R中的線(xiàn)性回歸函數(shù)比較簡(jiǎn)單，就是lm()，比較復(fù)雜的是對(duì)線(xiàn)性模型的診斷和調(diào)整。這里結(jié)合Statistical Learning和杜克大學(xué)的Data Analysis and ...
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R做多元線(xiàn)性回歸全攻略 -
Matplotlib簡(jiǎn)單教程Matplotlib簡(jiǎn)單教程 繪圖簡(jiǎn)介 使用matplotlib庫(kù)繪圖，原理很簡(jiǎn)單，就是下面這5步： 創(chuàng)建一個(gè)圖紙 (figure) 在圖紙上創(chuàng)建一個(gè)或多個(gè)繪圖(plotti...
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Markdown 引用
使用標(biāo)記符 > 對(duì)內(nèi)容進(jìn)行引用： 引用一段內(nèi)容 引用的多層嵌套： 只要根據(jù)層次加上不同數(shù)量的 > 。 代碼： 顯示效果： 請(qǐng)問(wèn) Markdwon 怎么用？ - 小白自...
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回歸（一）：線(xiàn)性回歸回歸 通常對(duì)于一組特征數(shù)據(jù)和其標(biāo)記值：，在使用特征值對(duì)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，根據(jù)習(xí)慣，如果是連續(xù)的，則稱(chēng)這種操作或者技術(shù)為回歸；如果是離散的，則通常稱(chēng)為分類(lèi)。 線(xiàn)性回歸 以根據(jù)房屋的屬...
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預(yù)處理（一）：主成分分析PCA
主成分分析（PCA） 在許多領(lǐng)域的研究與應(yīng)用中，往往需要對(duì)反映事物的多個(gè)變量進(jìn)行大量的觀(guān)測(cè)，收集大量數(shù)據(jù)以便進(jìn)行分析尋找規(guī)律。多變量大樣本無(wú)疑會(huì)為研究和應(yīng)用提供了豐富的信息，...
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python argparse用法總結(jié)
1. argparse介紹 是python的一個(gè)命令行解析包，用于編寫(xiě)可讀性非常好的程序 2. 基本用法 prog.py是我在linux下測(cè)試argparse的文件，放在/t...
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iOS開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)路線(xiàn)
前言 這里筑夢(mèng)師,是一名正在努力學(xué)習(xí)的iOS開(kāi)發(fā)工程師,目前致力于全棧方向的學(xué)習(xí),希望可以和大家一起交流技術(shù),共同進(jìn)步,用簡(jiǎn)書(shū)記錄下自己的學(xué)習(xí)歷程. 個(gè)人學(xué)習(xí)方法分享淺談iO...
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有哪些好的刷題網(wǎng)站？2017年最受歡迎的編程挑戰(zhàn)網(wǎng)站
編程幾乎已經(jīng)成為了人類(lèi)所知每個(gè)行業(yè)的必要組成部分，如今有越來(lái)越多的人開(kāi)始了他們的編程之旅。 如果你正在在學(xué)習(xí)編程，那么我可以告訴你一個(gè)提高技能的好方法，那就是敢于去解決編碼過(guò)...
