时间依赖性ROC曲线及R语言实现
ROC曲线分析是用于评估一个因素预测能力的手段，是可以用于连续型变量分组的方法。在生存分析中，疾病状态和因素取值均会随时间发生变化。而标准的ROC曲线分析将个体的疾病状态和因素取值视作固定值，未将时间
撄宁统计 - ROC曲线，时间依赖性 - 2021-06-20
如何让Hadoop结合R语言做统计和大数据分析？
前言 写过几篇关于RHadoop的技性文章，都是从统计的角度，介绍如何让R语言利用Hadoop处理大数据。今天决定反过来，从计算机开发人员的角度，介绍如何让Hadoop结合R语言，能做统计分析的事情。 目录 R语言介绍 Hadoop介绍 为什么要让Hadoop结合R语言？如何让Hadoop结合R语言？ R和Hadoop在实际中的案例 1.
MedSci原创 - 大数据，R，Hadoop - 2015-12-20
基于 R 语言和 SPSS 的决策树算法介绍及应用
最后基于 R 语言和 SPSS 这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用
MedSci原创 - R，SPSS，决策树，算法 - 2015-10-07
在R语言中比较不同机器学习算法的性能差异
选择最好的机器学习模型 你如何根据需求选择最好的模型？ 在你进行机器学习项目的时候，往往会有许多良好模型可供选择。每个模型都有不同的性能特点。 使用重采样方法，如交叉验证，就可以得到每个模型在未知数据上精准度的估计。你需要利用这些估计从你创建的一系列模型中选择一到两个最好的模型。 仔细比较机器学习模型 当你有了新数据集，使用多种不同的图形技术可视化数据是个好主意，你可以从不同角度来观
CSDN - 机器学习，R，算法，性能 - 2016-03-01
儿童语言训练大全（收藏）
如果儿童没有言语，摆在父母面前的首要任务就是对儿童进行言语治疗。儿童言语发育的关键期是2-4岁，结合国内外研究现状，拟定以下方法，建议持之以恒进行练习。
康复医学研究 - 言语治疗，语言训练 - 2024-01-20
用R语言巧妙处理不平衡数据的方法
在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学**算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性那么，这种结果是为何发生的呢？到底是什么因素影响了这些算法的表现？ 在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测因此，机器学**算法常常被要求应用在平衡数据集上那我们该如何处理不平衡数据集？本文会介绍一些相关方
MedSci原创 - R语言，不平衡数据 - 2018-12-17
不平衡数据机器学习的四种处理策略---采用R语言实现
在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。实际上，经典的统计学建模（如回归），同样也是不稳定的。那么，这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现? 在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此，机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。那我们该如何处理不平衡数据
数控小V - 数据，R语言 - 2016-09-04
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