kernlab:基于内核的机器学习实验室

基于核的分类机器学习方法,回归、聚类、新颖性检测、分位数回归和降维。在其他方法中,“kernalab”包括支持向量机、谱聚类、内核PCA、高斯过程和QP解算器。

版本: 0.9至32
取决于: R(≥2.10)
进口: 方法、统计、grDevices、图形
出版: 2023-01-31
作者: 亚历山大·卡拉佐格鲁[aut,cre],亚历克斯·斯莫拉[aut],库尔特·霍尼克ORCID标识[aut],澳大利亚国家信息通信技术协会(NICTA)[cph],迈克尔·A·马尼斯卡科(Michael A.Maniscalco),Choon Hui Teo[中国贸易银行]
维护人员: Alexandros Karatzoglou点击gmail.com
许可证: GPL-2型
版权: 参见文件版权
需要编译:
引用: kernlab引文信息
在视图中: 集群,机器学习,自然语言处理,优化
CRAN检查: 内核实验室结果

文档:

参考手册: 内核.pdf
渐晕图: kernlab—R中内核方法的S4包

下载:

程序包来源: 内核标签0.9-32.tar.gz
Windows二进制文件: r-预发布:内核_0.9-32.zip,r版本:内核_0.9-32.zip,r-oldrel:内核_0.9-32.zip
macOS二进制文件: r-prerel(arm64):内核标签0.9-32.tgz,r-release(arm64):内核标签0.9-32.tgz,r-oldrel(arm64):内核标签0.9-32.tgz,r-prerel(x86_64):内核标签0.9-32.tgz,r-release(x86_64):内核标签0.9-32.tgz
旧来源: kernlab存档

反向依赖关系:

反向取决于: CVST公司,DRR公司,DTR清除2,Iscores公司,卡帕拉布,烤羊肉串,肯德基食品和药物管理局,KPC公司,奥马达,PPInfer公司,svmpath公司
反向进口: ABPS公司,A计算,安培,aweSOM公司,BPRMeth公司,脑KCCA,分支指针,校准二进制,类映射,集群实验,CondInd测试,康迪斯,陆军部,DMTL公司,DynTx制度,Ecume公司,鳍片,浮雕,功能性维护,消防车,f投资组合,壁虎,GeneGeneInteR基因,广义协方差测度,地理模型,gkmSVM,贪婪的实验设计,内核工厂,KnowSeq(知识序列),千帕斯卡,吉尔吉斯斯坦共和国,千平方公里,lsirm12pl型,机器车间,微合成器,米克朗,温和支持向量机,混合工具,国家自然资本价值,奇流,OmicSense公司,PC尺寸,个性化的,菲尔,普洛恩,请加入Rcox,预CRG,pRoloc公司,促销员,qr接头,库斯特,随机机器,REMP公司,RISCA公司,人民币,终端,抢劫成分,ROI.插件.ipop,恢复神符,RSSL公司,sc注释R,scPCA公司,sc恢复,ssMutPA,STGS公司,生存虚拟机,Synth公司,t英尺,TD应用,潮间带,采编器,TSGS公司,tsiR公司,签证OTR,可穿戴设备
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反向增强: 线索

链接:

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