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發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：山西
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R語言地理數(shù)據(jù)分析，NC把兔，HDF遙感影像分析，地理大數(shù)據(jù)可視化
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【R語言 第2篇】K-means聚類分析流程
聚類算法是沒用因變量的。聚類算法有層次聚類暖混、基于劃分的聚類缕贡、兩步聚類法、基于密度的聚類。 聚類方法的邏輯 客戶細(xì)分是將全體客戶劃分為多個(gè)分組并刻畫特征的過程晾咪，使得組內(nèi)客戶高度...
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Python可視化知識(shí)點(diǎn)總結(jié)（2）：seabornSeaborn其實(shí)是在matplotlib的基礎(chǔ)上進(jìn)行了更高級(jí)的API封裝收擦，從而使得作圖更加容易，在大多數(shù)情況下使用seaborn就能做出很具有吸引力的圖谍倦，而使用matplo...
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R語言學(xué)習(xí)-OLS回歸回歸分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)的核心塞赂，通指那些用一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)變量（自變量）來預(yù)測(cè)相應(yīng)變量（因變量）的方法OLS回歸法又稱普通最小二乘回歸法，主要包括簡(jiǎn)單線性回歸昼蛀，多項(xiàng)式回歸宴猾，多元線性回歸...
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R語言學(xué)習(xí)-回歸診斷在上一節(jié)中，我們學(xué)會(huì)了用lm()函數(shù)來擬合OLS回歸模型叼旋，通過summary()函數(shù)來獲取模型參數(shù)和相關(guān)統(tǒng)計(jì)量仇哆，但是沒有任何輸出告訴我們模型是否合適，所以我們要進(jìn)行回歸診斷 ...
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R語言學(xué)習(xí)-雙因素方差分析雙因素方差分析 在雙因素方差分析中夫植，受試者被分到兩因子的交叉類別組中讹剔。示例數(shù)據(jù)來源于ToothGrowth數(shù)據(jù)集-隨機(jī)分配60只豚鼠，分別采取兩種喂食方式（橙汁或維生素C）各...
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可視化神器--Plotly數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)可視化详民。我們最常用的就是pandas辟拷，matplotlib，pyecharts當(dāng)然還有Tableau阐斜，看到一篇文章介紹plotly制圖后我也躍躍欲試衫冻，查看了...
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可視化神器--Plotly ExpressPlotly Express 是一個(gè)新的高級(jí) Python 可視化庫：它是 Plotly.py 的高級(jí)封裝，它為復(fù)雜的圖表提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的語法谒出。用 pip install p...
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ggplot2超詳細(xì)講解一.基本概念 "一張統(tǒng)計(jì)圖形就是從數(shù)據(jù)到幾何對(duì)象(geometric object, 縮寫為geom, 包括點(diǎn)隅俘、線、條形等)的圖形屬性(aesthetic attribute...
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ggplot高級(jí)繪圖舉例一笤喳、cars包中的Salaries數(shù)據(jù)集 1.查看原數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)有重疊为居，調(diào)整透明度 修改為刻面圖 暫時(shí)忽略性別和學(xué)術(shù)等級(jí)，做非參數(shù)光滑曲線loess杀狡，即默認(rèn)值smooth ...
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用隨機(jī)森林解決泰坦尼克號(hào)沉沒問題機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟：先擼一個(gè)baseline的model出來蒙畴，再進(jìn)行后續(xù)的分析步驟，一步步提高呜象，所謂后續(xù)步驟可能包括『分析model現(xiàn)在的狀態(tài)(欠/過擬合)膳凝，分析我們使用的fea...
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利用Kmeans聚類分析兩類問題聚類分析是一種無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法，根據(jù)一定條件將相對(duì)同質(zhì)的樣本歸到一個(gè)類總（俗話說人以類聚恭陡，物以群分）正式一點(diǎn)的：聚類是對(duì)點(diǎn)集進(jìn)行考察并按照某種距離測(cè)度將他們聚成多個(gè)“簇”的過...
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