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很詳細(xì)的餅圖/扇形圖學(xué)習(xí)技術(shù)貼，R來(lái)實(shí)現(xiàn)

pie(x, labels = names(x), edges = 200, radius = 0.8, clockwise = FALSE, init.angle = if(clockwise) 90 else 0, density = NULL, angle = 45, col = NULL, border = NULL, lty = NULL, main = NULL, .

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PGC123

安裝graphviz配置環(huán)境變量失敗

在環(huán)境變量path里加入：C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin;失敗。常見(jiàn)原因有兩個(gè)：1、路徑中包含了特殊字符導(dǎo)致了環(huán)境變量全部（或部分）失效，測(cè)試方法使用命令 echo %path%來(lái)查看一下在環(huán)境變量中配置的path有哪些生效（只要輸出的部分就是生效的部分）。2、如果路徑保存不了有可能是因?yàn)橄到y(tǒng)安全軟件阻止了此次修改，解決方法：關(guān)掉所有殺毒軟件，再

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PGC123

在使用graphviz繪制訓(xùn)練好的決策樹(shù)模型時(shí)報(bào)錯(cuò)

在使用graphviz繪制訓(xùn)練好的決策樹(shù)模型時(shí)報(bào)錯(cuò)，報(bào)錯(cuò)信息如下，這怎么解決？這是由于scikit-learn版本不同導(dǎo)致的問(wèn)題，解決方法升級(jí)scikit-learn模塊至最新或者升級(jí)anaconda的版本。

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分類(lèi)任務(wù)解決流程有哪些（分類(lèi)算法）？

1. 任務(wù)：以新聞分類(lèi)為例2. 特征表示：X={昨日，是，國(guó)內(nèi)，投資，市場(chǎng)……}3. 特征選擇：X={國(guó)內(nèi)，投資，市場(chǎng)……}4. 模型選擇：樸素貝葉斯分類(lèi)器 ? P(X)：待分類(lèi)對(duì)象自身的概率，可忽略? P(yi)：每個(gè)類(lèi)別的先驗(yàn)概率，如P(軍事)? P(X|yi)：每個(gè)類(lèi)別產(chǎn)生該對(duì)象的概率? P(xi|yi)：每個(gè)類(lèi)別產(chǎn)生該特征的概率，如P(蘋(píng)果|科技) 5. 訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

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kejiayuan0806

主成分分析和因子分析區(qū)別與聯(lián)系

主成分分析（Principal components analysis，PCA）基本原理：利用降維（線(xiàn)性變換)的思想，在損失很少信息的前提下把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)不相關(guān)的綜合指標(biāo)（主成分)，即每個(gè)主成分都是原始變量的線(xiàn)性組合，且各個(gè)主成分之間互不相關(guān)，使得主成分比原始變量具有某些更優(yōu)越的性能（主成分必須保留原始變量90%以上的信息），從而達(dá)到簡(jiǎn)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，抓住問(wèn)題實(shí)質(zhì)的目的。因子分析（Factor

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聚類(lèi)算法基礎(chǔ)知識(shí)有哪些？

1. 層次聚類(lèi) vs 非層次聚類(lèi)– 不同類(lèi)之間有無(wú)包含關(guān)系2. 硬聚類(lèi) vs 軟聚類(lèi)– 硬聚類(lèi)：每個(gè)對(duì)象只屬于一個(gè)類(lèi)– 軟聚類(lèi)：每個(gè)對(duì)象以某個(gè)概率屬于每個(gè)類(lèi)3. 用向量表示對(duì)象– 每個(gè)對(duì)象用一個(gè)向量表示，可以視為高維空間的一個(gè)點(diǎn)– 所有對(duì)象形成數(shù)據(jù)空間（矩陣）– 相似度計(jì)算：Cosine、點(diǎn)積、質(zhì)心距離4. 用矩陣列出對(duì)象之間的距離、相似度 5. 用字典保存上述矩陣（節(jié)省空

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R來(lái)畫(huà)條形圖，真的很easy！

barpot：適用于數(shù)據(jù)表格化后的情形。barplot(height, width = 1, space = NULL,? ?? ???names.arg = NULL, legend.text = NULL, beside = FALSE,? ?? ???horiz = FALSE, density = NULL, angle = 45,? ?? ???col = NULL, border =

