r 예제 로 배우는 머신 러닝 pdf

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방금 R을 학습하고 내 데이터 집합에 맞게이 자습서를 사용하려고 시도하고 누락 된 패키지와 같은 몇 가지 문제가 있었지만 라이브러리 (caret)가 누락 된 것을 알 수 있으므로 install.packages (누락 된 패키지)의 간단한 경우입니다. 표시)를 표시합니다. 안녕하세요 제이슨. 이 단계별 가이드는 기계 학습 초보자에게 매우 유용합니다. 학습 R을 위해 나는 강력하게 Coursera.org “R 프로그래밍”인증 과정을 추천, 나는 그것을 했다 때 그것은 무료, 지금 지불, USD 약 50. Caret 패키지는 수백 개의 기계 학습 알고리즘에 일관된 인터페이스를 제공하며 데이터 시각화, 데이터 리샘플링, 모델 튜닝 및 모델 비교를 위한 유용한 편리한 방법을 제공합니다. R의 기계 학습 프로젝트를 위한 도구가 있어야 합니다. 우리는 홍채 꽃 데이터 세트를 사용하려고합니다. 이 데이터 집합은 기계 학습 및 통계에서 거의 모든 사람이 “hello world” 데이터 집합으로 사용되기 때문에 유명합니다. 안녕하세요 제이슨! 놀라운 게시물! 나는 @TNguyen 같은 의심을 가지고있다. 모델을 완성했으며 LDA가 이 경우에 적용할 수 있는 가장 좋은 모델이라는 것을 알고 있습니다. 이 변수없이 새 데이터 프레임에서 결과 변수 (종)를 어떻게 예측합니까? 요약하면 새 데이터 집합에 모델을 배포하는 방법은 무엇입니까? 죄송합니다, 나는이 분야에서 새로운 아니에요 그리고 난 항상 새로운 것을 배우고 있어요! 알고리즘이 어떻게 작동하는지 알 필요가 없습니다. 기계 학습 알고리즘을 구성하는 방법과 제한 사항에 대해 아는 것이 중요합니다.

그러나 알고리즘에 대해 배우는 것은 나중에 올 수 있습니다. 오랜 기간 동안 천천히 이 알고리즘 지식을 구축해야 합니다. 오늘, 플랫폼에 익숙해로 시작. 나는 이것에 초보자그래서 내가 이해부탁하려고하는 질문이 될 수 있지만, 나는 대답하시기 바랍니다 당신을 요청할 것입니다 : 그래서 우리가 뭔가를 예측 할 수 있습니다 말할 때, 정확히 우리가 여기에 무엇을 예측하고 있는가? 기계 (모터, 펌프 등) 데이터 (전류, RPM, 진동)의 경우 무엇을 예측 할 수 있습니까? 기계 학습 프로젝트의 다른 단계는 어떻습니까? 첫 번째 프로젝트이기 때문에 기계 학습 프로젝트의 모든 단계를 다루지는 않았으며 주요 단계에 집중해야 합니다. 즉, 데이터를 로드하고, 데이터를 보고, 일부 알고리즘을 평가하고, 몇 가지 예측을 합니다. 이후 자습서에서는 다른 데이터 준비 및 결과 개선 작업을 볼 수 있습니다. 위대한 튜토리얼 제이슨! 저를 찾아 서 LDA와 KNN 등에 대해 좀 더 배울 영감을.