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從線性回歸到無監(jiān)督學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng): 2018-06-02; 從線性回歸到無監(jiān)督學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng) 不管你對數(shù)據(jù)科學(xué)持什么態(tài)度，都不可能忽略分析、組織和梳理數(shù)據(jù)的重要性。Glassdoor 網(wǎng)站根據(jù)大量雇主和員工的反饋數(shù)據(jù)制作了「美國最好的 25 個職位」 ...

R語言簡單操作，數(shù)值與向量: 2018-03-15; R語言簡單操作，數(shù)值與向量 1 向量與賦值 R對命名了的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行操作。最簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)字向量；如， > x <- c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7) c()是創(chuàng)建函數(shù)，賦值運(yùn)算符是\'<-\'，與函數(shù)a ...

Python使用三種方法實(shí)現(xiàn)PCA算法: 2018-01-23; Python使用三種方法實(shí)現(xiàn)PCA算法主成分分析，即Principal Component Analysis（PCA），是多元統(tǒng)計中的重要內(nèi)容，也廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和其它領(lǐng)域。它的主要作用是對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。PCA把原先的n個特征用數(shù) ...

數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法之K最近鄰算法: 2018-01-02; 數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法之K最近鄰算法 k-最近鄰算法是基于實(shí)例的學(xué)習(xí)方法中最基本的，先介紹基于實(shí)例學(xué)習(xí)的相關(guān)概念。基于實(shí)例的學(xué)習(xí) 1.已知一系列的訓(xùn)練樣例，很多學(xué)習(xí) ...

如何實(shí)現(xiàn)降維處理(R語言): 2017-12-07; 如何實(shí)現(xiàn)降維處理(R語言) 現(xiàn)實(shí)世界中數(shù)據(jù)一般都是復(fù)雜和高維的，比如描述一個人，有姓名、年齡、性別、受教育程度、收入、地址、電話等等幾十種屬性，如此多的屬性對于數(shù)據(jù)分析是一個嚴(yán)重的挑戰(zhàn)，除了極大增加 ...

SPSS廣義線性模型：廣義估計方程: 2017-11-08; SPSS廣義線性模型：廣義估計方程一、廣義估計方程： 1、概念：廣義估計方程過程對廣義線性模型進(jìn)行了擴(kuò)展，以允許分析重復(fù)的測量或其他相關(guān)觀察數(shù)據(jù)，例如聚類數(shù)據(jù)。 2、示例。公共衛(wèi)生官員 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容: 2017-10-31; 數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容什么是數(shù)據(jù)科學(xué)?它和已有的信息科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科有什么不同?作為一門新興的學(xué)科，數(shù)據(jù)科學(xué)依賴兩個因素：一是數(shù)據(jù)的廣泛性和多樣性;二是數(shù)據(jù)研究的共性?，F(xiàn)代社會的各行各業(yè)都 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量: 2017-07-25; 機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量本文主要關(guān)注點(diǎn)在于各個距離、相似度之間的優(yōu)缺點(diǎn)，及使用時候的注意事項。 1. 閔可夫斯基距離基本認(rèn)識該距離最常用的 p 是 2 和 1, 前者是歐幾里得距離（Euc ...

R語言與回歸分析幾個假設(shè)的檢驗: 2017-07-22; R語言與回歸分析幾個假設(shè)的檢驗一、從線性回歸的假設(shè)說起對于線性回歸而言，若要求回歸估計有一些良好性質(zhì)比如無偏性，就需要加上一些假定條件。比如要達(dá)到估計的無偏性，我們通常需要加上高斯-馬爾科夫 ...

R語言多元分析系列: 2017-07-21; R語言多元分析系列 R語言多元分析系列之一：主成分分析主成分分析（principal components analysis， PCA）是一種分析、簡化數(shù)據(jù)集的技術(shù)。它把原始數(shù)據(jù)變換到一個新的坐標(biāo)系統(tǒng)中，使得任何數(shù)據(jù)投影的第一 ...

