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  • R語言dplyr

    導入所需包 打開文件 查看數(shù)據(jù) &與 |或 !非%/%(整數(shù)除法) %%(求余) filter( ) ...

  • R語言——ggplot

    導入所需包 install.packages("tidyverse")library(tidyverse) 繪圖模板: ggplot(data ...

  • 數(shù)據(jù)可視化——聚類

    聚類:在數(shù)據(jù)中識別相似行的技術(shù)聚類與分類:區(qū)別數(shù)據(jù)有無標度聚類技術(shù):K-MEANS,DBSCAN,OPTICS,etc 一、K-MEANS 隨機...

  • 應用回歸分析——logic回歸

    考試重點1、線性回歸:OLS思想(假設(shè)、參數(shù)估計、分布、擬合優(yōu)度、馬爾卡夫定理)多元線性回歸:省略變量問題、共線性問題2、假設(shè)檢驗:參數(shù)含義、置...

  • 數(shù)據(jù)可視化——四種非線性降維方式

    一、 t-SNE 非線性降維,計算數(shù)據(jù)集中每行與其他行的距離(默認為歐氏距離)轉(zhuǎn)換為概率。PCA屬于線性降維,不能解釋復雜多項式之間的關(guān)系,t-...

  • R語言——常用函數(shù)

    mean( ) ——均值abs( ) ——絕對值sqrt( ) ——求平方根vmedian( ) ——中位數(shù)sd( ) ——標準差var( ) ...

  • 應用回歸分析——線性回歸

    準備 ①導入文件查看默認存儲路徑,再將csv文檔存入文件夾打開:(使用逗號作為小數(shù)點、分號作為字段分隔符的地區(qū)中使用csv2) getwd()r...

  • 數(shù)據(jù)可視化 — PCA

    【概念】 分類:根據(jù)一些給定的已知類別標號的樣本,訓練某種學習機器,使其能夠?qū)ξ粗悇e的樣本進行分類。屬于監(jiān)督學習。聚類:事先不知道任何樣本的類...

  • 數(shù)據(jù)可視化——圖表

    準備工作 ①R需更新至最新版:先在RGui中更新,再在R中點擊工具欄Tools→Global Options→Change選擇剛剛安裝好的新版本...

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