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1. 概率基本概念：随机试验、样本空间、随机事件、概率 2. 事件的关系与运算：事件关系、运算律、完全事件组 3. 概率的基本公式：条件概率、全概率公式、Bayes 公式、乘...

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特征值和特征向量是对应出现的。特征向量就是那些经过矩阵A变换后的向量方向与变换前的方向相同或者相反的向量，也就是说可以在某个矩阵的变换下保持在同一直线上，没有发生角度的偏转。...

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这一讲主要学习了矩阵，首先了解了矩阵的概念，也就是方程组系数的信息，以及矩阵的运算法则（包括加法、数乘、结合律和分配律），而这也是解任意元线性方程组的一般方法的突破口。在这个...

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西瓜书+南瓜书第6章：支持向量机+软间隔与支持向量回归 1、间隔与支持向量 （1）分类学习的最基本思想就是：基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。...

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西瓜书第五章神经网络 5.1M-P神经元 5.2 感知机 5.3 神经网络 1）神经元是神经网络中的基础元件，其接收来自n 个其它神经元传递过来的输入信号，这些输入数据通过加...

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在机器学习算法中，决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-th...

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一元线性回归与多元线性回归 西瓜书3.1、3.2 对数几率回归 西瓜书3.3 线性判别分析 西瓜书3.4

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第5章 模型 5.1 回归模型：Linear Regression、以及Stepwise Regression 5.2 分类模型：Logistics Regression、K...

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ggplot2包介绍 4.1 环境配置 4.2 散点图 4.3 直方图 4.4 柱状图 4.5 饼状图 4.6 折线图 4.7 ggplot2扩展包主题

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3.1 多种方法获取描述性统计量 3.2 分组计算描述性统计 3.3 频数表和列联表 3.4 相关 3.5 方差分析

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2.1 重复值处理 2.2 缺失值识别与处理 2.2.1 缺失值识别 2.2.2 缺失值处理 2.3 异常值识别与处理 2.3.1 异常值识别 2.3.2 可视化图形分布 2...