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xgboost - eXtreme Gradient Boosting Tree 模型，以其速度和性能而闻名
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varSelRF - 使用随机森林进行变量选择
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tidymodels - 一系列共享 tidyverse 底层设计理念、语法和数据结构的建模和统计分析包
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tgp - 贝叶斯树状高斯过程模型
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svmpath - svmpath：支持向量机路径算法
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survival - 生存分析
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survminer - 生存分析与可视化
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SuperLearner
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SDDA - 逐步对角判别分析
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sda - 收缩判别分析和 CAT 得分变量选择
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RWeka - R/Weka 接口
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Rsomoclu - 自组织映射的并行实现
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RSNNS - 使用 Stuttgart 神经网络在 R 中进行神经网络
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RPMM - 递归分割混合模型
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rpart - 递归分割和回归树
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RoughSets - 基于粗糙集和模糊粗糙集理论的数据分析
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ROCR - 可视化评分分类器的性能
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rminer - 更简单的使用数据挖掘方法（例如 NN 和 SVM）
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Rmalschains - 使用元启发式算法进行连续优化
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rgp - R 遗传编程框架
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rgenoud - 基于导数的遗传优化 R 版本
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relaxo - 松弛 Lasso
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REEMtree - 长期（面板）随机效应回归树
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rdetools - 特征空间中的相关维度估计（RDE）
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rda - 压缩质心正则化判别分析
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rattle - R 中的数据挖掘图形用户界面
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ranger - 随机森林的快速实现
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randomForestSRC - randomForestSRC: 用于生存分析、回归和分类的随机森林（RF-SRC）
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quantregForest - quantregForest: 分位数回归森林
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penalizedSVM - 使用惩罚函数的特征选择 SVM
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partykit - 递归分区工具包
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nnet - 前馈神经网络和多类逻辑回归模型
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ncvreg - SCAD-和 MCP 惩罚回归的正则化路径
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MXNet - MXNet 为 R 带来了灵活高效的 GPU 计算和最先进的深度学习
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mvpart - 多元划分
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机器学习黑客
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