedPredictiveModeling)
data("abalone")
model陈强教授《机器学习及R应用》课程 第十五章作业相关推荐
- 陈强教授《机器学习及R应用》课程 第十四章作业
#第十四章作业#14.1 使用UCI数据集中液体超声波流量计数据Meter_D,进行多分类问题SVM估计,响应变量为流量计的四种状态 #(1)读取数据,把第44个变量设为因子 rm(list=ls() ...
- 《Web安全之机器学习入门》笔记：第十五章 15.7与15.8 TensorFlow识别垃圾邮件
本小节通过识别垃圾邮件,讲解tensorflow通过神经网络DNN在网络安全方向的应用,同时还对比了NB算法的垃圾邮件识别效果. 1.数据集与特征化 本小节使用SpamBase这个入门级垃圾邮件数据集 ...
- 2020年春季学期信号与系统课程作业参考答案-第十五次作业
信号与系统课程第十五次作业参考答案 ※ 第一题 已知x[n],h[n]x\left[ n \right],h\left[ n \right]x[n],h[n]长度分别是10, 25.设:y1[n]=x ...
- 机器学习入门-西瓜书总结笔记第十五章
西瓜书第十五章-规则学习 一.基本概念 二.序贯覆盖 三.剪枝优化 四.一阶规则学习 五.归纳逻辑程序设计 1.最小一般泛化 2.逆归结 一.基本概念 机器学习中的 "规则"(ru ...
- 李弘毅机器学习笔记：第十五章—半监督学习
李弘毅机器学习笔记:第十五章-半监督学习 监督学习和半监督学习 半监督学习的好处 监督生成模型和半监督生成模型 监督生成模型 半监督生成模型 假设一:Low-density Separation Se ...
- R语言实战笔记--第十五章 处理缺失数据
R语言实战笔记–第十五章 处理缺失数据 标签(空格分隔): R语言 处理缺失数据 VIM mice 缺失值(NA),是导致我们计算错误的一大来源,处理缺失数据在实际的应用中有着较为重要的作用. 基本方 ...
- 吴恩达机器学习训练秘籍整理三十三到三十五章（五）
第三十三章 为何与人类表现水平进行对比: 许多机器学习系统的设计目的是想要自动化一些人类可以处理得很好的事情,可举的例子有图像识别.语音识别以及垃圾邮件分类等等.此外,有许多理由表明在处理人类擅长的任 ...
- 【机器学习-周志华】学习笔记-第十五章
记录第一遍没看懂的 记录觉得有用的 其他章节: 第一章 第三章 第五章 第六章 第七章 第八章 ...
- 杨强、陈强教授新作，《隐私计算》重磅发布！
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 为强化个人隐私信息保护,防止敏感数据被滥用,国家出台了一系列法律.法规,规范数据的管理和使用. 继<中华人民共和国网络安全法& ...
- STATA：陈强教授 计量经济学及stata应用第四章 一元线性回归
第四章 一元线性回归 一元回归的stata实例 (1)带常数项的回归 (2)不带常数项的回归 stata命令运行结果的储存与调用 4.9 总体回归函数与样本回归函数:蒙特卡洛模拟 附录(1) 随机数的 ...
最新文章
- 设计模式之——Template模板模式
- [ECMAScript] es6对函数做了哪些优化？
- 给力！使用MacPilot解锁macOS 1200多个隐藏功能！（支持M1处理器mac）
- 使用Zeigarnik效应来学习编码更快
- 马云：梭梭树就是企业家精神
- 【集合】Vector 是线程安全的？
- iPhone企业应用实例分析之三：程序框架分析
- Microsoft caffe cifar实例编译之model的生成
- win10 nginx文件服务器,Windows10下 FFmpeg + Nginx 的 rtmp 服务器搭建
- 钢铁雄心4mod星火 国策树代码-2
- 网络编程资源大集合(包含前端、java、linux、安卓、github开源项目、开发工具等)
- PS和AE、PR的区别是什么？
- Git Extension 合并分支
- 车载电子电源设计简单总结
- ubuntu上安装微信教程
- 批处理文件rd \s\q **是什么意思？
- Android 学习笔记之二 Netspeed
- Python 把蓝底照片转化为白底照片
- APP是怎么做出来的呢？
- c语言求出字符串最长单词,C语言 在字符串中找到最长单词