英国研究生R语言基于ML算法作业的重要概念有哪些?

   　你好，我想咨询一下英国研究生R语言程序涉及里面基于ML算法的作业主要有哪些核心概念需要掌握呢?我们最近正在学R语言，作业里会涉及大量相关知识，我想重点记忆一下重要知识点。

　　同学你好，很高兴为你解答这个问题。R语言是一种编程语言，常常被用于图形表示和统计报告。关于你提到的基于ML算法的作业内容中涉及到很多重要的概念，下面是帮同学总结的内容，你可以参考一下。

　　1.相关性分析

　　相关性分析或者测试在R编程中进行，这是为了彻底评估一个或多个变量之间的关系。比如，如果你想知道父亲或儿子的身高之间的关系，可以使用相关系数来获得答案。可以进行两种不同类型的相关性分析。

　　2.多元线性回归

　　这是简单线性回归的扩展，用于根据多个不同的预测变量轻松预测变量结果。这是使用拟合模型和诊断图完成的，其中包括常量、影响因子和异方差。它还借助ANOVA函数比较了各种嵌套模型。

　　3.方差分析

　　这是一种统计测试，用来估计因变量，这些因变量在本质上是定量的。它根据一个或者多个分类变量的水平而变化。

　　4.逻辑回归

　　逻辑回归用于根据一个或多个预测变量来预测人员类别。这用于获得基于二进制结果的模型，该二进制结果会给两个可能的值，包括0和1.可以代表是或者否，也可以是患病或者未患病。

　　5.聚类

　　这是一种无监督的机器学习技术，其中数据被称为聚类的部分和组，它是基于数据的相似性来完成的。分割信息后会产生不同的聚类，特定集群中的所有对象都具有相同的特征。当执行数据挖掘和分析的时候，可以使用聚类来获取相似的数据集。

　　6.决策图表

　　这是一种图形，它允许你以树的形式显示图形和结果，图中的节点显示事件，而边则显示决策规则。它被广泛应用于机器学习和数据挖掘应用程序中。

　　7.SVM

　　支持向量机制是一种监督学习模型，它与各种学习算法相关联以分析数据，使用回归和分类分析进行分析过程。

　　8.生存分析

　　生存分析允许你在不做任何假设的情况下彻底分析一段时间内事件的发生情况。还可以比较不同组之间的时间和事件，并用不同的定量变量将事件和时间相关联。

　　以上就是英国研究生R语言中基于ML算法的作业会涉及的重要概念总结，希望对你有帮助。如果学习中遇到了难题，欢迎咨询我们的优秀教师团队噢~