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本文自年月日起被Torsten Hothorn翻譯成CRAN任務(wù)視圖：機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)。鏈接到英語(yǔ)：http://cRA.r.jord.org Web/VIEW 機(jī)器學(xué)習(xí).HTML

計(jì)算科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)通常被稱(chēng)為機(jī)器學(xué)習(xí)。許多R語(yǔ)言包可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的思想和方法。我們大致將這些R包分類(lèi)如下：

為了深入學(xué)習(xí)R語(yǔ)言，你可以回復(fù)《深入學(xué)習(xí)R.R.語(yǔ)言》來(lái)查閱《統(tǒng)計(jì)咨詢(xún)公眾》的前一篇文章。

RSNNS：提供到Stuttgart神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬器（SNNS）的接口，該網(wǎng)絡(luò)模擬器由Stuttgart大學(xué)開(kāi)發(fā)，可在官方網(wǎng)站http:www.ra.cs.uni tueb..de/SNNS上獲得

FCNNR：提供了一個(gè)連接到C++編寫(xiě)的開(kāi)源庫(kù)（FCNN）的接口，可用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算。詳細(xì)信息可以在官方網(wǎng)站上找到：http://fCNn.SuoSoCurr.net

Rpart：用于回歸、分類(lèi)、生存分析等的樹(shù)結(jié)構(gòu)模型。推薦用于分類(lèi)和回歸樹(shù)（CART）

RWeka：t提供了到Waikato Environment for Knowledge.（Weka）的接口，它具有豐富的分類(lèi)算法，包括J.、C.、M等等。詳細(xì)信息可以在官方網(wǎng)站上找到：http://www. Waykto .AC.NZ/mLWEKA/M。

一方面：無(wú)偏變量選擇遞歸分類(lèi)算法，統(tǒng)計(jì)停止準(zhǔn)則遞歸分類(lèi)算法；函數(shù)樹(shù)（）函數(shù)是基于非參數(shù)條件推理過(guò)程，確定因變量與它們各自的獨(dú)立性。變量；MOB（）函數(shù)可用于參數(shù)分類(lèi)模型；具有強(qiáng)大的可視化二叉樹(shù)功能

Wsrf：提供了一種變權(quán)子空間選擇方法，與傳統(tǒng)的隨機(jī)變量抽樣變量選擇技術(shù)不同。

關(guān)于LASSO算法，您可以回復(fù)之前的文章《統(tǒng)計(jì)咨詢(xún)公眾編號(hào)：LASSO》、《LASSO的過(guò)去和現(xiàn)在生活》和《從懲罰函數(shù)分析嶺回歸和LASSO回歸》。

Glmnet：完全套索和彈性網(wǎng)絡(luò)正則化路徑分析，適用于線(xiàn)性模型、logistic回歸模型、多類(lèi)回歸模型等。

Hdm：基于Lasso的非高斯殘差和異方差殘差估計(jì)干預(yù)效果的高維設(shè)置，低維分量的Lasso回歸

GAMBoo-LSS:一種用于位置尺度和形狀函數(shù)模型的一般加性模型的漸進(jìn)算法

BayesTree：貝葉斯加性回歸樹(shù)，更終的模型由許多較弱的學(xué)習(xí)者組成，但不是隨機(jī)森林區(qū)段中提到的整體概念

MXM：貝葉斯不穩(wěn)定性，半?yún)?shù)非線(xiàn)性回歸，樹(shù)枝狀高斯過(guò)程（包括貝葉斯CART和線(xiàn)性模型）

Rmalschains：文化基因局部搜索鏈算法，是一種特殊的進(jìn)化算法，結(jié)合局部搜索實(shí)值參數(shù)優(yōu)化的穩(wěn)定遺傳算法。

Arules：提供用于有效處理稀疏二進(jìn)制元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并為Apriori和Eclat算法實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則，包括頻率項(xiàng)集挖掘、更大頻率項(xiàng)集和更近頻率項(xiàng)集

Opusminer：一個(gè)OPU挖掘算法，它在一個(gè)自包含的項(xiàng)目集下使用杠桿或增益來(lái)提供與C++的接口連接，以有效地發(fā)現(xiàn)事務(wù)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵關(guān)聯(lián)。

粗糙集：粗糙集理論和模糊集理論（FRST）的綜合方法

Caret：提供許多函數(shù)來(lái)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，包括參數(shù)調(diào)優(yōu)、可變重要性度量和并行算法（MPI、NWS等）。

Ho：一個(gè)通用的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，可以執(zhí)行許多流行的算法，包括隨機(jī)森林、GBM、GLM（具有彈性網(wǎng)絡(luò)正則化）、深度學(xué)習(xí)（前饋多層網(wǎng)絡(luò)）等。

Elem Stat.：來(lái)自Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman編輯的《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的要素：數(shù)據(jù)挖掘、推理和預(yù)測(cè)》一書(shū)中的數(shù)據(jù)集、函數(shù)和示例可以從統(tǒng)計(jì)咨詢(xún)公共數(shù)字之家{資源共享}免費(fèi)B獲得喔！

核心學(xué)習(xí)：相對(duì)廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括更近鄰算法、樹(shù)模型、隨機(jī)森林、特征選擇方法等。

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作者：徐州百都網(wǎng)絡(luò) | 來(lái)源： | 發(fā)布于：2022-04-23 09:29:41