陈强教授《机器学习及R应用》课程第九章作业

最新推荐文章于 2024-04-12 12:12:50 发布

Mrrunsen

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分类专栏： R语言大学作业文章标签：机器学习 r语言 python

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本文为陈强教授《机器学习及R应用》课程的第九章作业详解，探讨了使用R语言进行机器学习实践的关键概念和技术，同时对比了Python在该领域的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >


##第九章惩罚回归

#（1）载入数据
rm(list=ls())
mat <- read.csv("student-mat.csv",sep=";"

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陈强教授《机器学习及R应用》课程第五章作业

Mrrunsen的博客

08-07

773

这是我在学习陈强老师《机器学习及R应用》课程时做的作业，用Rstudio完成。我在学习这本书的时候发现作业网上还没有资料，所以把我做的版本放在这里上。

陈强教授《机器学习及R应用》课程第八章作业

Mrrunsen的博客

08-07

446

代码】陈强教授《机器学习及R应用》课程第八章作业。

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陈强教授《机器学习及R应用》课程第十四章作业

Mrrunsen的博客

08-08

439

代码】陈强教授《机器学习及R应用》课程第十四章作业。

陈强教授《机器学习及R应用》课程第四章作业

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08-07

680

这是我在学习陈强老师《机器学习及R应用》课程时做的作业，用Rstudio完成。我在学习这本书的时候发现作业网上还没有资料，所以把我做的版本放在这里上。由于前几章主要是概念介绍，我从第四章开始放上我的代码。...

【生产实习-毕设】pyspark学生成绩分析与预测（上）

weixin_52563520的博客

04-12

1247

前端页面输入影响成绩的属性，预测出成绩，并作可视化展示——属性对成绩的影响。使用python pyspark 进行数据预处理、探索性数据分析可视化、调用模型、对比模、型调、优评估等。

陈强教授《机器学习及R应用》课程作业

最新发布

11-22

陈强教授的《机器学习及R应用》课程作业是对学员机器学习知识掌握程度的一次全面检验。这份作业不仅要求学生运用机器学习的基本理论去分析问题，还要求他们具备将理论知识应用于实践的能力，特别是在R语言的环境下。...

陈强教授《机器学习及R应用》课程第十章作业

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08-07

554

代码】陈强教授《机器学习及R应用》课程第十章作业。

陈强教授《机器学习及R应用》课程作业《机器学习及R应用》是高等教育出版社出版的图书，作者是陈强

02-07

《机器学习及R应用》是陈强教授撰写的一本深入探讨机器学习理论与R语言实践的教材，由高等教育出版社出版。这本书旨在帮助读者理解和掌握如何使用R语言进行有效的机器学习模型构建和数据分析。通过陈强教授的课程...

陈强教授《机器学习及R应用》课程第七章作业

Mrrunsen的博客

08-07

410

代码】陈强教授《机器学习及R应用》课程第七章作业。

机器学习之惩罚回归—基于python实现（附完整代码）

qq_45856698的博客

04-22

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本期为大家介绍惩罚回归，分别从以下几个方面着手：为什么会有惩罚回归？什么是惩罚回归？常见的惩罚回归有哪些？惩罚回归的python代码如何实现？我相信解决好这些问题，就已经基本能够掌握惩罚回归的很多知识。

学生成绩分析：学生成绩数据集分析

02-26

学生成绩分析学生成绩数据集分析 FCC-BUAP数据集的基础数据分析。优胜劣汰的案例研究，综合实绩研究，学生表现分析.pdf Nombre del数据集：学生成绩数据集说明：此数据用于评估两所葡萄牙学校的中等学生的学习成绩。数据属性包括学生成绩，人口统计学，社会和学校相关特征，并通过使用学校报告和调查表进行收集。提供了两个有关两个不同学科表现的数据集：数学（mat）和葡萄牙语（por）。在[Cortez and Silva，2008]中，两个数据集是在二进制/五级分类和回归任务下建模的。重要说明：目标属性G3与属性G2和G1具有很强的相关性。链接del数据集： :

Student Grade Prediction学生成绩预测-数据集

03-08

该数据接近了两所葡萄牙学校的中学学生的学习成绩。数据属性包括学生成绩，人口统计学，社会和学校相关特征，并通过使用学校报告和调查表进行收集。提供了两个有关两个不同学科表现的数据集：数学（mat）和葡萄牙语（por）。 student-mat.csv

学校成绩数据01-数据集

03-13

score-1 draft.xlsx

student.csv

02-29

load data local inpath '/export/servers/hivedatas/student.csv' into table student;

学生成绩数据集(.csv和.mat格式)

05-12

该资源为学生成绩数据集，可用于预测学生的成绩等工作。数据集中分为7个属性，原始数据集每列说明： GRE 成绩 (290 to 340) TOEFL 成绩(92 to 120) 学校等级 (1 to 5) 自身的意愿 (1 to 5) 推荐信的力度 (1 to 5) CGPA成绩 (6.8 to 9.92) 是否有研习经验 (0 or 1) 读硕士的意向 (0.34 to 0.97) Admission_Predict.csv：为原数据集 Admission_Predict_CGPA.csv：将CGPA数据放在第一列，作为Y，其余列为X。 Admission_Predict_grade.csv：将grade数据放在第一列，作为Y，其余列为X。 Admission_Predict_GRE.csv：将GRE数据放在第一列，作为Y，其余列为X。 Admission_Predict_TOEFL.csv：将TOEFL数据放在第一列，作为Y，其余列为X。对应的.csv格式已经转换为.mat格式

【机器学习】用逻辑回归(Logistics Regression)进行分类

ldb765422438的博客

11-18

477

逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛用于二分类问题的统计学习方法。尽管名字中包含“回归”一词，但逻辑回归实际上是一种分类算法，用于估计一个样本属于某个类别的概率。假设函数（Hypothesis Function）：逻辑回归使用sigmoid函数（也称为logistic函数）作为假设函数。模型参数学习（Model Parameter Learning）：通过最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）来学习模型的参数。

Python数据分析pandas入门练习题（六）

baobaobao0000的博客

07-07

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Python数据分析基础PreparationExercise 1-Student Alcohol ConsumptionIntroduction:Step 1. Import the necessary librariesStep 2. Import the dataset from this [address](https://raw.githubusercontent.com/guipsamora/pandas_exercises/master/04_Apply/Students_Alcohol_Co

Python机器学习09——随机森林

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