r机器学习？机器学习，发明计算机算法，把数据转化为智能行为。（核心循环的三者：现有数据；统计方法；计算能力）数据挖掘，从大型数据库中产生新的洞察，侧重寻找有价值的信息；机器学习侧重于执行一个已知的任务。那么，r机器学习？一起来了解一下吧。

机器学习系列（二十三）——过拟合和欠拟合问题

《深度学习精要（基于R语言）》学习笔记

机器学习主要用于开发和使用那些从原始数据中学习、总结出来的用于进行预测的算法。

深度学习是一种强大的多层架构，可以用于模式识别、信号检测以及分类或预测等多个领域。

神经网络包括一系列的神经元，或者叫作节点，它们彼此连结并处理输入。神经元之间的连结经过加权处理，权重取决于从数据中学习、总结出的使用函数。一组神经元的激活和权重（从数据中自适应地学习）可以提供给其他的神经元，其中一些最终神经元的激活就是预测。

经常选择的激活函数是sigmoid函数以及双曲正切函数tanh，因为径向基函数是有效的函数逼近，所以有时也会用到它们。

权重是从每个隐藏单元到每个输出的路径，对第i个的输出通过(w_i)表示。如创建隐藏层的权重，这些权重也是从数据中学习得到的。分类会经常使用一种最终变换，softmax函数。线性回归经常使用恒等（identity）函数，它返回输入值。权重必须从数据中学习得到，权重为零或接近零基本上等同于放弃不必要的关系。

R中神经网络相关包：

一旦集群完成初始化，可以使用R或本地主机（127.0.0.1:54321）提供的Web接口与它连接。

什么是人工智能专业?

机器学习，是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科的多领域交叉学科，是指用某些算法指导计算机利用已知数据自主构建合理的模型，并利用此模型对新的情境给出判断的过程。该学科专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器通过大数据的输入，从中寻求、验证规律，得出结论，并据此结论自主解决问题，出现偏差会自主纠错。而不是像传统电脑一样，由人给出指令，按照这些指令被动工作。

1783年，贝叶斯在发表的同名定理中最早提出了“机器学习”这个概念，即“贝叶斯定理”。该定理是一种从经验中学习的数学方法，根据类似事件的历史数据得出事件的可能性，同时也是机器学习的基本思想。到了2006年深度学习的发展成为机器学习的大突破，深度学习模仿人类大脑的思维过程，一般用于图像和语音识别。如今我们生活中随处可见的很多技术，都离不开深度学习，例如，用户在小红书APP上发布图片，可以标记途中的人物、品牌、产品，或者是人手一台的智能手机，里面的Siri、“小爱同学”等功能，当用户向他们询问“周边有哪些加油站”“上周足球比赛冠军是谁”等问题时，用户的语音将通过复杂的语音解析算法进行分析，这些都是在深度学习的帮助下实现的。

机器学习模型评价指标及R实现

机器学习模型评价指标及R实现

1.ROC曲线

考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True negative）,正类被预测成负类则为假负类（false negative）。

列联表如下表所示，1代表正类，0代表负类。

真正类率(true positive rate ,TPR), 也称为 Sensitivity，计算公式为TPR=TP/ (TP+ FN)，刻画的是分类器所识别出的 正实例占所有正实例的比例。

假正类率(false positive rate, FPR),计算公式为FPR= FP / (FP + TN)，计算的是分类器错认为正类的负实例占所有负实例的比例。

真负类率（True Negative Rate，TNR），也称为specificity,计算公式为TNR=TN/ (FP+ TN) = 1 - FPR。

60-R语言中的神经网络

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习

机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。

根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。

机器学习 R2要多少认为可信

学习能力，课分为浅度学习和深度学习。

浅度学习的关键词：依赖先验知识，需要特征选择/工程 记忆重于理解&事实重于论据&商用

深度学习的关键词：逐层抽象数据、挖掘未知信息、对先验知识依赖较

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以上就是r机器学习的全部内容，原则上RSquare值越高（越接近1），拟合性越好。自变量对因变量的解释越充分。但最重要的是看sig值，小于0.05。达到显著水平才有意义。可以看回你spss的结果，对应regression的sig值如果是小于0.05的，就可以了。内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。