機器學(xué)習(xí)系列教程

從隨機森林開始，一步步理解決策樹、隨機森林、ROC/AUC、數(shù)據(jù)集、交叉驗證的概念和實踐。

文字能說清的用文字、圖片能展示的用、描述不清的用公式、公式還不清楚的寫個簡單代碼，一步步理清各個環(huán)節(jié)和概念。

再到成熟代碼應(yīng)用、模型調(diào)參、模型比較、模型評估，學(xué)習(xí)整個機器學(xué)習(xí)需要用到的知識和技能。

• 一圖感受各種機器學(xué)習(xí)算法

• 機器學(xué)習(xí)算法 - 隨機森林之決策樹初探（1）

• 機器學(xué)習(xí)算法-隨機森林之決策樹R 代碼從頭暴力實現(xiàn)（2）

• 機器學(xué)習(xí)算法-隨機森林之決策樹R 代碼從頭暴力實現(xiàn)（3）

• 機器學(xué)習(xí)算法-隨機森林之理論概述

• 機器學(xué)習(xí)算法-隨機森林初探（1）

• 機器學(xué)習(xí) - 隨機森林手動10 折交叉驗證

• 機器學(xué)習(xí) 模型評估指標(biāo) - ROC曲線和AUC值

• 機器學(xué)習(xí) - 訓(xùn)練集、驗證集、測試集

• 一個函數(shù)統(tǒng)一238個機器學(xué)習(xí)R包，這也太贊了吧

• 基于Caret和RandomForest包進行隨機森林分析的一般步驟 （1）

• Caret模型訓(xùn)練和調(diào)參更多參數(shù)解讀(2)

• 基于Caret進行隨機森林隨機調(diào)參的4種方式

• 機器學(xué)習(xí)第17篇 - 特征變量篩選（1）

• 機器學(xué)習(xí)第18篇 - Boruta特征變量篩選（2）

• 機器學(xué)習(xí)第19篇 - 機器學(xué)習(xí)系列補充：數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備和更正YSX包

• 機器學(xué)習(xí)第20篇 - 基于Boruta選擇的特征變量構(gòu)建隨機森林

• 機器學(xué)習(xí)第21篇 - 特征遞歸消除RFE算法 理論

• 機器學(xué)習(xí)第22篇 - RFE篩選出的特征變量竟然是Boruta的4倍之多

• 機器學(xué)習(xí)第23篇 - 更多特征變量卻未能帶來隨機森林分類效果的提升

• 機器學(xué)習(xí)相關(guān)書籍分享

• UCI機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集

• 送你一個在線機器學(xué)習(xí)網(wǎng)站，真香！

• 多套用于機器學(xué)習(xí)的多種癌癥表達數(shù)據(jù)集

• 這個統(tǒng)一了238個機器學(xué)習(xí)模型R包的參考手冊推薦給你

• 莫煩Python機器學(xué)習(xí)

• 機器學(xué)習(xí)與人工智能、深度學(xué)習(xí)有什么關(guān)系？終于有人講明白了

• 一套完整的基于隨機森林的機器學(xué)習(xí)流程（特征選擇、交叉驗證、模型評估））

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總結(jié)

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