R 可能是最强大、最受欢迎的统计编程和应用机器学习平台之一。当您认真对待机器学习时，您会发现自己会用到 R。在本帖中，您将了解 R 是什么，它的起源以及它的一些最重要的特性。让我们开始吧……
竞争性机器学习的5大优势
Jeremy Howard，前 Kaggle 公司成员，于 2013 年年中在美国旧金山大学做了一场演讲。在这次演讲中，他谈到了像 Kaggle 这样的机器学习竞赛的一些更广泛的好处。在本帖中，您将发现我从这次演讲中提取的 5 点，它们将激励您……
通过持续参赛掌握 Kaggle
如何才能在 Kaggle 竞赛中表现出色？这是我经常被问到的一个常见问题。开始并取得进步的最佳建议是持续参加竞赛。您一定会提高机器学习能力。Triskelion 最近一篇题为“回顾一年的 Kaggle 竞赛”的文章，正是……
超越预测
用预测模型进行的预测并不重要，重要的是这些预测的用途。Jeremy Howard 是 Kaggle（一个竞争性机器学习平台）的前总裁兼首席科学家。2012 年，他在 O’reilly Strata 会议上就他称之为“驱动链方法”的构建“数据产品”进行了演讲……
如何在竞争性机器学习中取得成功
David Kofoed Wind 在 Kaggle 博客 No Free Hunch 上发表了一篇题为“向最佳学习”的文章。在该文章中，David 总结了与参加和在竞争性机器学习中表现出色相关的 6 个关键领域，并引用了顶尖 Kaggle 选手的语录。在本帖中，您将发现表现出色的关键启发式方法……
如何更好地进行机器学习
Metacademy 的 Colorado Reed 最近写了一篇很棒的文章，题为“提升您的机器学习技能”，以回答他经常收到的问题：如果我想在机器学习方面“做得更好”，但我不知道我想学什么？在本帖中，您将发现 Colorado 的建议摘要……
R 中的非线性分类
在本帖中，您将发现 8 个 R 中非线性分类的示例。每个示例都可供您复制粘贴并修改以用于您自己的问题。本帖中的所有示例都使用了 R 在 datasets 包中提供的鸢尾花数据集。该数据集描述了鸢尾花的测量值，并需要对……
R中的线性分类
在本帖中，您将发现 R 中 3 种线性分类算法的示例。本帖中的所有示例都使用了 R 在 datasets 包中提供的鸢尾花数据集。该数据集描述了鸢尾花的测量值，并需要将每个观测值分类为三种花卉之一。让我们开始吧。逻辑……
预测模型的巧妙应用
如果我们能用预测模型找到数据中不存在但可能很有价值的属性新组合，会怎么样？在《应用预测建模》第 10 章中，Kuhn 和 Johnson 提供了一个案例研究，正是做到了这一点。这是一个引人入胜且富有创意的例子，展示了如何使用预测……
通过数据预处理提高模型准确性
数据准备可以决定您模型的预测能力是否成功。在他们的著作《应用预测建模》第 3 章中，Kuhn 和 Johnson 介绍了数据准备的过程。他们称之为训练集数据的添加、删除或转换。在本帖中，您将发现数据预处理步骤……