随笔分类 - R语言
摘要：通过包来实现R版本的更新（速度较慢，建议还是官网下载） # windows if(!require(installr)){ install.packages("installr"); require(installr)} updateR() # ios install.packages('devto
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摘要：旭日图（sunburst chart）也叫太阳图，一种圆环镶接图，每一个圆环就代表了同一级别的比例数据，离原点越近的圆环级别越高，最内层的圆表示层次结构的顶级。除了圆环外，旭日图还有若干从原点放射出去的‘射线’，这些‘射线’展示出了不同级别数据间的脉络关系。旭日图从圆心出发，层层向外推进，可以清晰的
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摘要：一、简介 决策树分类算法（decision tree）通过树状结构对具有某特征属性的样本进行分类。其典型算法包括ID3算法、C4.5算法、C5.0算法、CART算法等。每一个决策树包括根节点（root node），内部节点（internal node）以及叶子节点（leaf node）。 根节点：表
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摘要：朴素贝叶斯分类（naive bayesian，nb）源于贝叶斯理论，其基本思想：假设样本属性之间相互独立，对于给定的待分类项，求解在此项出现的情况下其他各个类别出现的概率，哪个最大，就认为待分类项属于那一类别。邮箱内垃圾邮件的筛选即应用朴素贝叶斯算法。 朴素贝叶斯分类实现的三阶段： 第一阶段，准备工
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摘要：组合数：从m个不同元素中取出n(n≤m)个元素的所有组合的个数，叫做从m个不同元素中取出n个元素的组合数。 代码： 运行结果：
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摘要：K近邻算法（KNN)是指一个样本如果在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法适合分类，也适合回归。KNN算法广泛应用在推荐系统、语义搜索、异常检测。 KNN算法分类原理图： 图中
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