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Python机器学习实战：信用卡欺诈检测: 2017-06-05; Python机器学习实战：信用卡欺诈检测故事背景：原始数据为个人交易记录，但是考虑数据本身的隐私性，已经对原始数据进行了类似PCA的处理，现在已经把特征数据提取好了，接下来的目的就是如何建立模型使得检测 ...

SPSS统计分析案例：可视离散化: 2017-06-05; SPSS统计分析案例：可视离散化 SPSS可视离散化 1、菜单操作：转换—可视离散化—弹出对话框； 2、可以看到这组年龄数据的总体分布情况，这个方法最大的优点在于，可以根据实际情况进行自定义分组，每个分 ...

Python文本处理2个小案例（文本嗅探与关键词占比统计）: 2017-06-05; Python文本处理2个小案例（文本嗅探与关键词占比统计）问题描述：有一些句子和一些关键词，现在想找出包含至少一个关键词的那些句子（文本嗅探），可以参考print(\'=\'*30)之前的代码。如果想进一步计算 ...

SPSS分析技术：非线性回归；非线性回归与曲线直线化有哪些异同点及优劣势: 2017-06-05; SPSS分析技术：非线性回归；非线性回归与曲线直线化有哪些异同点及优劣势本文介绍的非线性回归就是针对以上更为复杂的问题而提出的一个通用的模型框架，它采用迭代方法对用户设置的各种复杂曲线模型进行拟合， ...

10个基于JavaScript的机器学习实例: 2017-06-05; 10个基于JavaScript的机器学习实例随着人工智能技术的发展，机器学习越来越受到开发者们的关注，从而也导致了机器学习库如雨后春笋般的涌现出来，而且没有任何放缓的趋势。虽然，传统意义上 Python 已 ...

R+SQLServer的大数据管理: 2017-06-04; R+SQLServer的大数据管理在学习和使用R语言的过程中，在数据文件的选择方面，由于csv文件在各大数据库软件以及统计分析软件都有很好的兼容性，所以一直被广泛地用作数据储存传输。笔者最近手头上有一个10多G的 ...

SAS—HASH对象的应用: 2017-06-04; SAS—HASH对象的应用 HASH table原理先介绍下hash的原理吧。hash table其实就是散列表，也叫哈希表，根据关Key-value键值对而直接进行访问的数据结构。它通过把key-value映射到表中一个位置来访问记录，不 ...

sas信用评分之第二步变量筛选: 2017-06-04; sas信用评分之第二步变量筛选今天介绍变量初步选择。这部分的内容我就只介绍information –value，我这次做的模型用的逻辑回归，后面会更新以基尼系数或者信息熵基础的筛选变量，期待我把。 Iv值的介绍你们 ...

主成分分析在SPSS中的应用: 2017-06-04; 主成分分析在SPSS中的应用一、引言主成分分析的背景是研究中经常会遇到多指标的问题，这些指标间往往存在一定的相关，直接纳入分析不仅复杂，变量间难以取舍，而且可能因多元共线性而无法得出正确结论。主成 ...

如何利用SPSS产生随机数字表: 2017-06-04; 如何利用SPSS产生随机数字表在医学研究中,科研工作者常常需要把研究对象进行随机分组,实现不同处理因素实验顺序的随机化或在总体中随机抽取部分样本作为研究。以上问题均涉及到统计学中随机化的问题,其目的主 ...

Python标准库的学习准备: 2017-06-04; Python标准库的学习准备 Python标准库是Python强大的动力所在，我们已经在前文中有所介绍。由于标准库所涉及的应用很广，所以需要学习一定的背景知识。硬件原理这一部份需要了解内存，CPU，磁盘存储以 ...

如何写出高性能SQL语句: 2017-06-03; 如何写出高性能SQL语句 1、首先要搞明白什么叫执行计划？执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案，这个方案是由查询优化器自动分析产生的，比如一条SQL语句如果用来从一个 10万 ...

SQL优化经验总结34条: 2017-06-03; SQL优化经验总结34条我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！（1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)： ORACLE 的解 ...

spss中syntax经典程序: 2017-06-03; spss中syntax经典程序 spss中compute生成随机数： INPUT PROGRAM. - LOOP #I=1 TO 1000. - COMPUTE Uniform_Distribution = UNIFORM(100). - COMPUTE Normal_Distribution = RV.NORMAL(50,25). - COMPUTE Po ...

spss中table容易被忽视的技巧: 2017-06-03; spss中table容易被忽视的技巧 1、变量的类型：注：想要变类型的话，直接用左键点变量，然后点右键（选择你想要的类型点左键） 2、output的数据形式设置，菜单操作见：（format是数据形式，Decimal ...

SPSS把一个数据样本随机分为两部分: 2017-06-03; SPSS把一个数据样本随机分为两部分 1、打开SPSS数据文件。 2、选择DATA>SELECT CASES，打开“Select Cases”对话框 3.选择“Random sample of cases”, 单击“Sample”按钮，打开“Select Ca ...

R语言-选择“最佳”的回归模型: 2017-06-03; R语言-选择“最佳”的回归模型尝试获取一个回归方程时，实际上你就面对着从众多可能的模型中做选择的问题。是不是所有的变量都要包括？抑或去掉那个对预测贡献不显著的变量？还是需要添加多项式项和/或交互项 ...

SPSS能做Cochran-Armitage趋势检验吗: 2017-06-02; SPSS能做Cochran-Armitage趋势检验吗 Cochran-Armitage (CA) 趋势检验是一种用于分析1个二分类变量和1个有序分类变量关联性的统计方法，由Cochran和Armtiage创建和完善。线性趋势检验中最常用的一种方法就是Coc ...

R语言学习之向量—启航: 2017-06-02; R语言学习之向量—启航通过前面几篇，相信就算是新手也对R语言的历史，R运行环境有了大概的了解。下面就R语言特殊的赋值符号与基本数据元素——向量做简要概述。 1、赋值符号相信大家学过的编程语言中，赋值 ...

如何用SPSS做ROC曲线分析: 2017-06-02; 如何用SPSS做ROC曲线分析一、ROC曲线的概念受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是以真阳性率（灵敏度）为 ...

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