R语言——实验4-人工神经网络(更新中)

带包实现:

rm(list=ls())
setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/R语言与数据挖掘作业/实验4-人工神经网络")

Data=read.csv("sales_data.csv")[,2:5]

library(nnet)
colnames(Data)<-c("x1","x2","x3","y")

model1=nnet(y~.,data=Data,size=6,decay=5e-4,maxit=1000)

pred=predict(model1,Data[,1:3],type="class")
(p=sum(as.numeric(pred==Data$y))/nrow(Data))

table(Data$y,pred)

prop.table(table(Data$y,pred),1)

原文地址:https://www.cnblogs.com/caiyishuai/p/9928186.html

时间: 2024-11-08 16:37:00

R语言——实验4-人工神经网络(更新中)的相关文章

R语言- 实验报告 - 数据清洗

一. 实训内容 能对基本的开发环境进行检验和错误排查,以及对新语言软件进行安装. 能使用Navicat for MySQL对MySQL数据库进行基本的连接测试,同时,在mysql中新建student数据库.能利用外部SQL脚本文件对数据库进行数据集的导入和初始化. 熟悉利用eclipse编程工具,新建项目和工具类对mysql数据库进行相应的操作,以及从该项目中导出可执行的jar文件. 利用R-3.6.1-win.exe运行,导出的可执行的jar文件.并编写一个“数据清洗.r”脚本文件,对C:\

一个博客萌新的C语言之旅(持续更新中....)

先更新上一次留下的的C语言练习答案,如下: #include <stdio.h> double mj(double r) { return 3.14*r*r; } int main() { int r; double s; r=3; s=mj(r); printf("%f",s); } 就是这样,其实还有另一种方法,我也告诉大家,如下: #include <stdio.h> double mj(double bj);//这个函数定义在后面了 int main()

R语言画全基因组关联分析中的曼哈顿图(manhattan plot)

1.在linux中安装好R 2.准备好画曼哈顿图的R脚本即manhattan.r,manhattan.r内容如下: #!/usr/bin/Rscript #example : Rscript plot_manhatom.r XXX.assoc XXX.pdf argv <- commandArgs() #define the function to plot the manhatton and quantitle-quantitle plot plot_manhatton<-function(

[人工神经网络]Matlab中的激活函数及导函数形式

版本:MatlabR2015b 1.logsig(n)=1/(1+exp(-n)) 导函数:dlogsig(n)=-exp(-n)/(1+exp(-n))^2=logsig(n)(1-logsig(n)) 2.tansig(n)=2/(1+exp(-2*n)) -1; 3.purelin(n)=n 4.elliotsig(n) = n/(1+abs(n)) 5.elliot2sig(n)=n*n/(1+n*n) 原文地址:https://www.cnblogs.com/alimy/p/95836

在 SPSS Statistics 和 Modeler 中调用 R 语言的实现和应用

http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/ba/ba-1401spss-r/index.html 登录 | 注册   IBM 技术主题 软件下载 社区 技术讲座 搜索 developerWorks 打印本页面 用电子邮件发送本页面 新浪微博 人人网 腾讯微博 搜狐微博 网易微博 Digg Facebook Twitter Delicious Linked In developerWorks 中国 技术主题 Information Mana

开源的人工神经网络计算库 FANN 学习笔记 1

开源的人工神经网络计算库 FANN 学习笔记 1 这年头机器学习非常的火,神经网络算是机器学习算法中的比较重要的一种.这段时间我也花了些功夫,学了点皮毛,顺便做点学习笔记. 介绍人工神经网络的基本理论的教科书很多.我正在看的是蒋宗礼教授写的<人工神经网络导论>,之所以选这本书,主要是这本比较薄,太厚的书实在是啃不动.这本书写的也比较浅显,用来入门正合适. 看书的同时也在网上找了找人工神经网络的库代码.感觉 FANN 这个库还不错,就顺道学了学这个库的使用方法. FANN 是个开源的 C 语言实

R语言与数据分析之三:分类算法2

上期与大家分享的传统分类算法都是建立在判别函数的基础上,通过判别函数值来确定目标样本所属的分类,这类算法有个最基本的假设:线性假设.今天继续和大家分享下比较现代的分类算法:决策树和神经网络.这两个算法都来源于人工智能和机器学习学科. 首先和小伙伴介绍下数据挖掘领域比较经典的Knn(nearest neighbor)算法(最近邻算法) 算法基本思想: Step1:计算出待测样本与学习集中所有点的距离(欧式距离或马氏距离),按距离大小排序,选择出距离最近的K个学习点: Step2:统计被筛选出来的K

R语言快速上手入门

R语言快速上手入门 课程学习网址:http://www.xuetuwuyou.com/course/196 课程出自学途无忧网:http://www.xuetuwuyou.com 课程简介 本教程深入浅出地讲解如何使用R语言玩转数据.课程中涵盖R语言编程的方方面面,内容涉及R对象的类型.R的记号体系和环境系统.自定义函数.if else语句.for循环.S3类R的包系统以及调试工具等.本课程还通过示例演示如何进行向量化编程,从而对代码进行提速并尽可能地发挥R的潜能.本课程适合立志成为数据科学家的

第二篇:R语言数据可视化之数据塑形技术

前言 绘制统计图形时,半数以上的时间会花在调用绘图命令之前的数据塑型操作上.因为在把数据送进绘图函数前,还得将数据框转换为适当格式才行. 本文将给出使用R语言进行数据塑型的一些基本的技巧,更多技术细节推荐参考<R语言核心手册>. 数据框塑型 1. 创建数据框 - data.frame() # 创建向量p p = c("A", "B", "C") # 创建向量q q = 1:3 # 创建数据框:含p/q两列 dat = data.fra