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- 1 数据分类分类的过程 2 获取数据数值型数据• 病例中的各种化验数据• 空气质量监测数据描述性数据• 人事部门档案资料图片型数据• 指纹、掌纹• 自然场景图片• 很多情况下，需要将上述数据统一转换为数值型数据序列，即形成特征向量（特征提取） 3 预处理为了提高分类的准确性和有效性，需要对分类所用的数据进行预处理• 去除噪声数据• 对空缺值进行处理• 数据降维（特征选择）–（PCA、LDA... 1 数据分类分类的过程 2 获取数据数值型数据• 病例中的各种化验数据• 空气质量监测数据描述性数据• 人事部门档案资料图片型数据• 指纹、掌纹• 自然场景图片• 很多情况下，需要将上述数据统一转换为数值型数据序列，即形成特征向量（特征提取） 3 预处理为了提高分类的准确性和有效性，需要对分类所用的数据进行预处理• 去除噪声数据• 对空缺值进行处理• 数据降维（特征选择）–（PCA、LDA...
- 主成分与因子分析 主成分与因子分析
- 学 R 语言、练语法、取数据、预处理可视化、回归分析、方差分析、聚类分析生存分析、因子分析、基于机器学习的预测分析系统……一本全面的统计指南精通 R 语言统计分析与可视化！ 关键点1.全面系统学习路径：本书从 R 语言基础到高级统计分析技术全面覆盖，提供一站式学习体验，助力读者从入门到精通。2.实战案例丰富多样：通过金融、医疗、科技等领域的实战案例，将理论知识与实际应用紧密结合，提升读者实战... 学 R 语言、练语法、取数据、预处理可视化、回归分析、方差分析、聚类分析生存分析、因子分析、基于机器学习的预测分析系统……一本全面的统计指南精通 R 语言统计分析与可视化！ 关键点1.全面系统学习路径：本书从 R 语言基础到高级统计分析技术全面覆盖，提供一站式学习体验，助力读者从入门到精通。2.实战案例丰富多样：通过金融、医疗、科技等领域的实战案例，将理论知识与实际应用紧密结合，提升读者实战...
- 我为什么要写这篇我们都知道，21世纪是数据科学的时代，而统计学则是数据科学的基础，任正非在一档访谈节目中也着重谈到了统计学在大数据时代的重要性。大数据不能被直接拿来使用，统计学依然是数据分析的灵魂。 总论全章概览图 1.1统计学是什么“统计学”是兼具“数学计算”与“图形显示”的课程，所有的统计软件(如SPSS)，并非计算机辅助教学(CAI)，因为它们并非“教你学会统计”，而是应该在“学会了... 我为什么要写这篇我们都知道，21世纪是数据科学的时代，而统计学则是数据科学的基础，任正非在一档访谈节目中也着重谈到了统计学在大数据时代的重要性。大数据不能被直接拿来使用，统计学依然是数据分析的灵魂。 总论全章概览图 1.1统计学是什么“统计学”是兼具“数学计算”与“图形显示”的课程，所有的统计软件(如SPSS)，并非计算机辅助教学(CAI)，因为它们并非“教你学会统计”，而是应该在“学会了...
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