八、ML模型的选择与算法-单个模型
42
线性模型选择与正则化
R4DS-读书笔记
Introduction
一、数据科学的whole game
1
数据可视化
2
数据变换
3
整洁数据
4
数据导入
二、可视化
5
图层
6
EDA
7
ggplot2的其他元素-解释性图表
三、变量类型和变量操作工具
8
逻辑变量
9
数值数字变量
10
字符串和正则表达式
11
因子
12
日期和时间
13
缺失值
14
数据连接
四、数据导入
15
电子表格数据读取
16
数据库
17
箭头-Arrow
18
分层数据-Hierarchical data
19
网络爬虫
五、编程基础
20
函数
21
迭代
22
base R 简介
六、统计学基础
23
统计学基础-描述性统计
24
Bootstrapping算法和置信区间
25
假设检验
26
统计结果报告
七、机器/统计学习基础
27
机器学习概览
28
初始数据划分
29
缺失值处理
30
数值变量转换
31
分类变量处理
32
嵌入法
33
交互作用与非线性特征
34
过拟合
35
重采样
36
网格搜索
37
迭代搜索
38
特征选择
39
模型比较
八、ML模型的选择与算法-单个模型
40
预测数值型数据-回归方法
41
K-最邻近算法
42
线性模型选择与正则化
43
非线性模型
44
分而治之-应用决策树和规则进行分类
45
黑箱方法-神经网络和支持向量机
46
寻找数据的分组-k均值聚类
47
主成分分析
九、ML模型的选择与算法-集成算法
48
集成算法简介
49
随机森林
50
梯度提升机-GBM
51
XGBoost
52
lightGBM
53
catboost
十、Other topics in Data Science
54
空间数据处理
55
空间数据计算
56
拥抱大数据
参考文献
附录
A
算法思维
B
函数式编程
C
ggplot2 styling 设置
D
假设检验实例
E
其它有趣的包
八、ML模型的选择与算法-单个模型
42
线性模型选择与正则化
42
线性模型选择与正则化
lasso回归和岭回归
41
K-最邻近算法
43
非线性模型