廣義線性模型中的Gauss Seidel 迭代算法實(shí)現(xiàn): 2017-06-28; 廣義線性模型中的Gauss Seidel 迭代算法實(shí)現(xiàn) 數(shù)值模擬的算法迭代公式推導(dǎo) R代碼實(shí)現(xiàn) 根據(jù)以上公式，代入迭代步驟，即可實(shí)現(xiàn)算法。 ##------數(shù)據(jù)模擬-------- library(MASS) ##mvrnorm() ##定義一個 ...

利用SPSS進(jìn)行主成分分析: 2017-05-02; 利用SPSS進(jìn)行主成分分析【例子】以全國31個省市的8項經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為例，進(jìn)行主成分分析。第一步：錄入或調(diào)入數(shù)據(jù)（圖1）。圖1 原始數(shù)據(jù)（未經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化）第二步：打開“因子分析”對話框。沿著主菜 ...

SPSS中兩種重復(fù)測量資料分析過程的比較: 2017-03-13; SPSS中兩種重復(fù)測量資料分析過程的比較在SPSS中，有兩個過程可以對重復(fù)測量資料進(jìn)行分析：一種是一般線性模型的重復(fù)度量；一種是混合線性模型，對于同樣的數(shù)據(jù)資料，使用兩種過程分析出的內(nèi)容不大一樣，注意 ...

SPSS缺失值：缺失值分析: 2017-11-02; SPSS缺失值：缺失值分析一、缺失值：具有缺失值的個案會引發(fā)嚴(yán)重的問題，因為典型的建模過程會簡單地從分析中丟棄這些個案。如果存在少量缺失值（大約低于個案總數(shù)的5%），且這些值可以被認(rèn)為隨 ...

變量選擇之SCAD算法: 2017-06-27; 變量選擇之SCAD算法本文提出了一種用于同時達(dá)到選擇變量和預(yù)測模型系數(shù)的目的的方法——SCAD。這種方法的罰函數(shù)是對稱且非凹的，并且可處理奇異陣以產(chǎn)生稀疏解。此外，本文提出了一種算法用于優(yōu)化對應(yīng)的帶懲 ...

面板數(shù)據(jù)異方差的處理_xtscc法+面板數(shù)據(jù)回歸: 2016-12-16; 面板數(shù)據(jù)異方差的處理_xtscc法+面板數(shù)據(jù)回歸一、前言計算和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛運(yùn)用極大地提高了數(shù)據(jù)的可獲得性，使大量的數(shù)據(jù)得以收集、保存和整理。與此同時，計量經(jīng)濟(jì)學(xué)在整個經(jīng)濟(jì)學(xué)體系中的地位日益提升 ...

信息熵與方差-聯(lián)系與區(qū)別: 2016-04-05; 熵的概念很早就在物理學(xué)中出現(xiàn)，熱力學(xué)中的熵用于衡量物質(zhì)狀態(tài)的混亂程度。霍金在《時間簡歷》中也對熵有著有趣的表述：一個常有人打掃清潔的屋子，熵值低，一個不打掃的屋子，熵值就高，自然界 ...

SPSS多因素方差分析（一般線性模型）：多變量: 2020-12-08; 一、概念（分析-一般線性模型-多變量） “GLM 多變量”過程通過一個或多個因子變量或協(xié)變量為多個因變量提供回歸分析和方差分析。因子變量將總體劃分成組。通過使用此一般線性模型過程 ...

SPSS多因素方差分析（一般線性模型）：重復(fù)測量: 2014-11-01; SPSS多因素方差分析（一般線性模型）：重復(fù)測量一、GLM重復(fù)測量（分析-一般線性模型-重復(fù)度量） 1、概念：“GLM 重復(fù)測量”過程在對每個主體或個案多次執(zhí)行相同的測量時提供方差分析。如果指定了主體間 ...

CDA LEVEL Ⅰ 業(yè)務(wù)分析師_模擬題: 2024-09-12; 《CDA數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫》推薦學(xué)習(xí)書籍《CDA一級教材》適合CDA一級考生備考，也適合業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)分析崗位的從業(yè)者提升自我。完整電子版已上線CDA網(wǎng)校，累計已有10萬+在讀~ 免費(fèi)加入閱讀：https://edu ...

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