70. 人工神经网络
2023年2月6日 1357观看
R语言数据分析与挖掘
大学课程 / 经济管理 / 管理学
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1R安装及运行环境05:31- 2数据类型及对象07:11
- 3数据类型及对象08:35
- 4数据读取和数据处理07:28
- 5数据来源及类型07:10
- 6数据基础统计量04:55
- 7数据基础统计量06:55
- 8基于表格的数据可视化05:52
- 9基于图形的数据可视化09:39
- 10数据转换 - 109:15
- 11数据转换 - 309:19
- 12数据合并 - 105:23
- 13数据合并 - 305:22
- 14随机事件及其概率 - 105:50
- 15随机事件及其概率 - 305:55
- 16随机变量 - 107:36
- 17随机变量 - 307:32
- 18由正态分布诱导的几个重要分布06:22
- 19统计学中的基本概率05:08
- 20抽样分布 - 106:46
- 21抽样分布 - 306:42
- 22参数估计的原理 - 105:08
- 23参数估计的原理 - 305:09
- 24总体均值的区间估计07:39
- 25总体均值的区间估计 - 106:02
- 26总体均值的区间估计 - 306:03
- 27总体比例的区间估计 与 7.4 总体方差的区间估计09:21
- 28假设检验的基本原理 - 106:04
- 29假设检验的基本原理 - 306:00
- 30总体均值的检验 - 107:07
- 31总体均值的检验 - 307:10
- 32总体比例的检验05:24
- 33总体方差的检验04:47
- 34非参数检验 - 107:12
- 35非参数检验 - 307:13
- 36一个类别变量的拟合优度检验 - 105:38
- 37一个类别变量的拟合优度检验 - 305:42
- 38两个类别变量的独立性检验与相关性度量 - 106:27
- 39两个类别变量的独立性检验与相关性度量 - 306:24
- 40方差分析的原理07:46
- 41单因子方差分析 - 108:07
- 42单因子方差分析 - 308:12
- 43双因子方差分析 - 106:32
- 44双因子方差分析 - 306:35
- 45双因子方差分析09:20
- 46方差分析的假定及其检验 - 105:41
- 47方差分析的假定及其检验 - 305:39
- 48单因子方差分析的非参数方法08:05
- 49变量间关系的度量06:32
- 50模型估计和检验 - 106:55
- 51模型估计和检验 - 306:58
- 52利用回归方程进行预测04:02
- 53回归分析过程示例09:10
- 54多元线性回归模型概述 - 106:23
- 55多元线性回归模型概述 - 306:27
- 56拟合优度和显著性检验06:52
- 57多重共线性 - 105:32
- 58多重共线性 - 305:33
- 59相对重要性和模型比较07:47
- 60虚拟变量回归05:54
- 61Logistic回归的基本原理 - 106:25
- 62Logistic回归的基本原理 - 306:25
- 63Logistic回归实例分析06:34
- 64分类的基本概念 - 105:20
- 65分类的基本概念 - 305:17
- 66决策树算法 - 106:30
- 67决策树算法 - 306:37
- 68KNN 算法06:52
- 69朴素贝叶斯算法07:26
- 70人工神经网络07:25
- 71聚类的基本概念09:53
- 72K-means聚类算法06:19
- 73层次聚类算法与其他07:25
- 74Aprior 关联规则07:22
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