Tag Archives: 可视化

Python集成学习:自己编写构建AdaBoost分类模型可视化决策边界及sklearn包调用比较

Boosting指的是机器学习元算法系列,它将许多 “弱 “分类器的输出合并成一个强大的 “集合”,其中每个弱分类器单独的错误率可能只比随机猜测好一点。

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性

像任何统计建模一样,贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型,然后开发该模型,使其符合你的数据假设并运行。

R语言用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化

铁和泛酸的极好来源,是澳大利亚、美国和东亚的营养食品资源和农业。100 克鲍鱼可提供超过 20% 的每日推荐摄入量。鲍鱼的经济价值与其年龄呈正相关。因此,准确检测鲍鱼的年龄对于养殖者和消费者确定其价格非常重要。

R语言可视化:ggplot2冲积/桑基图sankey分析大学录取情况、泰坦尼克幸存者数据

本文介绍了冲积/桑基图,以及

定义了命名方案和冲积/桑基图的基本组成部分(轴、冲积层、流)。
描述了所识别的冲积/桑基图数据结构。
展示了一些流行的主题。

R语言混合线性模型、多层次模型、回归模型分析学生平均成绩GPA和可视化

对于不熟悉的人来说,围绕混合模型的术语,特别是跨学科的术语,可能有点令人困惑。你可能遇到的关于这些类型的模型的一些术语包括。

R语言k-means聚类、层次聚类、主成分(PCA)降维及可视化分析鸢尾花iris数据集

(a)部分:k-means聚类
使用k-means聚类法将数据集聚成2组。
画一个图来显示聚类的情况
使用k-means聚类法将数据集聚成3组。
画一个图来显示聚类的情况
(b)部分:层次聚类
使用全连接法对观察值进行聚类。
使用平均和单连接对观测值进行聚类。
绘制上述聚类方法的树状图。

R语言公交地铁路线进出站数据挖掘网络图可视化

对于庞大的公交地铁路线信息的数据挖掘,一般软件遇到的问题主要有两点:1.对于文本信息的挖掘,特别是中文词汇的挖掘,缺乏成熟的工具或者软件包,2.对于大数据量,一般软件的读取和处理会遇到问题。

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析

本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说,我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型,并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究?

R语言时变向量自回归(TV-VAR)模型分析时间序列和可视化

在心理学研究中,个人主体的模型正变得越来越流行。原因之一是很难从人之间的数据推断出个人过程。另一个原因是,由于移动设备无处不在,从个人获得的时间序列变得越来越多。

R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化

在讨论分类时,我们经常分析二维数据(一个自变量,一个因变量)。但在实际生活中,有更多的观察值,更多的解释变量。随着两个以上的解释变量,它开始变得更加复杂的可视化。

 
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