【视频】决策树模型原理和R语言预测心脏病实例|数据分享(下)
【视频】决策树模型原理和R语言预测心脏病实例|数据分享(上)：https://developer.aliyun.com/article/1498064 EDA EDA是探索性数据分析（Exploratory Data Analysis）的缩写，它是一种数据分析的方法/哲学，采用各种技术（主要是图形技术）来深入了解数据集。 对于图形表示，我们需要库 "ggplot...
【视频】决策树模型原理和R语言预测心脏病实例|数据分享(上)
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33128 分析师：Yudong Wan 决策树模型是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 决策树模型简介 ...
【视频】ARIMA时间序列模型原理和R语言ARIMAX预测实现案例
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32773 分析师：Feier Li ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型，根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 任何具有模式且不是随机白噪声的“非季节性"时间序列都可以使用ARIMA模型进行...
【视频】关联规则模型、Apriori算法及R语言挖掘商店交易数据与交互可视化|数据分享
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22732 关联规则分析是一种揭示项目如何相互关联的技术。关联规则分析也称为购物篮分析。在这篇文章中，我将解释关联规则模型以及如何在R中提取关联规则。关联规则模型适用于交易数据（查看文末了解数据获取方式）。交易数据的一个例子可以是客户的购物历史。 视频：R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数...
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例（四）
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例（三）https://developer.aliyun.com/article/1485868 分析步骤 阅读并检查数据。 一个好的策略是对实验类别进行排序，把对照组放在前面。这将使线性模型的输出更加有用。 ...
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例（三）
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例（二）https://developer.aliyun.com/article/1485866 金鱼视觉 Cronly-Dillon和Muntz(1965; J. Exp. Biol 42: 481-493)用视运动反应来测量金鱼的色觉。在这里，我们将对数据进行拟合，包括测试的全部...
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例（二）
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例（一）https://developer.aliyun.com/article/1485864 测量斑块长度 这第一个数据集是从Griffith和Sheldon（2001年，《动物行为学》61：987-993）的一篇论文中提取的，他们在两年内对瑞典哥特兰岛上的30只雄性领头鶲的白色...
【视频】线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现案例（一）
如果您熟悉线性模型，意识到它们的局限，那么您应该学习线性混合模型mixed-model。本视频中，我们讨论了线性混合模型并在R软件中进行应用。 视频：线性混合效应模型(LMM,Linear Mixed Models)和R语言实现 ...
【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析
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