为了从机器学习算法中获得最佳结果,您必须了解您的数据。数据可视化可能是总结和了解更多关于您的数据最快、最有用的方法。在这篇文章中,您将确切地发现如何使用数据可视化来更好地理解我们的数据以进行 R 机器学习。[…]
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您必须熟悉您的数据。您构建的任何机器学习模型都取决于您提供给它们的数据。理解数据的第一步是实际查看一些原始值并计算一些基本统计数据。在这篇文章中,您将发现如何快速获得[…]
作为一名开发人员,您可以快速掌握 R。如果您已经是开发人员,您不需要了解太多新语言就能阅读和理解代码片段,并编写自己的小型脚本和程序。在这篇文章中,您将发现基本语法、数据结构和控制[…]
如何为您的数据集选择最佳算法?机器学习是一个归纳问题,其中从特定观察数据中学习一般规则。在不知道特定问题之前,不可能(不可能?)知道应该使用什么表示或什么算法来最好地从数据中学习,而不知道[…]
您从哪里开始机器学习?开创性的开始是一个动力问题吗?在这篇文章中,了解一位软件工程师发现机器学习中的里程碑如何带来改变的个人故事。我在新年收到了 Cliff Bryant 的一封鼓舞人心的电子邮件。Cliff 是一位资深的软件工程师,正在寻找[…]
R 有大量的包。哪些最适合您的机器学习项目?在这篇文章中,您将发现为机器学习之旅中的每个子任务推荐的确切 R 函数和包。这很有用。收藏此页面。我确定您会经常回来[…]
您应该使用 R 进行机器学习。R 是最强大的机器学习平台之一,被世界顶尖的数据科学家所使用。在这篇文章中,您将了解为什么应该使用 R 进行机器学习。让我们开始吧。为什么您应该关心 R R 被[…]
当有如此多的现有 API 可用时,您为什么要从头开始实现机器学习算法?这是一个很好的问题。在您编写第一行代码之前必须考虑这个问题。在这篇文章中,您将发现这个问题的各种有趣甚至发人深省的答案。 […]
在使用一个工具一段时间后,您将形成一种特定的工作方式。您甚至可能对该工具的局限性及其修复方法有深入的了解,或者对缺失的特定功能感到沮丧。您可以扩展机器学习工具来形式化 […]
一旦您选择了机器学习工具,您就需要提高使用它的技能。机器学习工具具有大量功能。拥有一项功能的配方并不等同于深入了解如何使用该功能、其局限性或其功能。此外,一旦您建立了技能 […]