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kejiayuan0806

變量篩選方法

當(dāng)所研究的問(wèn)題涉及較多的自變量時(shí)，我們很難想象事先選定的全部自變量對(duì)因變量的影響都有顯著性意義；也不敢保證全部自變量之間是相互獨(dú)立的。換句話(huà)說(shuō)，在建立多元線(xiàn)性回歸方程時(shí)，需要根據(jù)各自變量對(duì)因變量的貢獻(xiàn)大小進(jìn)行變量篩選，剔除那些貢獻(xiàn)小和與其他自變量有密切關(guān)系的自變量、發(fā)現(xiàn)那些對(duì)回歸方程有很壞影響的觀(guān)測(cè)點(diǎn)（這些都是回歸診斷的重要內(nèi)容），從而求出精練的、穩(wěn)定的回歸方程。1、向前選擇法(FORWARD)

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關(guān)于R的學(xué)習(xí)網(wǎng)站整理，你不進(jìn)來(lái)看一下嗎

R軟件實(shí)用例子，咱高校學(xué)生做題的好題庫(kù)，注重統(tǒng)計(jì)應(yīng)用：http://www.stathome.cn/html/S-plus_R/Rrumen/各種關(guān)于R的講義，身為老師的你真的不來(lái)參考學(xué)習(xí)一下嗎：http://research.stowers-institute.org/efg/index.htmlR可視化的網(wǎng)站，你能想到的圖都在這啦：http://addictedtor.free.fr/

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kejiayuan0806

相關(guān)分析的常用方法

相關(guān)分析是研究?jī)蓚€(gè)或兩個(gè)以上處于同等地位的隨機(jī)變量間的相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法。兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度通過(guò)相關(guān)系數(shù)r來(lái)表示。相關(guān)系數(shù)r的值在-1和1之間，但可以是此范圍內(nèi)的任何值。正相關(guān)時(shí)，r值在0和1之間，散點(diǎn)圖是斜向上的，這時(shí)一個(gè)變量增加，另一個(gè)變量也增加；負(fù)相關(guān)時(shí)，r值在-1和0之間，散點(diǎn)圖是斜向下的，此時(shí)一個(gè)變量增加，另一個(gè)變量將減少。r的絕對(duì)值越接近1，兩變量的關(guān)聯(lián)程度越強(qiáng)，r的絕對(duì)值越

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怎么用R來(lái)畫(huà)箱線(xiàn)圖，這幾個(gè)步驟就行了

箱線(xiàn)圖函數(shù)：boxplot(x, ...)## S3 method for class 'formula'boxplot(formula, data = NULL, ..., subset, na.action = NULL)## Default S3 method:boxplot(x, ..., range = 1.5, width = NULL, varwidth = FALSE,?

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關(guān)于季節(jié)性Arima分析的問(wèn)題

1）之前在網(wǎng)上查看關(guān)于時(shí)間序列分析的文章，在分析之前首先需要去掉非平穩(wěn)的部分。這個(gè)非平穩(wěn)的部分，包含趨勢(shì)和季節(jié)性。那這樣的話(huà)，季節(jié)性是不是就是沒(méi)有研究?jī)r(jià)值的部分？ 2）是不是對(duì)本身就有季節(jié)性變化的數(shù)據(jù)，才能在預(yù)測(cè)時(shí)，在R的forecast函數(shù)部分指定關(guān)于季節(jié)性的參數(shù)？對(duì)本身就沒(méi)有季節(jié)性變化的數(shù)據(jù)，在做預(yù)測(cè)時(shí)，就不能在R的forecast函數(shù)部分指定關(guān)于季節(jié)性的參數(shù)？ 3）R的auto.

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使用mgcv包做面板數(shù)據(jù)的非參數(shù)廣義可加模型的估計(jì)

R語(yǔ)言怎么使用mgcv包做面板數(shù)據(jù)的非參數(shù)廣義可加模型的估計(jì)？ library(mgcv) set.seed(0) n

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kejiayuan0806

分別簡(jiǎn)述基于內(nèi)容推薦算法和基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法的原理

基于內(nèi)容推薦算法：基于物品或內(nèi)容的特征，發(fā)現(xiàn)物品之間的相似性，然后基于用戶(hù)以前的喜好記錄推薦給用戶(hù)相似的物品。本質(zhì)是對(duì)物品或內(nèi)容進(jìn)行分析建立特征，基于用戶(hù)對(duì)什么特征的內(nèi)容感興趣以及分析一個(gè)物品具備什么特征來(lái)做推薦。不考慮用戶(hù)之間的關(guān)系，只關(guān)注物品本身的特征，根據(jù)Item獲得與之特征相似的Item進(jìn)行推薦。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是根據(jù)用戶(hù)之前喜歡的物品，通過(guò)對(duì)特征的匹配分析，預(yù)測(cè)用戶(hù)的喜好?；谟脩?hù)的協(xié)同過(guò)濾

