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StatQuest
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    T-test——T检验

    前面几节内容，我们了解了在回归分析中，如何判断变量之间的相关性——计算R2,如何判断相关的真实性——计算F值和P值。详情可查看回归概述、线性回归...

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    Multiple Regression——多元回归

    在上一节线性回归内容中，我们提到了多元线性回归例如下图中，左边是一元线性回归，右边是二元线性回归,中间为体长观察值的均值。通过计算R2, 可以得...

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    Linear Regression——线性回归

    本文所有内容来源于StatQuest 线性回归分析内容分为三个部分：1.通过最小二乘法，拟合出一天直线2.计算R23.计算R2的p值 上一节回归...

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    Regression——回归概述

    Regression Linear Regression 我们获得一些数据，将这些数据分布在二维平面上，我们希望通过这些点绘制出一条直线来表示这...

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  • ROC and AUC分类器原理

    前言 ROC和AUC，作为一个重要的分类器的评价指标，起初是为了增进军事雷达的敌我侦测能力而发展的。举例而言：雷达接收的无线电波可能只是噪声，也...

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  • 机器学习基础知识

    Cross Validation 交叉验证(Cross Validation)是指从样本中取出一部分数据作为训练数据集(training dat...

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    Hierarchical 聚类原理

    层次聚类(hierarchical clustering)通常和热图(heatmap)密切相关。 绘制热图前，通常需要进行数据标准化处理。 关于...

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    K-Means 聚类原理

    前言 K-Means 是聚类算法中的最常用的一种，算法最大的特点是简单，好理解，运算速度快，但是只能应用于连续型的数据，并且一定要在聚类前需要手...

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    t-SNE降维原理

    前言 PCA是一种线性降维算法，不能解释特征之间的复杂多项式关系。如果特征与特征之间的关系是非线性的话，用PCA可能会导致欠拟合的情形发生。 线...

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