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入门级攻略：机器学习 VS. 深度学习: 2017-05-16; 入门级攻略：机器学习 VS. 深度学习机器学习和深度学习现在很火，你会发现突然间很多人都在谈论它们。如下图所示，机器学习和深度学习的趋势对比（来自Google trend，纵轴表示搜索热度）：本文将会以 ...

Excel数据分析:抽样设计: 2017-05-16; Excel数据分析:抽样设计一、随机数发生器 1. 随机数发生器主要功能 “随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。例如，可以使 ...

机器学习决策树算法学习笔记: 2017-05-16; 机器学习决策树算法学习笔记基本概念决策树是分类算法。数据类型：数值型和标称型。因为构造算法只适用于标称型，所以数值型数据必须离散化。工作原理利用香浓熵找到信息增益最大的特征，按照信息增益最大 ...

如何在SPSS中利用sytax进行典型相关分析: 2017-05-15; 如何在SPSS中利用sytax进行典型相关分析在spss中可以有两种方法来拟合典型相关分析采用Manova过程来拟合采用专门提供的宏程序（syntax)进行拟合。在这里主要介绍syntax的操作步骤。进行典型相关的变量名称 ...

配对样本T检验的SPSS应用: 2017-05-15; 配对样本T检验的SPSS应用院系：基础医学院班级：10级生物技术1班姓名：学号：配对样本T检验的SPSS应用 1.配对样本T检验介绍配对样本T检验通常可分为以下两种情形： 1.同源配对：也就是 ...

R学习如何进行配对T检验: 2017-05-15; R学习如何进行配对T检验 T检验是小样本均值比较的正选手段。根据抽样数据的性质不同，T检验又分为单样本T检验、配对T检验和独立样本T检验，并有一些诸如总体正态分布、方差齐性等前置要求。这里我们只简单讲一 ...

方差齐性检验的原理: 2017-05-15; 方差齐性检验的原理统计学搜索整理汇总——方差齐性检验的原理 LXK的结论：齐性检验时F越小（p越大），就证明没有差异，就说明齐，比如F=1.27，p>0.05则齐，这与方差分析均数时F越大约好相反。[www.NiUBB.n ...

spss的方差齐性检验和ANOVA: 2017-05-15; spss的方差齐性检验和ANOVA 我用spss做了单因素方差分析,出来两个框,一个是方差齐性检验,那里的显著性是大于0.05,另一个是ANOVA,那里的显著性是小于0.05.到底要看哪个呢 spss的方差齐性检验和ANOVA的参 ...

SAS建立本地文件夹: 2017-05-14; SAS建立本地文件夹 SAS建立文件夹：用sas建立数据集市时，通常要生成每日数据并保留起来。今天分享一段程序，SAS生成每日文件夹、模块文件夹及主题表文件夹并保留每日运行的日志，在下一期，分享日志检 ...

R语言作为BI中ETL的工具: 2017-05-14; R语言作为BI中ETL的工具 R语言作为BI中ETL的工具，增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互。外加其强大数据变换清洗函数，为ＥＴＬ提供一条方便快捷的道路。 RODBC ROracal RMysql Rmon ...

R语言系列:构造拟合公式的几个技巧: 2017-05-14; R语言系列:构造拟合公式的几个技巧在使用各种回归时，需要写明拟合公式。最常见的形式如下： y~x1+x2 #可以增加任意数量的自变量若要加入自变量之间的交互作用，可以使用以下写法 y~x1+x2+x1:x2 y~(x1+x2) ...

通俗理解T检验与F检验的区别: 2017-05-14; 通俗理解T检验与F检验的区别 1.T检验和F检验的由来一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。通过把所得到的统计检定值 ...

一个资深数据人对数据挖掘解读: 2017-05-14; 一个资深数据人对数据挖掘解读在银行做了两年的数据分析和挖掘工作，较少接触互联网的应用场景，因此，一直都在思考一个问题，“互联网和金融，在数据挖掘上，究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和理 ...

如何一步步从数据产品菜鸟走到骨干数据产品: 2017-05-14; 如何一步步从数据产品菜鸟走到骨干数据产品网上关于数据分析师的文章很多，但是关于数据产品经理的文章很少，所以经常有各个领域的垂直网站来和我交流，问我数据产品应该怎么做，人怎么培养，团队应该怎么建。 ...

数据分析该分析什么: 2017-05-13; 数据分析该分析什么很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析，该去分析什么，其实这些在我们以前的统计学中都学过。不管是用Python还是R，其实和 ...

使用Python一步一步地来进行数据分析: 2017-05-13; 使用Python一步一步地来进行数据分析你已经决定来学习Python，但是你之前没有编程经验。因此，你常常对从哪儿着手而感到困惑，这么多Python的知识需要去学习。以下这些是那些开始使用Python数据分析的初学者的 ...

为什么机器学习的框架都偏向于Python: 2017-05-13; 为什么机器学习的框架都偏向于Python 总结：好写、支持全面、好调、速度不慢。 1.Python是解释语言，这让写程序方便不只一点。举例来说，在C等编译语言里写一个矩阵乘法，需要自己分配操作数（矩阵）的内存 ...

说说什么是数据挖掘: 2017-05-13; 说说什么是数据挖掘数据挖掘就是指从数据中获取知识。好吧，这样的定义方式比较抽象，但这也是业界认可度最高的一种解释了。对于如何开发一个大数据环境下完整的数据挖掘项目，业界至今仍没有统一的规范 ...

一行R代码来实现繁琐的可视化: 2017-05-13; 一行R代码来实现繁琐的可视化 ggfortify 是一个简单易用的R软件包，它可以仅仅使用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化，这让统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程，不用对结果进 ...

机器学习的道、法、术、势、器: 2017-05-13; 机器学习的道、法、术、势、器 “道、法、术、器”出于老子的《道德经》，后人又加了一个“势”，并且也有了不同的排列。很多人习惯用“道、法、术、势、器”的顺序，原因很简单：道以明向、法以立本、术以立策 ...

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