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相關(guān)分析、回歸分析的聯(lián)系和區(qū)別

聯(lián)系：二者都是對(duì)變量之間不嚴(yán)格依存關(guān)系的分析，在理論基礎(chǔ)和方法上具有一致性。只有存在相關(guān)關(guān)系的變量才能進(jìn)行回歸分析，相關(guān)程度越高，回歸分析的結(jié)果越可靠。區(qū)別：相關(guān)分析研究的是變量之間的依存關(guān)系，這些變量的地位相等，不區(qū)分主從因素或因果關(guān)系?；貧w分析卻是在控制或給定一個(gè)（或多個(gè)）變量條件下來(lái)觀(guān)察對(duì)應(yīng)的某一變量的變化，給定的變量為自變量，被觀(guān)察的變量為因變量。因此回歸分析中必須根據(jù)研究目的來(lái)確定自變

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kejiayuan0806

AIC信息準(zhǔn)則如何衡量模型優(yōu)良

很多參數(shù)估計(jì)問(wèn)題均采用似然函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)足夠多時(shí)，可以不斷提高模型精度，但是以提高模型復(fù)雜度為代價(jià)的，同時(shí)帶來(lái)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)中非常普遍的問(wèn)題——過(guò)擬合。所以，模型選擇問(wèn)題在模型復(fù)雜度與模型對(duì)數(shù)據(jù)集描述能力（即似然函數(shù)）之間尋求最佳平衡。人們提出許多信息準(zhǔn)則，通過(guò)加入模型復(fù)雜度的懲罰項(xiàng)來(lái)避免過(guò)擬合問(wèn)題，此處我們介紹一下常用的兩個(gè)模型選擇方法——赤池信息準(zhǔn)則（Akaike Informa

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wangjuju123

SQL登錄中常見(jiàn)的各類(lèi)錯(cuò)誤

一.233錯(cuò)誤已成功與服務(wù)器建立連接，但是在登錄過(guò)程中發(fā)生錯(cuò)誤。(provider:命名管道提供程序，error:0-管道的另一端上無(wú)任何進(jìn)程。)(MicrosoftSQL Server,錯(cuò)誤:233)???1.打開(kāi)“Microsoft SQL Server --配置工具--SQLServer 配置管理器”??? 2. "SQLServer? 網(wǎng)絡(luò)配置"--"MSSQLSERVER的協(xié)議

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809669515

MySQL函數(shù)大全及用法示例

1、字符串函數(shù)ascii(str)?? 返回字符串str的第一個(gè)字符的ascii值(str是空串時(shí)返回0)? mysql> select ascii('2');? 　　-> 50? mysql> select ascii(2);? 　　-> 50? mysql> select ascii('dete');? 　　-> 100? ord(str)?? 如果字符串str句首是單字

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MySQL Workbench常用快捷鍵及修改快捷鍵的方法

常用快捷鍵：1、執(zhí)行整篇sql腳本：【Ctrl】【Shift】【Enter】2、執(zhí)行當(dāng)前行：【Ctrl】【Enter】3、注釋/取消注釋?zhuān)骸綜trl】【/】4、格式化sql語(yǔ)句（美化sql語(yǔ)句）：【Ctrl】【B】?5、（貌似和輸入法有沖突）自動(dòng)補(bǔ)全：【Ctrl】【Space】，還可以使用edit->Auto-complete手動(dòng)展示補(bǔ)全。如果有沖突可以去下面的文件找到Au

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zxq997

中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法有哪些？

檢驗(yàn)中介效應(yīng)是否存在，其實(shí)就是檢驗(yàn)A到B，B到C的路徑是否同時(shí)具有有顯著性意義。為了講解更有效率，我們以最簡(jiǎn)單的模型為例，進(jìn)行說(shuō)明，如下如所示，圖中路徑上的符號(hào)代表路徑系數(shù)（回歸系數(shù)）。做中介效應(yīng)檢驗(yàn)的方法目前有四種：逐步回歸法；系數(shù)乘積檢驗(yàn)法；差異系數(shù)檢驗(yàn)法和Bootstrapping。嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)，它們的分析原理都是一致的，檢驗(yàn)W2和W3路徑是否同時(shí)有意義（通暢），區(qū)別在于判斷有意

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CDA考試動(dòng)態(tài)

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