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R語言繪制邏輯斯蒂(logistic)生長曲線
我們?cè)谧稣婢蛘呒?xì)菌的時(shí)候布卡，一般都需要繪制一條生長曲線朋腋。我一般選擇用凍干儀將菌絲凍干然后稱量干重葛假。 很多物種的生長都符合邏輯斯蒂模型糠悼，這里就不過...
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統(tǒng)計(jì)學(xué)梳理
今天聽?zhēng)熜肿龅慕y(tǒng)計(jì)學(xué)的專題報(bào)告堪藐，總結(jié)一下學(xué)習(xí)內(nèi)容莉兰。 一 均值檢驗(yàn) 2組樣本時(shí)： t檢驗(yàn)：參數(shù)檢驗(yàn)，適用于小樣本礁竞，正態(tài)分布糖荒，方差齊性。 秩和檢驗(yàn)：...
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統(tǒng)計(jì)-交叉驗(yàn)證應(yīng)用場(chǎng)景： 當(dāng)我們想預(yù)測(cè)某一事物時(shí)模捂，有若干種機(jī)器學(xué)習(xí)算法捶朵，如邏輯回歸，K-nearest neighbors狂男，SVM综看，該選哪一個(gè)呢？ 交叉驗(yàn)證會(huì)...
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統(tǒng)計(jì)-可能是最豐富的隨機(jī)森林攻略+代碼放送關(guān)于隨機(jī)森林岖食，你要知道： 基于決策樹红碑，比決策樹更加穩(wěn)定的分類器 無監(jiān)督，隨機(jī)抽取組成小樣本。再放回析珊，再抽取羡鸥，即bootstrap 建樹足夠多，沒...
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統(tǒng)計(jì)-聚類：K means 和 K nearestK值選擇原理： 1 目前尚沒有明確的方法選擇最佳忠寻，所以需要多嘗試 2 K值低惧浴，會(huì)受離群值的影響 3 K值高，會(huì)導(dǎo)致一些小樣本量的樣本沒有話語權(quán) ...
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統(tǒng)計(jì)-Z score在文章中經(jīng)侈忍辏看到Z-score衷旅，那么它是什么呢？怎么用祭饭？ 意義： 標(biāo)準(zhǔn)化的結(jié)果芜茵，本身并沒有意義 表示標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù) 計(jì)算方式： 1.計(jì)算這組數(shù)據(jù)的...
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統(tǒng)計(jì)-降維：多維尺度變化MDS和PCoAPCoA 和MDS非常像，所以放在一起講 MDS和PCoA是將樣本間的距離變成二維倡蝙，而PCA是將相關(guān)性變成二維
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統(tǒng)計(jì)-降維：主成分分析PCA（principal Component Analysis）PCA：無監(jiān)督的分類器 PCA的原理： 1. 拿二維數(shù)據(jù)舉例九串，先畫出一條直線，將點(diǎn)映射到直線上 2. 計(jì)算SS寺鸥，即每個(gè)點(diǎn)到原點(diǎn)距離平方和猪钮，旋轉(zhuǎn)...
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統(tǒng)計(jì)-降維：線性判別分析LDA（Linear discriminant analysis）一. 什么是降維：有效信息的收集，無效信息的剔除 假如我們有1000個(gè)基因胆建，想在坐標(biāo)系中表現(xiàn)出來烤低，就需要1000個(gè)維度。然而事實(shí)上我們不可能畫那...
