Machine Learning with R

本サイトは書籍 『Rによる機械学習』 （以降、テキストと表記）を用いた 2019年度データ分析勉強会 の非公式まとめサイトです。
　
　

想定読者

本サイトは以下のような読者を想定しています。

  • R言語に関する基本的な知識を有している
  • 機械学習を学ぼうとしている
  • 勉強会参加者

R言語の初学者の方は最初に以下の書籍でR言語に関する基本的な知識を習得することをおすゝめします。

　

目次

章 タイトル 必要なパッケージ 備考
第1章 機械学習入門 RWeka 第1回実施予定
第2章 データの管理と把握 gmodels 第1回実施予定
第3章 遅延学習 - 最近傍法を使った分類 class, gmodels 第2回実施予定
第4章 確率的学習 - 単純ベイズを使った分類 tm, SnowballC, wordcloud, e1071, gmodels
第5章 分割統治 - 決定木と分類ルールを使った分類 C50, gmodels, RWeka
第6章 数値データの予測 - 回帰法 psych, rpart, rpart.plot, RWeka
第7章 ブラックボックス的な手法 - NN1とSVM2 neuralnet, kernlab
第8章 パターンの検出 - 相関ルールを使った買い物かご分析 arules
第9章 データのグループの検出 - k平均によるクラスタリング
第10章 モデルの性能の評価 gmodels, caret, vcd, irr, ROCR, C50
第11章 モデルの性能の改善 caret, ipred, C50, adabag, vcd, randomForest
第12章 機械学習の専門的なテーマ rio, RODBC, RCurl, httr, rvest, XML, xml2, rjson, igraph, dplyr, data.table, ff, ffbase, snow, foreach, doParallel, caret

1 ニューラルネットワーク(Neural Network)の略
2 サポートベクトルマシン(Support Vector Machine)の略

　

注意事項

  • 本サイト内の資料の著作権は原則として著作者に帰属しますが、資料中で引用しているロゴ・画像・文書などの著作権は原著作者が所有しています
  • 本サイト内の資料を使用することによって生じる、いかなる直接的・間接的損害について著作者はいかなる責任・サポート義務は負いません

　

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CC BY-NC-SA 4.0 , Sampo Suzuki [2019-09-20(JST)]

Sampo Suzuki, CC BY-NC-SA 4.0

2019-09-20 (JST)