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glmnet - Lasso 和弹性网络正则化的广义线性模型
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RCassandra - 直接接口（非 Java）到 Apache Cassandra 最基本的功能
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rmongodb - R 的 MongoDB 驱动程序
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anomalize - 使用 Twitter 的 AnomalyDetection 方法进行整洁的异常检测
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CoxBoost - 基于似然提升的单个生存 Cox 模型
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C50 - C5.0 决策树和基于规则的模型
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ahaz - 半参数加性风险回归的正则化
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RSQLite - R 的 SQLite 接口
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redux - R 的 Redis 客户端
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lars - 最小角度回归、Lasso 和前向逐步回归
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grpreg - 用于分组回归模型的正则化路径
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bigrf - 大型随机森林：用于分类和回归的森林
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ipred - 改进预测器
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RJDBC - 通过 JDBC 接口提供数据库访问
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prophet - 用于生成具有多个季节性和线性或非线性增长的时间序列数据的高质量预测的工具
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gamboostLSS - GAMLSS 的 Boosting 方法
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frbs - 用于分类和回归任务的模糊规则系统
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earth - 多元自适应回归样条模型
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CausalImpact - 使用贝叶斯结构时间序列模型的因果推断
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kohonen - 监督和非监督自组织映射
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gbm - 广义提升回归模型
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e1071 - 统计系（e1071）的杂项函数，维也纳理工大学
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GMMBoost - 广义混合模型的基于似然的提升
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Cubist - 基于规则和实例的回归建模
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Boruta - 所有相关特征选择的包装算法
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fable - 常用单变量和多变量时间序列预测模型的集合
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FSelector - 基于子集搜索或特征排序方法的特征选择框架
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bst - 梯度提升
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bmrm - 正则化风险最小化的捆绑方法包
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CORElearn - 分类、回归、特征评估和有序
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grplasso - 使用组 Lasso 惩罚拟合用户指定模型
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h2o - 深度学习，随机森林，GBM，KMeans，PCA，GLM
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RNeo4j - Neo4j 图数据库驱动器
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Clever Algorithms For Machine Learning
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RHive - 通过 Apache Hive 促进分布式计算的 R 扩展
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klaR - 分类和可视化
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hda - 异方差判别分析
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rpostgis - R 接口到 PostGIS 数据库并在 R 中获取空间对象
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bigRR - 广义岭回归（对于 p >> n 特别有利）
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GAMBoost - 基于似然估计的广义线性与加性模型
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caret - 分类和回归训练
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glmpath - 广义线性模型和 Cox 比例风险模型的 L1 正则化路径
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AnomalyDetection - 来自 Twitter 的 AnomalyDetection R 包
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evtree - 全局最优树的进化学习
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kernlab - kernlab: 基于核的机器学习实验室
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