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因果分析_影响评估与机器学习在R中的应用

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简介:
本课程聚焦于运用R语言进行因果关系探究及影响评价,并深入介绍如何结合机器学习技术优化数据分析过程。适合具备基础编程技能的数据分析师和科学家参与学习。 从机器学习视角学习因果推断的教材。

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客服
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  • _R
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    本课程聚焦于运用R语言进行因果关系探究及影响评价,并深入介绍如何结合机器学习技术优化数据分析过程。适合具备基础编程技能的数据分析师和科学家参与学习。 从机器学习视角学习因果推断的教材。
  • 情感
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    本研究聚焦于运用机器学习技术对电影评论进行情感分析,旨在通过算法准确识别和分类观众情绪,为影视行业提供数据支持。 本项目展示了机器学习在电影评论及情感分析中的实践成果,包含完整数据集和代码,可以直接使用。
  • 主成
    优质
    主成分分析(PCA)是一种重要的降维技术,在机器学习中被广泛应用于数据预处理和特征提取,以简化模型复杂度并提升算法性能。 机器学习主成分分析法的课程资料包括上课时使用的PDF文档和PPT文件。
  • 回归
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    本课程聚焦于回归分析技术及其在现代机器学习领域的应用,深入探讨线性回归、逻辑回归等方法,并结合实际案例讲解如何利用Python等工具实现预测建模。 使用多项式拟合一个周期内加入噪声的正弦曲线。在MATLAB环境中求解该问题:由于自己实现的梯度下降函数收敛速度较慢,因此选择调用MATLAB内置的梯度下降优化函数;后续尝试采用共轭梯度方法进行求解,发现其具有较快的收敛性。代码已经编写完成,但由于结构较为混乱需要进一步整理。
  • 推理提升:Python
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    本书《因果推理提升:Python中的机器学习应用》深入探讨了如何利用Python编程语言进行高级的因果推理和机器学习实践,旨在帮助读者掌握将数据分析升级为决策影响力的技能。 Python中的causeinfer是一个软件包,旨在利用机器学习技术来估算平均处理效应(ATE)及条件平均处理效应(CATE)。其目标是汇集标准与高级的因果推理模型,并展示它们的应用价值,以帮助人们在商业、医学和社会经济领域掌握CI技术。安装该软件包可以通过pip从PyPI下载或直接克隆此存储库: ```shell pip install causeinfer git clone https://github.com/andrewtavis/causeinfer.git cd causeinfer python setup.py install ``` 使用示例: 导入`causeinfer`后,可以根据需要应用因果推理算法。该软件包提供了两种模型方法:一种是对处理组和对照组分别训练单独的模型并进行组合以得出平均治疗效果(Hanso)。
  • 某城市建模报告
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    本报告运用数学建模方法深入探究了某城市中学生的学习动机,并对其主要影响因素进行了量化分析和讨论。 层析分析、因子分析、多元线性回归以及最小二乘法可以用来解决这个问题。
  • 科院JCR
    优质
    本研究旨在深入剖析中国科学院期刊引用报告(JCR)分区及其影响因子,全面评估学术期刊在国际上的影响力和地位。 中科院JCR分区及其影响因子是衡量学术期刊质量的重要指标。这些数据帮助研究人员了解不同领域的科研成果影响力,并为论文投稿提供参考依据。
  • 数据宠物领养
    优质
    本文探讨了如何运用数据分析和机器学习技术优化宠物领养流程,提高匹配效率,促进人宠和谐共生。 宠物收养数据集提供了对影响宠物从收容所被领养可能性的各种因素的全面分析。该数据集中包含了可用于领养的宠物详情,并涵盖了各种特征与属性。 此数据集非常适合于有兴趣研究并预测宠物收养趋势的数据科学家和分析师使用,具体用途包括: - 预测模型构建,以确定宠物被领养的可能性。 - 分析不同因素对领养率的影响。 - 制定提高收容所宠物领养效率的战略措施。 该数据集旨在支持致力于提升宠物领养率并确保更多宠物找到永久家庭的研究和活动。其特征包括: - PetID:每只宠物的唯一标识符; - PetType:宠物种类(如狗、猫等); - Breed:具体品种信息; - AgeMonths:以月为单位表示的年龄; - Color:毛色描述; - Size:尺寸分类(小、中或大); - WeightKg:体重,单位为公斤; - Vaccinated:疫苗接种情况(0代表未接种,1代表已接种); - HealthCondition:健康状况(0代表良好状态,1表示存在医疗问题); - TimeInShelterDays:在庇护所内的停留天数; - AdoptionFee:领养费用。