Robot | Path | Permission |
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Title | Machine Learning with |
Description | Machine Learning with R Machine Learning with R 想定読者 目次 機械学習関連サイト Open Data for Machine Learning MOOCs (Massive Open Online Courses) 事例サイトなど 注意事項 本サイトは書籍 |
Keywords | N/A |
WebSite | k-metrics.bitbucket.io |
Host IP | 18.205.93.9 |
Location | United States |
US$868
最終更新: 2022-10-14 21:55:40
k-metrics.bitbucket.io の Semrush グローバル ランクは 0 です。k-metrics.bitbucket.io は、推定広告収入に基づいて、US$868 の推定価値を持っています。 k-metrics.bitbucket.io には、毎日約 100 人のユニーク ユーザーがアクセスしています。 その Web サーバーは United States にあり、IP アドレスは 18.205.93.9です。 SiteAdvisor によると、k-metrics.bitbucket.io は安全にアクセスできます。 |
売買価格 | US$868 |
毎日の広告収入 | US$0 |
月間広告収入 | US$24 |
年間広告収入 | US$288 |
デイリーユニークビジター | 6 |
注: トラフィックと収益の値はすべて推定値です。 |
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Machine Learning with R Machine Learning with R 想定読者 目次 機械学習関連サイト Open Data for Machine Learning MOOCs (Massive Open Online Courses) 事例サイトなど 注意事項 本サイトは書籍 『Rによる機械学習』 (以降、テキストと表記)を用いた 2019年度データ分析勉強会 の非公式まとめサイトです。 想定読者 本サイトは以下のような読者を想定しています。 R言語に関する基本的な知識を有している 機械学習を学ぼうとしている 勉強会参加者 R言語の初学者の方は最初に以下の書籍でR言語に関する基本的な知識を習得することをおすゝめします。 『RユーザのためのRStudio[実践]入門』 『再現可能性のすゝめ ―RStudioによるデータ解析とレポート作成―』 目次 章 タイトル 必要なパッケージ 備考 第1章 機械学習入門 RWeka 第1回実施予定 第2章 データの管理と把握 gmodels 第1回実施予定 第3章 遅延学習 - 最近傍法を使った分類 class, gmodels 第2回実施予定 第4章 確率的学習 - 単純ベイズを使った分類 tm, SnowballC, wordcloud, e1071, gmodels 第5章 分割統治 - 決定木と分類ルールを使った分類 C50, gmodels, RWeka 第6章 数値データの予測 - 回帰法 psych, rpart, rpart.plot, RWeka 第7章 ブラックボックス的な手法 - NN 1 とSVM 2 neuralnet, kernlab 第8章 パターンの検出 - 相関ルールを使った買い物かご分析 arules 第9章 データのグループの検出 - k平均によるクラスタリング 第10章 モデルの性能の評価 gmodels, caret, vcd, irr, ROCR, C50 第11章 モデルの性能の改善 caret, ipred, C50, adabag, vcd, randomForest 第12章 機械学習の専門的なテーマ rio, RODBC, RCurl, httr, rvest, XML, xml2, rjson, igraph, dplyr, |
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