R语言e1071包中的支持向量机:构建nu-classification类型的支持向量机SVM并分析不同nu值惩罚下模型分类螺旋线型(sprials)线性不可分数据集的表现

目录

R语言e1071包中的支持向量机:构建nu-classification类型的支持向量机SVM并分析不同nu值惩罚下模型分类螺旋线型(sprials)线性不可分数据集的表现相关推荐

  1. R语言e1071包中的支持向量机:仿真数据(螺旋线性不可分数据集)、简单线性核的支持向量机SVM(模型在测试集上的表现、可视化模型预测的结果、添加超平面区域与原始数据标签进行对比分析)、如何改进核函数

    R语言e1071包中的支持向量机:仿真数据(螺旋线性不可分数据集).简单线性核的支持向量机SVM(模型在测试集上的表现.可视化模型预测的结果.添加超平面区域与原始数据标签进行对比分析).如何改进核函数 ...

  2. R语言mgcv包中的gam函数拟合广义加性模型(Generalized Additive Model)GAM(对非线性变量进行样条处理、计算RMSE、R方、调整R方、可视化模型预测值与真实值的曲线)

    R语言mgcv包中的gam函数拟合广义加性模型(Generalized Additive Model)GAM(对非线性变量进行样条处理.计算RMSE.R方.调整R方.可视化模型预测值与真实值的曲线) ...

  3. R语言leaps包中的regsubsets函数实现全集子集回归(all subsets regression)、使用调整R方和Mallows Cp统计量筛选最优模型、并可视化不同组合参数下的模型指标

    R语言使用leaps包中的regsubsets函数实现全集子集回归(All Subsets Regression,ASR).使用调整R方和Mallows Cp统计量筛选最佳模型.并可视化不同组合参数下 ...

  4. R语言基础包中的绘图函数——快速用R探索数据

    library(ggplot2)#R语言中的基础包所带的绘图函数虽然用起来相对ggplot2包不是那么友好 #但在刚拿到原始数据时进行快速探索还是很方便的####散点图 #运用plot()函数,向函数 ...

  5. R语言-plyr包中的函数

    plyr包集中体现了"分离-操作-结合"的数据操作理念. plyr的核心函数由ddply.llply.laply函数组成,所有的函数名均由五个字母组成且最后三个字母都为ply.函数 ...

  6. R语言dplyr包中的filter函数

    R语言日常笔记(1)filter函数 经常忽略的两个用法 1.单列多因素 挑选city列为武汉市和month列为1:5或9:12(观测值) > ms_wh <- filter(ms_dat ...

  7. R语言e1071包做SVR怎么取出权重

    w = drop(t(svm_model$coefs)%*%as.matrix(X[svm_model$index,1:length(SFI)]))#取出超平面的权重向量 svm_model为训练的模 ...

  8. R语言数据包自带数据集之ISwR包的melanom数据集字段解释、数据导入实战

    R语言数据包自带数据集之ISwR包的melanom数据集字段解释.数据导入实战 目录 R语言数据包自带数据集之ISwR包的melanom数据集字段解释.数据导入实战 #数据字段说明 #导入包 #导入数 ...

  9. R语言数据包自带数据集之survival包的colon数据集字段解释、数据导入实战

    R语言数据包自带数据集之survival包的colon数据集字段解释.数据导入实战 #数据字段说明 colon数据集:B/C期结肠癌辅助化疗治疗数据 d # 患者编号 study # 所有患者都是1 ...

最新文章

  1. 机器学习领域最全综述列表!
  2. java parameters用法_(四)Parameters,简单参数就用这个
  3. cat全链路监控_谛听全链路监控平台实践与思考
  4. yii html 添加下拉框,php – Yii2下拉列表:在我的选项中添加像data-food =“…”这样的html标记...
  5. Python time strftime()方法
  6. Java基础-this关键字和构造方法(10)
  7. 看完尤雨溪338条知乎回答后,我突然找到了前进的方向
  8. 开课吧Java课堂:特殊的字符串如何操作,字符串如何连接
  9. Resource stopwords not found. Please use the NLTK Downloader to obtain the resource的解决
  10. 细心微服务架构的优势与不足那点事
  11. GNS3使用Docker
  12. 超星高级语言程序设计实验作业 (实验02 分支与循环程序设计)(一)
  13. tomcat禁止外网访问,允许locat访问
  14. 影视后期调色一般都会用到什么?
  15. 香橙派借助语音模块实现语音刷抖音
  16. 如何通过自媒体创业月入万元
  17. 怎么给图片添加水印?
  18. html字体如何运用在ps上,PS新手怎么运用好工作中文本工具
  19. base64加密原理详解
  20. 批归一化作用_批归一化(Batch Normalization)

热门文章

  1. 团队实践,我们是怎么用敏捷开发工具Leangoo的
  2. SQL与NoSQL区别-查询方式
  3. 算法笔记-桶排序代码与原理、非比较排序、计数排序、基数排序、C#代码
  4. ubuntu 如何关闭离线模式_如何在macOS中打开或关闭Mac暗黑模式
  5. 顺序表-删除所有元素值为x结点(遍历.新建顺序表(共享原空间))
  6. Python3多线程threading介绍(转载)
  7. 基于python的分类预测_机器学习算法(五): 基于支持向量机的分类预测
  8. 某高校教授要求:博士生发表论文,必须把他列为第一作者
  9. mask rcnn训练自己的数据集
  10. 超融合服务器品牌型号,蓝盾发布云平台!强势加入云计算IT行列