• 零件

  • 引用138篇文章[sw07115]
  • rpart:递归分区。递归分区和回归 . 用于分类的递归分区,回归生存。。。
  • 贝伊斯特里

  • 引用59篇文章[sw07995]
  • 模型:BART的实现:Bayesian加法回归 . 我们得出一个贝叶斯“和-... 每个模型在成为一个学习能力弱的人之前。。。后面的。实际上,BART是一个非参数贝叶斯回归采用量纲自适应随机基的方法。。。
  • mboost公司

  • 引用63篇文章[sw07331]
  • 明智(惩罚)最小二乘估计或回归 作为基础学习者拟合广义线性。。。
  • 随机森林

  • 引用167篇文章[sw10639]
  • 回归. 分类和回归基于一片森林使用随机输入。。。
  • 聚会

  • 27条引用[sw07330]
  • 条件推理哪个嵌入-结构化回归模型化为一个明确的理论。。。程序。这个非参数类回归 适用于各种回归... 协变量。基于条件推理,cforest()提供Breiman的随机林的实现。。。拆分所选内容。可视化的可扩展功能-结构化回归模型可用。。。
  • 引用18条[sw11163]
  • 包裹:分类和回归 :分类和回归 . 做了个K形交叉。。。
  • 斑点

  • 引用87篇文章[sw06347]
  • 基于经典的调谐回归方差分析技术;-基于模型,例如。。。
  • partykit公司

  • 引用24篇文章[sw10634]
  • 用于表示、总结和可视化的基础设施-结构化回归以及分类模型。这个统一的基础设施。。。
  • 埃夫特里

  • 参考11篇文章[sw14304]
  • 最优的. 常用分类和回归 像CART算法这样的方法是递归的。。。搜索的参数空间使用全局优化方法,比如进化。。。学习全局最优分类和回归 内存密集型任务。。。
  • 护林员

  • 参考33篇文章[sw14498]
  • 尺寸数据。分类集合,回归以及生存支持。我们描述了实现。。。
  • 巴特机器

  • 引用9篇文章[sw10962]
  • bartMachine:基于贝叶斯加法的机器学习回归 . 我们提供一个新的包裹。。。实现贝叶斯加法回归 (巴特)。该软件包为数据分析引入了许多新功能。。。
  • 行星

  • 引用5篇文章[sw15434]
  • 与mapreduce集成。分类和回归 在海量数据集上学习是很常见的。。。大数据集上的模型。行星定义学习作为一系列分布式计算。。。支持分类和回归 ,以及这些模型的集合。。。
  • 埃尔博斯特

  • 参考7篇文章[sw26258]
  • 协变量。此包实现了回归 非参数多重期望值之梯度提升估计。。。
  • 巴特

  • 引用4篇文章[sw32161]
  • BART包:贝叶斯加法回归 . 贝叶斯加法回归 (BART)提供灵活的非参数建模。。。
  • 数据库部件

  • 引用4篇文章[sw23499]
  • 包dbarts:离散贝叶斯加法回归 采样器。拟合贝叶斯加法回归 (巴特;奇普曼。。。
  • DTREG公司

  • 引用4篇文章[sw23356]
  • 决策,支持向量机,K-均值聚类,线性判别函数,线性回归或者后勤。。。分钟。分类和回归 . DTREG可以建立分类其中目标变量是。。。预测是绝对的和回归 目标变量是连续的,比如收入。。。
  • 合成器

  • 参考6篇文章[sw17416]
  • 使用参数化或分类和回归 模型。数据通过函数合成。。。
  • 核心学习

  • 引用5篇文章[sw10624]
  • 回归,例如分类和回归 与可选的建设性归纳和模型。。。森林、kNN、NaiveBayes和局部加权回归. 它在特征评估方面尤其强大。。。
  • 麦德树

  • 引用3篇文章[sw12469]
  • 一种新的分类优化算法. 五十、 布雷曼,弗里德曼,奥尔申。。。石材[分类和回归 (1984;Zbl 0541.62042)]阐述了一种称为分类和回归...,或CART,用于非参数判别和回归. 在本文中。。。能够提高分类质量超越,这。。。