bestlinjialyin的专栏

转载于：http://www.fangfa.net/webnews/649.html总的概括：R主要在学术界流行，python(numpy scipy)在工程方便比较实用。R是S（Splus）的开源版本，或者下一代。发源地在新西兰奥克兰。这个软件的统计背景很浓烈。我这里浓烈的意思是，如果你不熟习统计知识（历史）的话，R的帮助文档看起来是很累的。由统计背景的人开发。R的维护组叫CRA

数据挖掘的数据集资源来自互联网：1、气候监测数据集 http://cdiac.ornl.gov/ftp/ndp026b2、几个实用的测试数据集下载的网站http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.html http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.html http://kdd.ics.uci.edu/summary.task

约翰霍普金斯大学数据科学系列课程——R语言：数据类型讲得比较清晰的一篇博文http://blog.youkuaiyun.com/linkin1005/article/details/435597831.原子对象R语言有5类最基本的原子对象：1)  字符型character字符型对象用” ”包括。2)  数值型numeric(rea

决策树ID3、C4.5、CART算法：信息熵，区别，剪枝理论总结

机器学习经典算法详解及Python实现–CART分类决策树、回归树和模型树 摘要： Classification And Regression Tree(CART)是一种很重要的机器学习算法，既可以用于创建分类树（Classification Tree），也可以用于创建回归树（Regression Tree），本文介绍了CART用于离散标签分类决策和连续特征回归时的原理。决策树创建过程分析了信息

雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论按：对于关注数据科学的同学来说，Kaggle上庞大的数据集是一个极好的资源池，但是这么多的数据，如何进行更精准的搜索？近日，Kaggle官方博客就刊登了Rachael Tatman的一篇文章，向大家安利如何更高效的搜索数据集，具体怎么操作？雷锋网 AI科技评论将文章编译整理如下：目前，在Kaggle上有成千上万的数据集，而且每天都会有新的增加。虽说Ka