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permutation
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R包的分類介紹
原創
mjk
2018-08-22 03:34
《R包的分類介紹》
2010-05-18 14:41
感謝R-fox。
R分析空間數據(Spatial Data)
R機器學習包(Machine Learning)
R多元統計包(Multivariate Statistics)
R藥物(代謝)動力學數據分析包
R計算計量經濟學包(Computational Econometrics)
R機器學習包(Machine Learning)
Machine Learning & Statistical Learning (機器學習 & 統計學習)
網址:
http://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html
維 護人員:Torsten Hothorn
版本:2008-02-18 18:19:21
翻譯:R-fox, 2008-03-18
機器學習是計算機科學和統計學的邊緣交叉領域,R關於機器學習的包主要包括以下幾個方面:
1)神經網絡(Neural Networks):
nnet
包執行單隱層前饋神經網絡,nnet是VR包的一部分(
http://cran.r-project.org/web/packages/VR/index.html
)。
2)遞歸拆分(Recursive Partitioning):
遞歸拆分利用樹形結構模型,來做迴歸、分類和生存分析,主要在
rpart
包(
http://cran.r-project.org/web/packages/rpart/index.html
) 和
tree
包(
http://cran.r-project.org/web/packages/tree/index.html
) 裏執行,尤其推薦rpart包。Weka裏也有這樣的遞歸拆分法,如:J4.8, C4.5, M5,包
Rweka
提 供了R與Weka的函數的接口(
http://cran.r-project.org/web/packages/RWeka/index.html
)。
party
包提供兩類遞歸拆分算法,能做到無偏的變量選擇和停止標準:函數
ctree()
用非參條件推斷法檢測自變量和因變量的關係;而函數
mob()
能 用來建立參數模型(
http://cran.r-project.org/web/packages/party/index.html
)。 另外,
party
包裏也提供二分支樹和節點分佈的可視化展示。
mvpart
包是rpart的改進包,處理多元因變量的問題(
http://cran.r-project.org/web/packages/mvpart/index.html
)。
rpart.permutation
包用置換法(permutation)評估樹的有效性(
http://cran.r-project.org/web/packages/rpart.permutation/index.html
)。
knnTree
包建立一個分類樹,每個葉子節點是一個knn分類器(
http://cran.r-project.org/web/packages/knnTree/index.html
)。
LogicReg
包做邏輯迴歸分析,針對大多數自變量是二元變量的情況(
http://cran.r-project.org/web/packages/LogicReg/index.html
)。
maptree
包(
http://cran.r-project.org/web/packages/maptree/index.html
) 和
pinktoe
包(
http://cran.r-project.org/web/packages/pinktoe/index.html
) 提供樹結構的可視化函數。
3)隨機森林(Random Forests):
randomForest
包提供了用隨機森林做迴歸和分類的函數(
http://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html
)。
ipred
包用bagging的思想做迴歸,分類和生存分析,組合多個模型(
http://cran.r-project.org/web/packages/ipred/index.html
)。
party
包也提供了基於條件推斷樹的隨機森林法(
http://cran.r-project.org/web/packages/party/index.html
)。
varSelRF
包用隨機森林法做變量選擇(
http://cran.r-project.org/web/packages/varSelRF/index.html
)。
4)Regularized and Shrinkage Methods:
lasso2
包(
http://cran.r-project.org/web/packages/lasso2/index.html
) 和
lars
包(
http://cran.r-project.org/web/packages/lars/index.html
) 可以執行參數受到某些限制的迴歸模型。
elasticnet
包可計算所有的收縮參數(
http://cran.r-project.org/web/packages/elasticnet/index.html
)。
glmpath
包可以得到廣義線性模型和COX模型的L1 regularization path(
http://cran.r-project.org/web/packages/glmpath/index.html
)。
penalized
包執行lasso (L1) 和ridge (L2)懲罰迴歸模型(penalized regression models)(
http://cran.r-project.org/web/packages/penalized/index.html
)。
pamr
包執行縮小重心分類法(shrunken centroids classifier)(
