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【摘要】時(shí)間序列數(shù)據(jù)是指為單個(gè)實(shí)體隨時(shí)間變化而收集的數(shù)據(jù)疹尾。?Cross-section data?Panel data使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)的兩個(gè)應(yīng)用?Dynamic casusl...

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概率圖模型：用圖的表示法來描述一系列隨機(jī)變量之間的條件獨(dú)立性關(guān)系的模型上忍。內(nèi)容： 樸素貝葉斯分類器 隱馬爾科夫模型(HMM) 1. 圖論入門 圖(graph)：節(jié)點(diǎn)(node)...

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集成方法： 讓多個(gè)訓(xùn)練好的模型作為一個(gè)整體協(xié)同工作，從而產(chǎn)生比其中任何單個(gè)模型都更為強(qiáng)大的模型航棱。 同質(zhì)個(gè)體學(xué)習(xí)器按照個(gè)體學(xué)習(xí)器之間是否存在依賴關(guān)系可以分為兩類：1）個(gè)體學(xué)習(xí)器...

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1.決策樹簡(jiǎn)介 決策樹的特點(diǎn)： 既可以處理分類問題睡雇，也可以處理回歸問題 對(duì)于缺失值數(shù)據(jù)也能比較好的處理 高度可解釋 決策樹的思想： 從樹根開始把分類任務(wù)按順序分解成一個(gè)個(gè)選擇...

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支持向量機(jī)的一般原理 【機(jī)器學(xué)習(xí)】支持向量機(jī) SVM（非常詳細(xì)）[https://zhuanlan.zhihu.com/p/77750026] 支持向量機(jī)(SVW,suppo...

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邏輯回歸屬于廣義線性模型(Generalized linear model, GLM)特征：1.輸入特征進(jìn)行線性組合2.輸出都是指數(shù)分布一類的相關(guān)概率分布：正態(tài)分布、泊松分布...

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1.線性回歸入門 線性回歸（linear regression）輸出變量是通過輸入特征的一個(gè)線性加權(quán)組合來預(yù)測(cè)饮醇。 線性回歸的假設(shè) 假設(shè)輸出變量是一組特征變量的加權(quán)線性函數(shù) ?...

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1.準(zhǔn)備預(yù)測(cè)模型 ? 機(jī)器學(xué)習(xí)的特征? 什么是模型它抱？? 如何對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估？? 工具：第一個(gè)模型：k近鄰(k-Nearest Neighbor)模型第一個(gè)R包：caret 什...

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01 散點(diǎn)圖 用法：ggplot(data=數(shù)據(jù)源) + <GEOM_FUNCTION> (mapping=aes(x=,y=),stat= ,position= )+<C...

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?PanelData?Fixed Effects Regression?Regression with Time Fixed Effects?The Fixed Effect...

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?Binary Dependent Variables and the Linear Probability Model?Probit and Logit Regressio...

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Simple Linear Regression: one regressor?OLS approach to estimate the coefficients?OLS a...

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mlr3準(zhǔn)備 mlr3 book[https://mlr3book.mlr-org.com/] 01K-means clustering 參考：淺談K-means聚類算法[h...

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非監(jiān)督學(xué)習(xí)：不知道數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)、特征之間的關(guān)系，而是要根據(jù)聚類或一定的模型得到數(shù)據(jù)之間的關(guān)系克锣∫鹚啵回歸(Regression）針對(duì)于連續(xù)型變量的；分類（Classificatio...