机器学习
R for Data Science课程的机器学习作业在本课程中，我们涵盖了概念和R库，以帮助我们在训练机器学习模型和各种机器学习算法之前处理数据问题。 R markdown文件包含用于在R中训练的机器学习算法的代码。在培训之前，我们被告知要检查的几件事情包括：
通过多次插补缺失值
找出我们的数据是否偏斜，以及如何通过不同的变换（Box-Cox，Tukey，对数，立方/平方根变换，数据归一化/标准化）解决偏斜问题
有效线性回归的假设，探索性数据分析的描述性统计量等我们尝试了以下机器学习
字数统计应用
该应用程序在Java中使用了以下概念
1 String - counting the number of words in sentences
2 GUI components library called swing.
3 Used an IDE like netbeans to implement its interface.
