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原创 聚类分析

聚类分析Table of Contents1. 聚类分析的内容和方法2. 距离和相似度3. 聚类分析实现(using R)4. 聚类分析的R实现之省市经济发展（小康指数）5. 聚类分析实现(Using Matlab)1 聚类分析的内容和方法聚类分析的背景聚类分析也称为群分析, 是研究对样品或指标进行分类的一种多元统计方法在实际问题中, 经

2013-12-03 07:13:12 11515 1

原创 判别分析

判别分析Table of Contents1. 距离判别分析2. Fisher判别分析3. 判别分析实现(Using R)1 距离判别分析基本概念判别分析是用以判别个体所属群体的一种统计方法产生于20世纪30年代, 在许多现代自然 科学的各个分支和技术部门中得到了广泛的应用例-心脏病利用计算机对一个人是否有心脏病进行判断时, 可以抽取一批

2013-12-02 20:46:25 3895

原创 回归分析

1 一元线性回归例合金强度和碳含量由专业知识知道, 合金的强度 y 与合金中碳的含量有关, 为了解他们之间的关系, 从生产 中收集了一批数据, (xi,yi),i=1,⋯,n 具体数据如下序号碳含量x强度序号碳含量x强度y10.1042.070.16

2013-12-02 20:40:42 3618 2

原创 主成分分析

1 主成分分析主成分简介主成分分析(Principal component analysis) 是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计 分析方法, 由Pearson(1901)年提出, 后来被Hotelling(1933) 进一步发展。主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分的方法。散点图xrnorm(10000)yx+rno

2013-12-02 20:27:38 3153

原创 相关分析

1 相关分析简介相关分析简介现代自然科学研究, 经济检验, 企业管理等活动中普遍存在相互影响的关系函数关系是严格的确定对应关系,相关关系-是一种不要求确定性对应, 具有一定随机性的关系相关分析用来研究变量间相关关系相关关系的种类按照相关关系的表现形态来划分, 可以分为线性相关和非线性相关按变量之间相互关系的方向, 分为正相关和负相关按变量之间

2013-12-02 17:41:47 2803

原创 两因素方差分析

1 两因素方差分析引子考虑如下两个变量的关系, 不同的种子和不同的肥料之间的关系设有三种不同的种子A,B,C, 肥料有四种 1,2,3,4将农田分为很多小块, 分别采用不同的种子和肥料, 考虑亩产量农作物设为小麦计算每单位农田产小麦的颗粒数还是重量？例- 火箭推进器和燃料问题一火箭采用4种燃料, 三种推进器做射程试验, 每种燃料与每种推进器的组合各发射两

2013-12-02 17:39:37 3548

原创 两分类变量相互独立的检验

Table of Contents1. 列联表检验2. 检验两属性变量相互独立的一般情况1 列联表检验一个实际例子杀人犯的种族是否会影响判处死刑的问题。 对 1976-1977年美国佛罗里达州20个地区杀人案件中的674个被告进行调查, 考虑的种族有白人 和黑人, 用 是 和 否 表示是否判处死刑。调查后把已有数据整理成表格形式Table

2013-12-02 17:36:36 5490

原创 单总体分布卡方拟合优度检验

Table of Contents1. 概率分布的检验2. 如何验证分布服从正态分布1 概率分布的检验筛子是否均衡的检验考虑如下问题： 一枚骰子, 投掷600次, 出现1点到6点的次数如下Table 1: 骰子投掷次数数据123456100112

2013-12-02 17:34:54 6413

原创 数理统计知识回顾

Table of Contents1. 基本概念2. 点估计、区间估计3. 假设检验4. 单因素方差分析1 基本概念样本、总体与统计量研究对象的全体称为 总体 , 总体对应一个随机变量 X 和分布 F(x)单个研究对象称为 个体n 个个体称为 样本 (X1,⋯,Xn) , 称 n 为样本容量一般地, 样本是和总体独立同分的一串随机

2013-12-02 12:59:50 1444

原创 概率论基础回顾

概率知识回顾Table of Contents1. 随机变量及其分布2. 随机变量的数字特征1 随机变量及其分布随机变量（random variable)定义： 定义在概率空间 (Ω,F,P) 上, 取值为实数的函数, 常用大写 字母 X,Y,Z 表示分类： 离散型随机变量和 连续性随机变量离散型rv: 取值为有限或可数值的随机变量连

2013-12-01 20:25:50 1336

统计数据会撒谎，达莱尔哈夫
这本书是美国统计专家达莱尔·哈夫的传世之作，该书引发的“编造虚假信息”话题受到美国社会持续普遍的关注和美国权威媒体的激烈争论。书里面大胆地揭露了至今仍然被销售员、广告撰稿人、记者甚至专家频频使用的大量的统计操纵技巧，同时还配有别具一格的风趣插图以及众多幽默的案例。神秘的统计学在这里被哈夫像讲故事一样一一道来，莞尔一笑中让你知晓深奥的统计学基本原理，掌握揭露“虚假数据”的最有力武器…… 自50年代出版以来，此书不断再版，并被翻译成多种文字，在世界的影响力持久不衰，被誉为美国商业人士、研修人员的重要入门必修书之一

2018-12-12

深度粉销高转化高复购的用户运营黄金法则
硅谷创业教父保罗·格雷厄姆的名言：对于一个新产品来说，100个铁粉，比10000个觉得你还可以的用户要好非常多。樊登在创办樊登读书时，信心来自于“一千铁粉原则”。小米手机成功的起点也是100个MIUI的深度用户。 互联网时代，产品运营和营销逻辑已经发生根本的改变，从得渠道者得天下转变为得铁粉者得天下。传统营销通过“电视等中心化媒体的空中轰炸”和“深度分销*化的无缝覆盖尽可能多的终端”这两条腿作为连接顾客和获取流量的主要入口。但深度互联的时代，这种陆空协作的营销模式正在失去原有的效用，取而代之的是重视“顾客价值”“以人为本”的“深度粉销”模式。 本书通过作者多年操盘的炸弹二锅头、中粮腰果、三个爸爸、联想、云南白药等经典案例的系统梳理，总结了以用户为中心，回归顾客终身价值，建立用户信任链，维护品牌与用户间的强关系，实现高转化、高复购的用户运营黄金法则：圈层化、情感化、参与感。全书从建立粉丝思维、粉丝营销和运营实战、经典营销案例剖析等多视角全面解读，为互联网下半场的营销人提供了整套经过实践检验的粉丝运营方法和工具。

2018-12-12

Keras快速上手基于Python的深度学习实战_-_谢梁__鲁颖__劳虹岚
《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用，并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例，详细介绍了从工具准备、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验，是一本非常好的深度学习入门书。 不同于许多讲解深度学习的书籍，《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》以实用为导向，选择了 Keras 作为编程框架，强调简单、快速地设计模型，而不去纠缠底层代码，使得内容相当易于理解，读者可以在 CNTK、 TensorFlow 和 Theano 的后台之间随意切换，非常灵活。并且本书能帮助读者从高度抽象的角度去审视业务问题，达到事半功倍的效果。

2017-12-29

学习Gnu emacs
emacs 学习经典, 中文版，系统讲述了Gnu emacs的使用和初步的设定，中文版没有再版，喜欢的额小伙伴记得收藏啊

2014-06-25

the element of machine learning
三个统计学家，计算机专家的巨著，数学功底比较强，兼顾统计与计算机，学习数据挖掘和统计学习理论必读，djvu格式文档，为英文原版

2009-10-04

空空如也

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