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通过数据学习,Yaser。

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简介:
现在,Learning From Data 的精选资源正在进行一次大规模的促销活动,所有参与者都可以尽情地下载。这些宝贵的学习材料非常稀缺,请大家务必珍惜利用。

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  • 商业案例R语言挖掘-笔记.pdf
    优质
    本PDF文档是关于使用R语言进行数据挖掘的详细学习笔记,包含多个实际商业案例分析。适合希望深入理解并实践数据科学与统计学原理的专业人士参考学习。 在商业智能时代背景下,《用商业案例学R语言数据挖掘》这本书应运而生,旨在帮助各类从业者掌握利用R语言进行数据分析与数据挖掘的技术。全书共18章,涵盖了从基础的编程技巧到高级的数据分析方法。 书中前两章介绍了数据分析的基本概念和流程,并简要概述了本书的学习路径;第三章则详细讲解了如何使用R语言编写程序以及处理基本数据类型的方法;第四至第八章节聚焦于统计学习的核心理论和技术应用,如回归模型、分类算法等。第九到第十六章深入探讨了各种实用的数据挖掘技术,包括聚类分析、关联规则发现和推荐系统等内容。 本书的最后两章则分别介绍了特征工程的重要性以及如何利用R语言进行文本数据处理与分析。每一章节都配备了实际案例,并配有练习题以帮助读者加深理解并提高应用能力。 作为CDA数据分析系列书籍的一部分,《用商业案例学R语言数据挖掘》不仅继承了该丛书内容精炼、重点突出的特点,还通过大量实例和详细解释来增强可读性和实用性。这使得它成为自学商业数据分析的理想选择,并且适合作为高等院校商科及社会科学相关课程的教材。 在实际操作中,书中强调掌握基本的数据类型如数值型(numeric)和字符型(character),以及向量、矩阵、数组等复杂数据结构的操作方法;同时介绍了日期与时间处理技巧。此外,还详细讲解了如何进行描述性统计分析,并通过ggplot2包或其他绘图函数来绘制各类图表。 书中以iris数据集为例,指导读者完成一系列基础的统计分析任务和图形展示工作,从而帮助他们更好地理解和应用所学知识。无论你是数据分析领域的初学者还是希望进一步提升技能的专业人士,《用商业案例学R语言数据挖掘》都能提供有价值的见解与实用技巧,助力你在日益智能化的商业环境中脱颖而出。
  • 成绩与是否的市场
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    本数据集聚焦于学生的学习成绩及其考试通过情况,旨在探究成绩表现与考试通过率之间的关联性,为教育评估和教学策略提供依据。 当$\mathbf{X^TX}$不满秩且处理的是二分类问题时,表示特征矩阵中的某些列是线性相关的或样本数量不足以估计参数。这种情况会导致模型无法直接求解权重向量的闭式解,需要采用正则化方法或其他替代策略来解决多重共线性和欠定系统的问题。
  • Data-Inspired Learning by Yaser
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    《Data-Inspired Learning》由Yaser编著,本书深入探讨数据驱动学习方法,结合理论与实践案例,为读者提供新颖的学习视角和策略。 《Learning From Data》大甩卖啦!各位小伙伴们可以尽情下载了,这可是非常优质的资源哦。资源难得,大家要珍惜使用机会呢。
  • 我们HelloWorldLabview
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    本教程旨在通过简单的Hello World程序介绍如何使用LabVIEW编程环境入门,帮助初学者快速掌握其基础操作和界面设计。 该资源是系列教程《七天精通Labview程序设计》的第一部分“我们也从HelloWorld了解Labview”的配套资料。 参考相关文章阅读代码可以达到更好的学习效果。 运行环境为 LabVIEW 2020 版本。 LabVIEW 是一种程序开发工具,由美国国家仪器公司(NI)研发。与C和BASIC等语言的开发环境相比,它采用的是图形化编辑语言G进行编程,产生的程序以框图形式展现,这与其他基于文本的语言编写代码的方式有所不同。
  • 商业案例R语言挖掘》教材的代码和
