【视频】决策树模型原理和R语言预测心脏病实例|数据分享(下)
【视频】决策树模型原理和R语言预测心脏病实例|数据分享(上):https://developer.aliyun.com/article/1498064 EDA EDA是探索性数据分析(Exploratory Data Analysis)的缩写,它是一种数据分析的方法/哲学,采用各种技术(主要是图形技...
【视频】决策树模型原理和R语言预测心脏病实例|数据分享(上)
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33128 分析师:Yudong Wan 决策树模型是一种非参数的有监督学习方法,它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则,并用树状图的结构来呈现这些规则,以解决分类和回归问题(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 决策树模型简介 .....
【视频】ARIMA时间序列模型原理和R语言ARIMAX预测实现案例
全文链接:http://tecdat.cn/?p=32773 分析师:Feier Li ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型,根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列,因此可以使用方程式预测未来价值(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 任何具有模式且不是随机白...
【视频】关联规则模型、Apriori算法及R语言挖掘商店交易数据与交互可视化|数据分享
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22732 关联规则分析是一种揭示项目如何相互关联的技术。关联规则分析也称为购物篮分析。在这篇文章中,我将解释关联规则模型以及如何在R中提取关联规则。关联规则模型适用于交易数据(查看文末了解数据获取方式)。交易数据的一个例子可以是客户的购物历史。 视...
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例(四)
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例(三)https://developer.aliyun.com/article/1485868 分析步骤 阅读并检查数据。 一个好的策略是对实验类别进行排序,把对照组放在前面。这将使线性模型的输出更加有用。 ....
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例(三)
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例(二)https://developer.aliyun.com/article/1485866 金鱼视觉 Cronly-Dillon和Muntz(1965; J. Exp. Biol 42: 481-493)用...
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例(二)
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例(一)https://developer.aliyun.com/article/1485864 测量斑块长度 这第一个数据集是从Griffith和Sheldon(2001年,《动物行为学》61:987-993)...
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例(一)
如果您熟悉线性模型,意识到它们的局限,那么您应该学习线性混合模型mixed-model。本视频中,我们讨论了线性混合模型并在R软件中进行应用。 视频:线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现 ...
【视频】CNN(卷积神经网络)模型以及R语言实现回归数据分析
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?[1秒]答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著提高。我们现在可以事半功倍。顾名思义,神经网络的概念是受我们自己大脑神经元网络的启发。神经元是非常长的细胞,每个细胞都有称为树突的...
CNN(卷积神经网络)模型以及R语言实现
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著提高。我们现在可以事半功倍。顾名思义,神经网络的概念是受我们自己大脑神经元网络的启发。神经元是非常长的细胞,每个细胞都有称为树突的突起,分...
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