Data-Science:R中的EDA和机器学习模型（回归，分类，聚类，SVM，决策树，随机森林，时间序列分析，推荐系统，XGBoost）-源码

r random-forest clustering linear-regression

EDA和ML项目存储库包含各种项目，这些项目都使用R语言编写了以下代码：探索性数据分析机器学习模型（线性回归，逻辑回归，k均值聚类，分层聚类，SVM，决策树，随机森林，时间序列分析，XGBoost）以下是一些常用的程序包/库的列表，这些程序包/库被用作数据分析和构建机器学习模型的一部分数据处理： dplyr，plyr，tidyr，stringer，data.table，lubridate（用于日期处理），数据可视化： ggplot2，cowplot，ggthemes，比例 ML模型： randomForest，caret（用于数据拆分，交叉验证，预处理，特征选择，变量重要性估计等）推荐模型： re荐文本挖掘： tm，tidyverse

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