    优质
    本资源包含《通过商业案例学习R语言数据挖掘》教材中所用到的所有代码及数据集,便于读者实践书中讲解的数据分析与挖掘技术。 本书专为商业数据分析初学者设计,通过具体的案例帮助读者理解数据挖掘的目的、理念以及分析步骤。书中尽量避免复杂的数学和技术细节,并辅以图形化解释来展示关键概念,使得拥有高中水平的数学基础即可轻松阅读。 尽管如此,书本依然强调每种方法的前提条件和适用范围需与商业数据分析紧密结合。在实际教学中观察到,那些业务经验丰富且对商业模式有深刻理解的学习者,在学习数据挖掘时往往能取得更好的成果。这主要是因为这些学员具备较强的思辨能力和分析能力,并能够明确自己的学习目标并注重质量意识,而不仅仅是机械地模仿和套用数学公式。
  • 游戏编程 - CodeCombat.zip
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    《CodeCombat》是一款寓教于乐的游戏软件,旨在通过有趣的冒险和挑战教授玩家编码技能,使学习编程变得轻松有趣。 CodeCombat 是一个通过玩游戏来学习编程的网站,并且是 GitHub 上最大的开源 CoffeeScript 项目之一。它建立在几十个开源项目之上,有上千名程序员和玩家为该项目编写程序并测试游戏内容。目前该平台已翻译成17种语言。 这款游戏的任务就是教会大家如何编程,并帮助开发者提升技能水平。由于其开放源代码的特性,我们可以根据需要定制适合孩子们的游戏样式。即使没有任何编程知识的人也可以通过该游戏了解程序运行的基本逻辑,并写出实用的代码。 游戏中有超过9000个关卡,每个步骤都会有语音提示(目前仅提供非中文版本)。无论是初学者还是高级程序员都可以参与到这款游戏中来。最重要的是,在此过程中你需要编写代码以执行游戏中的操作。在角色扮演中,你是一名强大的魔法师,通过写代码施法让自己的人去消灭怪物。 这款游戏看起来像是塔防类型的游戏——《王城保卫战》,但实际上它是一款即时战略游戏。每关开始前都会有对话指导如何进行操作(遗憾的是目前没有中文版本)。左侧是游戏界面,右侧则是编写代码的界面。你需要在右边输入关键语句来控制左边角色的动作和攻击等行为。 最初的几关非常简单,只需要输入几个简单的命令如“上下左右”或“攻击”,即可完成通关任务。每关结束后会有一个回顾环节告诉玩家上一关学到的内容。如果出现错误(例如大小写问题),代码下方会有具体的出错信息提示,帮助你找到并修复bug。 第二关中你需要先前往右边吃蘑菇以增强力量再击杀怪物;第三关则需要在击杀了第一个怪物之后去下边喝药瓶恢复生命值才能继续前进。随着游戏的进行,“if…else, then”等判断和循环语句会逐渐加入进来,增加更多的挑战性和可玩性。 通过这种逐步引导的方式,在不知不觉中玩家就能建立起编程思维,并掌握基本的编程技巧。
  • 案例LOF算法
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    本教程通过实际案例详细讲解局部 outlier 因子(LOF)算法,帮助读者理解和掌握异常值检测技术,适用于数据挖掘和机器学习领域。 本段落通过具体的案例详细讲解了LOF算法的计算过程,并且对希望深入了解该算法原理的人士非常有帮助,能够让你快速准确地理解异常检测中的LOF算法。
  • 编写代码来Python.zip
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    本资料包提供了一系列以编写代码为核心的学习任务和项目,旨在帮助初学者掌握Python编程语言的基础知识与实践技能。 ### python_base.py: 千行代码入门Python ### python_visual.py: 15张图入门Matplotlib ### python_visual_animation.py: 使用Matplotlib画动态图实例 ### python_spider.py: 一个很“水”的Python爬虫入门代码文件 ### python_weibo.py: “史上最详细”的Python模拟登录新浪微博流程 ### python_lda.py: 玩点高级的——带你入门Topic模型LDA(小改进+附源码) ### python_sqlalchemy.py: 作为一个Pythoner, 不会SQLAlchemy都不好意思跟同行打招呼! ### python_oneline.py: 几个小例子告诉你,一行Python代码能干哪些事 ### python_requests.py: Python中最好用的爬虫库Requests代码实例
