机器学习算法很复杂。要精通应用给定的算法，您需要从多个角度来研究它：算法、数学和经验。我想要强调的是最后一个方面。您需要建立一种直觉，了解算法在真实数据上的行为方式。您需要处理大量 […]
作者归档 | Jason Brownlee
一种数据驱动的机器学习算法选择方法
如果您知道要使用哪种算法或算法配置，您就不需要使用机器学习了。没有最佳的机器学习算法或算法参数。我想让您摆脱这种“万能药”的心态。我经常看到这些问题，甚至每天都有：“哪种机器学习算法最好？”“什么 […]
探索特征工程，如何进行特征工程以及如何精通它
特征工程是一个非正式的主题，但它已被公认并普遍认为是应用机器学习成功的关键。在创建本指南时，我广泛深入地研究并综合了我能找到的所有资料。您将了解到特征工程是什么、它解决什么问题、为什么它很重要、如何 […]
使用 Caret R 包比较模型并选择最佳模型
Caret R 包允许您轻松构建许多不同的模型类型并调整其参数。在创建和调整了许多模型类型后，您可能想知道并选择最佳模型，以便您可以使用它来做预测，也许是在生产环境中。在这篇文章中，您将发现如何比较 […]
使用 Caret R 包进行特征选择
选择数据中正确的特征可能意味着平庸的性能和长的训练时间与优秀的性能和短的训练时间之间的区别。Caret R 包提供了工具来自动报告数据中属性的相关性和重要性，甚至可以为您选择最重要的特征。在这 […]
使用 Caret R 包调整机器学习模型
机器学习算法是参数化的，以便它们能够针对特定问题进行最佳调整。一个难题是，为特定问题配置算法本身就可以成为一项项目。就像为某个问题选择“最佳”算法一样，您事先无法知道哪种算法参数最适合 […]
使用 Caret R 包进行数据可视化
R 中的 caret 包旨在简化应用机器学习的过程。解决数据问题的关键在于理解您拥有的数据。您可以通过数据可视化快速总结属性。有很多用于总结数据的包和函数 […]
用于应用预测建模的 Caret R 包
用于统计计算的 R 平台可能是应用机器学习最受欢迎和最强大的平台。R 中的 caret 包被称为“R 的竞争优势”。它使在 R 中训练、调整和评估机器学习模型的过程一致、简单，甚至有趣。在这篇文章中，您将发现 […]
从零开始实现机器学习算法的好处
刚开始学习机器学习可能会很困难。有许多算法和流程被规定和使用，其中许多的解释很难理解它们如何工作以及为什么能工作。这可能会让人不知所措。一种可以帮助您掌握机器学习算法和实践的方法是 […]
《应用预测建模》评述
《应用预测建模》这本书通过 R 语言的代码示例教授实用的机器学习理论。这是一本非常出色的书籍，强烈推荐给机器学习从业者和 R 语言机器学习用户。在这篇文章中，您将发现这本书的优点以及它如何帮助您成为一名更好的机器学习 […]