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270 R语言机器学习合集
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01.0-机器学习概论与caret包介绍.bwm
02.1-caret包数据可视化探索.bwm
03.2-caret包数据预处理.bwm
04.3-caret包模型构建.bwm
05.4-caret包模型评估.bwm
06.基于randomforest包和caret包的随机森林回归模型及其超参数寻优过程.bwm
07.基于randomforest包和caret包的随机森林分类模型及其超参数寻优过程.bwm
08.基于随机森林模型的变量筛选-varselrf函数.bwm
09.基于随机森林模型的变量筛选-boruta函数.bwm
10.基于随机森林模型的变量筛选-vsurf函数.bwm
11.基于glmnet包的lasso回归模型.bwm
12.基于glmnet包的岭回归二分类模型.bwm
13.基于glmnetutils包的弹性网络多分类模型.bwm
14.为了在r语言中使用keras包需要的python操作.bwm
15.基于keras包的神经网络实现回归、二分类、多分类模型.bwm
16.基于keras包和tfruns包的神经网络超参数寻优.bwm
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