妈妈我想你高清MV观看视频,日韩一卡二卡三卡四卡无卡免费视频

本書包括的內(nèi)容有: 經(jīng)典線性回歸、⼴義線性模型、混合效應(yīng)模型 (分層模型)、機器學(xué)習(xí)回歸⽅法 (決策樹、bagging、隨機森林、各種 boosting ⽅法、⼈⼯神經(jīng)⽹絡(luò)、⽀持向量機、k 最近鄰⽅法)、⽣存分析及 Cox 模型、經(jīng)典判別分析與 logistic 回歸分類、機器學(xué)習(xí)分類⽅法 (決策樹、bagging、隨機森林、adaboost、⼈⼯神經(jīng)⽹絡(luò)、⽀持向量機、k 最近鄰⽅法).其中, 混合效應(yīng)模型、⽣存分析及 Cox 模型的內(nèi)容可根據(jù)需要選⽤, 所有其他的內(nèi)容都應(yīng)該在教學(xué)中涉及, 可以簡化甚⾄忽略的內(nèi)容為⼀些數(shù)學(xué)推導(dǎo)和某些不那么優(yōu)秀的模型, 不可以忽略的是各種⽅法的直觀意義及理念.
本書的宗旨就是既要介紹傳統(tǒng)的回歸和分類⽅法, 又要引⼊⼤量更加有效的機器學(xué)習(xí)⽅法, 并且通過實際例⼦, 運⽤ R 和 Python 兩種軟件來讓讀者理解各種⽅法的意義和實踐,能夠⾃主做數(shù)據(jù)分析并得到結(jié)論。

你還可能感興趣

我要評論