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【17】网易更新
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2021年更新
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更新包3
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011.(?)配套资料
第10课 万事皆选择:分类算法,线性判别法,贝叶斯分类器,决策树,最近邻算
第11课 数据展现:线图与时间序列谱图
第12课 数据展现:柱形图,点图,饼图,直方图
第13课 万事皆选择:聚类算法,层次聚类法,谱系图,k平均值法,k中心法
第14课 数据展现:箱线图,热力图,等高线,地图,转换为图形文件
第15课 大道至简:降维技术,主成分分析和因子分析
第1课 R语言基础:R简介,变量,向量,数组,矩阵,数据框,读写文件,控制流
第2课 R语言基础:R的数据可视化,各种图表,常用统计量计算
第3课 预知未来的回归模型:随机变量,密度函数,一元线性回归模型
第4课 预知未来的回归模型:多元线性回归模型
第5课 数据展现:基本制图函数综述
第6课 预知未来的回归模型:logistic回归,广义线性回归,非线性回归
第7课 数据展现:理解关键制图参数
第8课 挖掘关联和推荐技术:MINE方法,apriori购物篮分析
第9课 数据展现:散点图
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R_Graphics_Cookbook代码和数据.zip
R_Graph_Cookbook.pdf
[漫画统计学之回归分析].(日)高桥 信 著.扫描版.pdf
[漫画统计学之因子分析].(日)高桥 信 著.扫描版.pdf
【带完整书签】统计建模与R软件 - 薛毅、陈立萍 - 2006.pdf
课程介绍.txt