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R语言与机器学习，以及数据集的应用。

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简介：
The example datasets presented within Lantz’s book, titled “Machine Learning with R,” offer valuable illustrations and practical applications of the concepts explored. These datasets serve as tangible resources for readers seeking to deepen their understanding and engage in hands-on experimentation with machine learning techniques utilizing the R programming language.

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  • R语言和机器学习的数据集
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    这段简介可以这样描述：“R语言和机器学习的数据集”提供了丰富的数据资源，旨在帮助用户利用R编程语言深入探索并实践各种机器学习算法，适合于学术研究、项目开发以及个人技能提升。 《机器学习与R语言》（Machine Learning with R）一书由Lantz编写。书中提供了多个示例数据集以帮助读者理解和应用机器学习的概念和方法。这些数据集涵盖了各种主题，并且通过它们可以深入理解如何使用R语言进行数据分析、建模及预测等工作。
     
  • 机器学习典型应用与数据集
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    本课程探讨了机器学习的实际应用场景及其所需的数据集，涵盖分类、回归、聚类等多种算法，并分析经典案例以加深理解。 （一）线性分类器用于良恶性乳腺癌肿瘤预测。（二）支持向量机应用于手写体数字识别。（三）K近邻分类方法用于鸢尾花数据的分类任务。（四）决策树模型用来分析泰坦尼克号乘客生还情况。（五）集成模型同样被应用在泰坦尼克号乘客生存状况的研究中。
     
  • 构建与运用R语言数据集
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    本课程专注于教授如何利用R语言高效地收集、处理和分析数据。参与者将学习创建及操作数据集的基本技能，并掌握统计建模和可视化技术。适合希望提高数据分析能力的数据科学家或爱好者。 1. 理解R语言中的数据结构。 2. 掌握它们的创建方法及函数参数使用技巧。 3. 对所创建的数据结构进行排序、查找与删除等基本操作。 具体步骤如下： - 创建向量以及因子，并查看其内容； - 学习矩阵和数组的概念及其应用； - 将状态（state）、数组和矩阵整合为一个长度为三的列表； - 构建数据框，例如创建包含特定列的数据集； - 按照mpg列对构建好的数据框进行排序操作； - 访问drat列为3.90的具体行。 此外还需掌握： 1. 创建并导出CSV文件（内容自定），再利用read.table函数将该文件导入至R环境中。
     
  • 收入数据集：机器学习与深度学习应用
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    本书汇集了丰富的收入数据分析案例，通过机器学习和深度学习技术的应用，深入浅出地解析如何利用算法预测和理解影响个人及企业收入的关键因素。适合对数据科学感兴趣的读者探索实践。 机器学习与深度学习研究中不可或缺的一个数据集是income数据集。
     
  • 《R语言在机器学习中的应用》陈强 课后习题代码
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    本书提供了《R语言在机器学习中的应用》课程相关习题的解答及详细代码示例，帮助读者深入理解和实践利用R语言进行机器学习建模。 本代码压缩包包含了陈强教授《机器学习以及R语言应用》从第四章到第十八章的课后习题答案。所有提供的代码经过测试，可以正常运行并得出所需结果。请注意，其中包含的命名仅作为示范使用，并非强制要求遵循；您可以根据自身需求对变量和函数名称进行更改。 在开始之前，请确保您已经下载了所需的全部数据集或已将本地文件准备好以供读取。此外，在处理某些R语言包时（例如wordcloud2），请注意部分新版本可能不再支持旧版的一些功能，因此需要安装特定的旧版本来完成相关任务。 由于代码量较大且复杂度较高，可能存在一些错误和疏漏之处，请大家理解并给予包容。本资源仅供学习参考之用，并非标准答案；希望它能够帮助到每一位使用者。
     
  • R语言的数据分析实例：涵盖数据预测与机器学习案例
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    本书通过丰富的实例介绍了如何使用R语言进行数据分析、数据预测及机器学习，适用于希望提升统计分析技能的学习者和从业者。 如果您正在寻找一份全面的R语言数据分析、数据预测及机器学习案例资源库，请参考以下内容：本资源库提供了一系列实例，涵盖数据可视化、数据清洗、机器学习模型构建以及数据预测等多个方面。这些案例旨在帮助您深入理解如何使用R语言和掌握基础的机器学习知识。 具体主题包括： - 数据可视化：通过ggplot2包及其他工具展示如何将复杂的数据转化为直观图表。 - 数据清洗：介绍dplyr等工具在准备用于训练模型前对数据进行预处理的方法。 - 机器学习模型构建：使用caret包和其他相关技术，演示各种类型（如回归、分类和聚类）的机器学习模型搭建过程。 - 数据预测：展示如何利用已建立的机器学习模型对未来情况进行预测，并评估及优化这些预测结果。 每个案例都附有详细的代码示例以及数据集，有助于您详细了解每一步骤的操作细节。无论初学者还是经验丰富的用户都可以根据个人兴趣和需求选择相应主题进行深入研究与实践。
     
  • R语言实践中的机器学习.rar
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    本资源为《R语言实践中的机器学习》压缩包，内含基于R编程语言进行数据科学与机器学习项目的实用教程和案例。适合数据分析爱好者和技术人员参考学习。 R语言实战机器学习.rar
     
  • R语言 Psych_psych；r语言prcomp函数应用
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    本教程介绍如何使用R语言中的Psych和psych包进行心理数据分析，并详细讲解了prcomp函数在主成分分析中的应用。适合心理学研究者及数据分析师学习参考。 主要用于进行统计模型分析，包括使用prcomp函数和factanal函数来进行因子分析和主成分分析。
     
  • R语言中的随机森林机器学习包
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    简介：本文章介绍R语言中用于实现随机森林算法的机器学习包。通过该包的应用，读者可以掌握如何利用随机森林进行数据分类和回归分析。 随机森林是基于决策树的一种机器学习方法，在R语言中有相应的包可以使用。它适用于医学预测、生态发展预测等领域，并且具有较高的预测精度。