机器学习
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聚类问题
R 语言数据分析实战
欢迎
前言
1
介绍
数据准备
2
数据对象
3
数据获取
4
数据清洗
5
数据操作
6
数据处理
数据探索
7
ggplot2 入门
8
基础图形
9
统计图形
10
lattice 入门
11
graphics 入门
12
TikZ 入门
13
探索实践
数据交流
14
交互图形
15
交互表格
16
交互应用
17
HTML 文档
18
PDF 文档
19
Office 文档
统计分析
20
常见的统计检验
21
回归与相关分析
22
分类数据的分析
23
统计检验的功效
数据建模
24
网络分析
25
文本分析
26
预测股价的变化趋势
27
预测核辐射强度的分布
优化建模
28
统计计算
29
数值优化
30
优化问题
贝叶斯建模
31
概率推理框架
32
广义线性模型
33
混合效应模型
34
广义可加模型
35
高斯过程回归
机器学习
36
分类问题
37
聚类问题
38
回归问题
参考文献
附录
A
数学符号
B
矩阵运算
C
Git 和 Github
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