  • 北京交的深度实验
    优质
    本数据集由北京交通大学的研究团队创建和维护,涵盖了多个领域的深度学习实验结果与训练数据,旨在为学术研究及技术开发提供支持。 深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它通过模拟人脑神经网络的工作原理,使计算机能够从大量数据中自动学习特征并进行预测或决策。北京交通大学提供的这个深度学习实验数据集主要用于教学和研究目的,特别是在交通物流领域的图像处理。 在交通物流应用中,深度学习的应用非常广泛,包括车辆识别、交通流量监测以及自动驾驶等。该数据集包含了去雾气、汽车、卡车和公交车的图片,这些图片可以用于训练模型以提高不同交通工具在复杂环境(如雾霾天气)下的识别能力。 1. **去雾技术**:实际交通环境中存在的雾气会降低摄像头拍摄图像的质量。因此,预处理阶段通常包括使用基于物理模型或深度学习方法的去雾算法来恢复图像的真实清晰度。例如,可以采用暗通道先验、DehazeNet和AOD-Net等方法。 2. **物体识别**:在深度学习中,卷积神经网络(CNN)用于分类和物体检测时表现出色。对于汽车、卡车及公交车的识别任务,可以通过微调预训练模型如VGG、ResNet或Inception系列来适应特定交通车辆类别。 3. **语义分割**:除了简单的对象识别外,深度学习还可以实现图像中每个像素级别的分类(即语义分割)。常用的技术包括FCN、U-Net和Mask R-CNN等,它们能帮助分析复杂的交通场景信息。 4. **交通流量监测**:通过处理视频流数据来实时监控交通状况是另一个关键应用。这有助于计算单位时间内的车辆数量,并支持更有效的城市规划与管理决策制定过程。 5. **自动驾驶技术**:深度学习在实现无人驾驶汽车中起着核心作用,包括目标检测、道路识别以及障碍物规避等功能的开发。Yolo和Faster R-CNN等模型在此领域具有重要作用,帮助提高驾驶安全性和效率。 6. **数据增强策略**:为了提升训练集的质量与多样性,在实际操作过程中通常会对原始图像执行旋转、缩放、翻转及添加噪声等多种变换处理方式来生成额外的训练样本。 7. **评估与优化机制**:在完成模型构建之后,通过交叉验证、混淆矩阵以及精确率和召回率等指标来进行系统性地性能评价,并进行超参数调整以达到最优效果。 综上所述,这个数据集为学生及研究人员提供了一个宝贵的学习平台,使其能够深入探索并实践深度学习技术如何应用于交通物流领域。同时也有助于激发新的算法创新与模型开发思路,促进相关科技的进步与发展。
  • 知识宝典
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    《华数通数通学习知识宝典》是一本全面覆盖数学知识点的学习工具书,旨在帮助学生掌握解题技巧和提升思维能力,是学习与复习的理想选择。 《数通学习华数通知识宝典》是一本专注于数据通信技术领域的专业教材,旨在为读者提供全面而深入的华为数通知识。本书作为学习指南,通过详细讲解理论与实践相结合的方式,帮助读者掌握这一领域的关键技能。 书中的理论部分会介绍数据通信的基础概念,包括基本原理、网络模型(如OSI七层模型和TCP/IP四层模型)、网络协议(例如TCP/IP协议族)以及不同类型的网络拓扑结构。这些基础知识是理解网络运行机制和设计网络方案的重要基础。 华为数通技术在全球范围内享有盛誉,书中将深入探讨如何配置与管理华为的路由器、交换机等设备,包括CLI命令行界面的操作、初始化设置方法、VLAN划分技巧及路由协议(如OSPF、BGP)的优化策略。这些内容对于网络管理员和IT从业者来说至关重要,因为他们需要确保网络设备能够高效且稳定地运行。 此外,本书还涵盖了多项实用技能的学习,例如使用ping、traceroute和Wireshark等工具进行故障排查,并制定与执行灾难恢复计划。通过学习如何迅速定位并解决实际问题,读者可以减少业务中断的时间。 书中可能包含多个案例分析及练习题,以帮助读者巩固所学知识并提升应用能力。这些真实的场景将展示在复杂情况下运用数通技术解决问题的方法,而练习题则有助于检验和增强读者的理解水平与专业技能。 《数通学习华数通知识宝典》适合初学者以及有经验的IT人员使用,它不仅涵盖了数据通信的基础理论知识,还强调了实践操作能力和问题解决能力的重要性。通过系统地学习这本书,读者可以建立起扎实的数据通信技术体系,并在实际工作中提升网络管理和维护的专业技能。