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资料��介：

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资料目录�Q?br />
章统计与概率1

1.1案例研究�Q�自行�R�׃�n计划——��定品牌角色1

1.2�q�行探烦性数据分�?

1.2.1特征探烦4

1.2.2变量的类�?

1.2.3单变量分�?

1.2.4多变量分�?2

1.2.5旉��序列成分15

1.3度量��度中心17

1.3.1�q�_��?7

1.3.2中位�?8

1.3.3众数19

1.3.4方差19

1.3.5标准�?9

1.3.6�׃��帔R��的存在而导致中心统计度量的变化20

1.3.7正态分�?2

1.4相关�?9

1.4.1PearsonR相关29

1.4.2Kendall�U�相�?9

1.4.3Spearman�U�相�?0

1.5假设��验：比较两组31

1.5.1t-�l�计�?2

1.5.2t-分布和样本容�?2

1.6中心极限定理34

1.7案例研究发现35

1.8�l�计和概率的应用36

1.8.1�_��U�学36

1.8.2生物�l�计�?6

1.8.3天文�l�计�?6

1.8.4商业分析37

1.8.5计量�l�济�?7

1.8.6机器学习37

1.8.7�l�计信号处理37

1.8.8选�D37

�W?章回�?9

2.1案例研究�Q�消除�؜凝土抗压强度的不一致�?9

2.2回归的概�?2

2.2.1内插和外�?2

2.2.2�U�性回�?2

2.2.3y在x上的二乘回归�U?3

2.2.4多重回归44

2.2.5逐步回归45

2.2.6多项式回�?6

2.3回归的假�?7

2.3.1案例数量47

2.3.2�~�失数据47

2.3.3多重��q��性与奇异�?8

2.4特征探烦49

2.5�q�拟合和�Ơ拟�?5

2.6回归度量的评�?8

2.6.1解释方差得分58

2.6.2�q�_��误差58

2.6.3均方误差59

2.6.4R259

2.6.5�D�差60

2.6.6�D�差�?0

2.6.7�D�差�q�x��?0

2.7回归的类�?1

2.7.1�U�性回�?1

2.7.2�|�格搜烦65

2.7.3岭回�?5

2.7.4套烦回归68

2.7.5ElasticNet70

2.7.6梯度boosting回归71

2.7.7支持向量�?4

2.8回归的应�?8

2.8.1预测销售额78

2.8.2预测债券价�?8

2.8.3通货膨胀�?8

2.8.4保险公司79

2.8.5呼叫中心79

2.8.6农业79

2.8.7预测薪水79

2.8.8房地产行�?0

�W?章时间序�?3

3.1案例研究�Q�预��雅虎的每日调整的收盘�h(hu��n)83

3.2特征探烦85

3.3评估旉��序列对象的��^�E�x�?6

3.3.1��h��q�稳本质的时间序列的性质87

3.3.2��试以确定时间序列是否��^�E?7

3.3.3制作旉��序列对象的方�?0

3.4��试以确定时间序列是否具有自相关�?00

3.4.1自相兛_��?00

3.4.2偏自相关函数100

3.4.3度量自相�?01

3.4.4DurbinWatson�l�计101

3.5建模旉��序列102

3.5.1验证预测序列的实�?02

3.5.2��定建模参数103

3.6自回归综合移动��^�?05

3.6.1自回归移动��^�?05

3.6.2自回�?06

3.6.3�U�d��q�_��U?07

3.6.4�l�合模型108

3.7�~�减预测规模109

3.8旉��序列分析应用113

3.8.1销售预��?13

3.8.2天气预测113

3.8.3�׃��率估�?13

3.8.4疄��爆发113

3.8.5股市预测114

�W?章聚�c?15

4.1案例研究�Q�确定营销短尾关键�?15

4.2特征的探�?17

4.3有监督学习与无监督学�?18

4.3.1有监督学�?19

4.3.2无监督学�?19

4.4聚类分析120

4.5为徏模作数据转换120

4.6聚类模型124

4.6.1k-means聚类124

4.6.2��k-means聚类应用于簇的数�?29

4.6.3��L��分分�?30

4.6.4高斯混合模型137

4.6.5贝叶斯高斯�؜合模�?42

4.7聚类的应�?44

4.7.1疄��识别144

4.7.2搜烦引擎中的文��聚类144

4.7.3��Z��人口�l�计的客户划�?45

�W?章分�c?47

5.1案例研究�Q�俄亥俄州诊所——满��供求147

5.2特征探究149

5.3实施数据整理154

5.4实施探烦性数据分�?57

5.5特征的生�?62

5.6分类164

5.6.1模型评估技�?64

5.6.2二元分类器：受试者工作特�?65

5.6.3决策树分�c?68

5.7核近�?69

5.7.1SGD分类�?69

5.7.2集成�Ҏ(gu��)��172

5.8��林分类173

5.9分类应用178

5.9.1囑փ�分类178

5.9.2音乐分类178

5.9.3E-的垃��N��件过�?78

5.9.4保险179

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