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推荐一本机器学习很好的书-《统计学习方法》
这里就不贴资源了，涵盖了大部分机器的学习算法，图文并茂，并且用简答的实例来还原求解过程，是一本较为容易看得懂的书
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常用聚类算法之一k-means实例解析
学过聚类分析的朋友应该都认识K-MEANS算法吧，这是个无监督学习算法；也就是说事先并没有对样本进行标记，需要通过算法来自动确定，它有很多优点，简单快速，对大数据集有较好的效率等，当然也有缺点，最大的一个缺点个人认为是它没办法处理非球型的类别； 算法的基本步骤我也说说吧，1、首...
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手把手的教你使用R语言的主成分分析对城管事件数据分析
概念性的东西就不说那么多了，这次使用主成分分析主要目的并不是降维，而是分析城管数据中的事件类别之间是否存在关系，当然，城管事件类型有好几百，这里就只选取从去年九月到目前发生量前十的事件类别；如下图，排名前十的事件类别依次为，车辆乱停放，乱堆物料堆，非法张贴小广告，店铺出店经营，自备容器外放，违规...
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做个练习题认识常用分类算法决策树---ID3
决策树在数据分析中常用的是用来进行的分类的，不过在讲解决策树的ID3算法的时候我觉得有必要提前给大家科普一下几个必要的概念，尽量用通俗易懂的语言，如果过程有说遗漏的地方还请大牛们指出，因为本人也在学习中；或者说得不好的地方也请补充；先说一下决策树的一些优点：1，决策树的推理过程容易理解，大致可以理解...
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通过一个简单的栗子认识关联分析算法--apriori
这次介绍一下我们关联分析的常用的一个算法，也比较简单容易学的，不需要太多的数学的概念，大学的时候老师就有教的，它叫APRIORI算法，这主要是挖掘频繁项集的一种迭代算法，频繁项集通俗易懂的理解就是出现次数较多，我们认为频繁的组合或者规则，那我怎么认这个组合或者规则就是频繁的呢？这时候在引入两个概念；&nbs...
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举个栗子让你简单粗暴的学习常用分类模型--朴素贝叶斯算法
通过几天的对数据挖掘的阅读，认真的学习了一下分类的一些常用的算法，例如决策树的ID3算法和朴素贝叶斯算法， 这两个算法都是用来对数据进行分类的，今天我给大家介绍一下朴素贝叶斯分类算法，尽量用通俗易懂的语言说给大家； 我们为什么要对数据进行分类呢？因为分类是一种重要的...
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菜鸟R语言入门--资源自取
链接: http://pan.baidu.com/s/1hrJ1rwC 密码: jgec感谢原作者炼数成金的分享
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回归诊断---异方差性
为什么要进行回归诊断？因为在利用最小二乘法原理去算模型的参数的时候，会有一些模型的基本假定，当这些模型的不满足这些假定的时候我们就要进行回归诊断了！异方差性 也就是说传统的模型因变量和自变量的方差不是一个常数，因变量随着自变量变化而变化。异方差出现是由于哪些情况造成的？ 1、模型省略了某些重要的自...
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菜鸟数据分析师对数据可视化的理解--完整篇
本人新人一枚，是个菜鸟数据分析师，统计学专业，接触数据分析大概有半年，在这里稍微写一下自己对可视化的拙见，大牛们看了不对地方还望指正；刚刚工作不久就谈对可视化的理解确实是有些过了，个人因为也看不了不少可视化的手册或者书，例如：数据可视化之美，R语言可视化手册，数据可视化设计指南等，因为工作...