http://cran.r-project.org/web/packages/pamr/index.html
)。
earth
包可做多元自適應樣條迴歸(multivariate adaptive regression splines)(
http://cran.r-project.org/web/packages/earth/index.html
)。
5)Boosting :
gbm
包(
http://cran.r-project.org/web/packages/gbm/index.html
) 和
boost
包(
http://cran.r-project.org/web/packages/boost/index.html
) 執行多種多樣的梯度boosting算法,
gbm
包做基於樹的梯度下降boosting,
boost
包包括LogitBoost和L2Boost。
GAMMoost
包 提供基於boosting的廣義相加模型(generalized additive models)的程序(
http://cran.r-project.org/web/packages/GAMMoost/index.html
)。
mboost
包做基於模型的boosting(
http://cran.r-project.org/web/packages/mboost/index.html
)。
6)支持向量機(Support Vector Machines):
e1071
包的svm()函數提供R和LIBSVM的接口 (
http://cran.r-project.org/web/packages/e1071/index.html
)。
kernlab
包爲基於核函數的學習方法提供了一個靈活的框架,包括SVM、RVM……(
http://cran.r-project.org/web/packages/kernlab/index.html
) 。
klaR
包提供了R和SVMlight的接口(
http://cran.r-project.org/web/packages/klaR/index.html
)。
7)貝葉斯方法(Bayesian Methods):
BayesTree
包執行Bayesian Additive Regression Trees (BART)算法(
http://cran.r-project.org/web/packages/BayesTree/index.html
,
http://www-stat.wharton.upenn.edu/~edgeorge/Research_papers/BART%206--06.pdf
)。
tgp
包做Bayesian半參數非線性迴歸(Bayesian nonstationary, semiparametric nonlinear regression)(
http://cran.r-project.org/web/packages/tgp/index.html
)。
8)基於遺傳算法的最優化(Optimization using Genetic Algorithms):
gafit
包(
http://cran.r-project.org/web/packages/gafit/index.html
) 和
rgenoud
包(
http://cran.r-project.org/web/packages/rgenoud/index.html
) 提供基於遺傳算法的最優化程序。
9)關聯規則(Association Rules):
arules
包提供了有效處理稀疏二元數據的數據結構,而且提供函數執Apriori和 Eclat算法挖掘頻繁項集、最大頻繁項集、閉頻繁項集和關聯規則(
http://cran.r-project.org/web/packages/arules/index.html
)。
10)模型選擇和確認(Model selection and validation):
e1071
包的
tune()
函數在指 定的範圍內選取合適的參數(
http://cran.r-project.org/web/packages/e1071/index.html
)。
ipred
包的
errorest()
函數用重抽樣的方法 (交叉驗證,bootstrap)估計分類錯誤率(
http://cran.r-project.org/web/packages/ipred/index.html
)。
svmpath
包裏的函數可用來選取支持向量機的cost參數C(
http://cran.r-project.org/web/packages/svmpath/index.html
)。
ROCR
包提供了可視化分類器執行效果的函數,如畫ROC曲線(
http://cran.r-project.org/web/packages/ROCR/index.html
)。
caret
包供了各種建立預測模型的函數,包括參數選擇和重要性量度(
http://cran.r-project.org/web/packages/caret/index.html
)。
caretLSF
包(
http://cran.r-project.org/web/packages/caretLSF/index.html
) 和
caretNWS
(
http://cran.r-project.org/web/packages/caretNWS/index.html
) 包提供了與caret包類似的功能。
11)統計學習基礎(Elements of Statistical Learning):
書《The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction 》(
http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/
)裏的 數據集、函數、例子都被打包放在
ElemStatLearn
包裏(
http://cran.r-project.org/web/packages/ElemStatLearn/index.html
)。
permutation
optimization
算法
methods
statistics
validation
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