【文件属性】：
文件名称：R-stats-machine-learning:R中的杂项统计信息和机器学习代码
文件大小：2.04MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-18 16:20:44
machine-learning r statistics neural-network random-forest
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统计和机器学习R脚本
R中的杂项机器学习和统计分析代码示例
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监督学习（回归和分类）
线性回归
泊松回归
*逐步选择方法* LASSO，Ridge和Elastic Net正则化方法 *残差分析*样条回归 * Logistic回归 *支持向量机 * k最近邻居*决策树*随机森林 *前馈神经网络
无监督学习
k均值聚类
*主成分分析（PCA）
统计/数据整理
缺少数据插补
中心极限定理演示
使用Grubb检验进行异常值检测
CU mulative总和（CUSUM）的变化检测
假设购物演示（为什么您应该对p值持怀疑态度）
【文件预览】：
R-stats-machine-learning-master
----PGE_analysis.R(1014B)
----SVM_kNN_Credit_approval.R(5KB)
----Cusum_Atlanta_temperature.R(2KB)
----Short-refcard.pdf(67KB)
----Linear_Regression_US_Crime_Data.R(4KB)
----Regression_Residuals_Analysis.R(739B)
----RMD_Notebooks()
--------Readme.md(62B)
--------Galapagos_island_analysis_GLM.Rmd(15KB)
--------Orange-Juice-Tree-Model.Rmd(8KB)
----Neural_Network_Wine_Classification.R(2KB)
----Central_Limit_Theorem_demo.R(565B)
----Spline_Regression_Stock_Market.R(3KB)
----Outlier_Test_US_Crime.R(2KB)
----Missing_data_imputation_breast_cancer.R(4KB)
----Caret_Wage_Analysis.R(2KB)
----LICENSE(1KB)
----k_means_clustering_Iris.R(3KB)
----Datasets()
--------communities.name.xlsx(17KB)
--------PGEdata1.csv(79KB)
--------credit_card_data-headers.txt(21KB)
--------adult_sal.csv(4.15MB)
--------OJ.csv(76KB)
--------wine.xlsx(21KB)
--------germancredit.txt(78KB)
--------uscrime.txt(4KB)
--------temps.txt(8KB)
--------breast-cancer-wisconsin.data.txt(19KB)
----README.md(3KB)
----SVM_Credit_approval.R(7KB)
----Imputation_Wrangling_Logistic_Regression_salary_data.R(4KB)
----kNN_CV_Credit_approval.R(896B)
----Decision_Tree_PGE_Data.R(2KB)
----TruthTableNeuralNet.R(4KB)
----Logistic_Regression_German_Credit.R(4KB)
----Readme docs()
--------Hypotheses_Shopping.txt(791B)
--------Electricity_Bill_Analysis.txt(318B)
----Introduction to R.pdf(1.44MB)
----PCA_Spam_Email.R(2KB)
----Stepwise regression, LASSO, Elastic Net.R(3KB)
----.gitignore(581B)
----_config.yml(33B)
----pValues_Hypotheses.R(889B)
----PCA_US_Crime_Data.R(5KB)