【R微课】14天用R做机器学习第三天
编者按:感谢一群伙伴们的厚爱和跟进,留言给小编,问更新的事情。这个系列的课程,小编会努力做到每周更新三天的学习内容,每天的内容是告诉伙伴们需要去实践什么内容,以及如何去完成这些实践。“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行”。请伙伴们一定要实践、实践、再实践。
14天微课,小编希望达到这样的效果:
1 R入门了(深入挖掘,请继续Coding和Practice);
2 RStudio基本会用了;
3 关键是用R能够完整的做起机器学习项目了(学完之后,会有成就感的);
4 能够知道接下来要学什么以及怎么学了(有点无师自通的feeling)。
14天微课,适合的对象:
1 想用R做项目的伙伴们;
2 想用R解决机器学习的伙伴们;
3 想用R折腾点案例的伙伴们;
4 想把机器学习理论付诸实践的伙伴们。
14天微课,不会涉及到内容:
1 机器学习算法的原理详细介绍(机器学习水很深,却很有意思。阿法狗前三句战胜李世石,大家怎么看??);
2 R语言向量化编程和效率优化(记得,钱是你的,资源是大家的,不要浪费资源);
3 代码不会逐一解释(请见谅)。
第三天:巧妇难为无米之炊——装载标准化数据集
巧妇做饭需要米,我们做机器学习需要数据集(Datasets)。
装载标准化的数据集,伙伴们要实践这两方面的内容。
1 实践用read.csv()函数装载csv格式的数据集。
2 实践从datasets包中装载标准化的机器学习数据集。
这两点实践,如何去做?
首先,查阅read.csv()函数的帮助文档和实例代码。
接下来,认识dataset包中的数据集
说明:1表示为datasets包;2表示data函数,用来列出可用的数据集或者装载特定的数据集;3是常用的标准机器学习学习数据集,iris,women和mtcars。强烈建议伙伴们,自己去Coding,理解它和应用它。
最后,请伙伴们思考一下。
1 R语言如何导入数据集?写代码测试。
2 数据集怎么理解?
3 下载和安装ggplot2包,查看这个包的数据集?写代码测试。
伙伴们,关于R语言数据集的导入和导出推荐阅读R官网提供的一本小册子《R Data Import/Export》,有中文版和英文版的,同时,也可以阅读《R语言实战》关于数据集导入的内容。
期待伙伴们的见解。
第四天的内容,小编会继续来说。下回见,伙伴们。
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