發(fā)簡信
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K均值法模糊k均值法：允許樣本屬于多個簇 系統(tǒng)聚類分析，即層次聚類 從數(shù)據(jù)集中隨機抽取子集數(shù)據(jù)，然后進行這些子集數(shù)據(jù)長度聚類分析。再進行大量多次的循環(huán)運...
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邏輯回歸
【機器學習】邏輯回歸（非常詳細） - 知乎 (zhihu.com)[https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291]
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線性判別分析LDA投影后類內(nèi)方差最小，類間方差最大將數(shù)據(jù)在低維度上進行投影，投影后希望每一種類別數(shù)據(jù)的投影點盡可能的接近，而不同類別的數(shù)據(jù)的類別中心之間的距...
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k-近鄰算法KNN 計算樣本之間的距離，若最近的三個樣本的類別為A，則為A類常用的距離函數(shù)有歐式距離，曼哈頓距離，閔可夫斯基距離，堪培拉距離
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2020-11-26樸素貝葉斯分類器
混淆矩陣顯示學習效果良好
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test_code_and_answer
代碼 結果
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ggplot2 day4ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn,shape=sex,color=sex))+geom_...
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ggplot2 day3ggplot(tg,aes(x=dose,y=length,color=supp))+geom_line(linetype="dashed")+...