NBA数据分析 签出已。 概要 传球：根据球员传球数据创建图表，随机游走以模拟前端完成的控球 职位：根据赛季统计数据使用KNearestNeighbors分类器将NBA球员分类为职位 风格：根据比赛类型的频率确定NBA球队和球员的风格 等级：使用高级统计数据的k-means聚类算法将NBA球员分为多个等级 数据 所有数据均摘自 入门 可以使用存储库目录中的pip install -r requirements.txt安装所有所需的库。 使用python setup.py install软件包。 除非您具有必需的数据库URI，否则将软件包config.py文件更改为具有data_source

Unscrambler, PCA, PLS, Statistics

This book brings together methodological concepts, computational algorithms, a few applications and mathematical theory for high-dimensional statistics.

很值得看，比国内的好，研究生用到概率的知识，就看的这本来补知识的

深圳电信培训中心徐海蛟博士统计分析与数据挖掘软件教学用的IBM SPSS Statistics v20.0多语言中文版的下载页面与Crack破解包。 IBM SPSS Statistics统计分析软件是一款在调查统计行业、市场研究行业、电信统计、政府和企业的数据分析应用中久享盛名的统计分析工具。 1968年，美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent开发了最早的统计软件系统“社会科学统计包”，简称“SPSS”，面对的是解决社会调查数据的统计分析问题。 1975年，芝加哥成立了SPSS公司。1984年，SPSS公司首先推出了世界上第一个可以在DOS上运行的统计分析软件的PC版本，即SPSS/PC+版。后来又相继推出了Windows和Mac OS X等操作系统上的版本，并不断扩展软件的功能相关服务，形成了目前SPSS的基本面貌。 SPSS原名社会科学统计包，由于用户早已不限于社会科学界，2000年，随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司将英文全称更改为“Statistical Product and Service Solutions”，意为“统计产品与服务解决方案”。全称内涵的改变，标志着随着SPSS公司的战略方向的调整，相应的软件产品与服务的领域有了重大拓展。 2008年9月15日，SPSS 17.0 for Windows版发布。2009年7月28日，SPSS公司发表PASW(Predictive Analytics Suite Workstation)18.0，同时该公司也被IBM收购。 2010年，随着SPSS公司被IBM公司并购，各子产品家族的名称统一加上IBM SPSS字样。 SPSS旗下主要4个产品家族相对应的软件产品名称： SPSS Statistics (原 SPSS)：统计分析产品； SPSS Modeler (原 Clementine) ：数据挖掘产品； SPSS Data Collection family (原 Dimensions)：数据收集产品； SPSS Collaboration and Deployment Services (原Predictive Enterprise Services)：企业应用服务； 版本历史(一年一新版本): SPSS 15.0.1 - 2006年11月 SPSS 16.0.2 - 2008年4月 SPSS Statistics 17.0.1 - 2008年12月 PASW Statistics 17.0.2 - 2009年3月 PASW Statistics 17.0.3 - 2009年11月 PASW Statistics 18.0.0 - 2009年8月 PASW Statistics 18.0.1 - 2009年12月 PASW Statistics 18.0.2 - 2010年4月 IBM SPSS Statistics 19.0 - 2010年8月 IBM SPSS Statistics 20.0 - 2011年8月 在国际学术界有条不成文的规定,即在国际学术交流中,凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析,可以不必说明算法,由此可见其影响之大和信誉之高。 IBM SPSS Statistics软件已有43年的成长历史，用户分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业,是世界上应用最广统计分析软件。 名称：IBM SPSS Statistics 20.0多语言版(简体中文、繁体中文、英语、法语、俄语等等) 大小：925MB

R中的广义线性混合模型教程 该存储库包含（相对）简短的教程，介绍使用R拟合和比较模型的广义线性混合模型（GLMM）。 本教程的一般内容是由Richard McElreath出色的统计学课程“ Statistical Rethinking”启发而来的。 有关该材料的最新信息，可以在理查德的找到。 特别是，我编写此脚本时借鉴了课程期末考试中出现的一系列问题。 这些练习对我来说尤其具有启发性，因为它们说明包含随机效应（又称变化效应）不仅可以改变相对模型排名，而且还强调，添加随机效应可以极大地改变我们对固定效应的估计（即，通常情况下，关心我们的模型中的大多数）。 本教程使用R软件包lme4 ， AICcmodavg和rethinking 。 赤池的信息准则（AIC）用于比较拟合模型。 储存库内容 glmm_tutorial_script.R文件包含我的代码和教程注释 glmm_tutorial_d

SPSS Statistics 使用入门介绍，并以聚类和判别分析为例

统计学习精要（Elements_of_Statistics_Learning）教材答案，推荐下载

布局 标题 上一次更改 维基 Jupyter笔记本 2020/11/15 12:41:21 深度学习 Scikit，学习上的IRIS数据集的感知器，神经网络，Keras。 TensorFlow Implementaion在MNIST数据集。 Softmax，交叉熵损失 使用PyTorch进行梯度计算。 层调试。 验证合并，连接方法。 在文本嵌入上验证Conv1D。 验证Image数据集上的Conv2D。 验证LSTM计算。 器具Seq2Seq学习的执行加法。 器具Seq2Seq有注意力用于添加任务。 注意机制 注意 自然语言处理 论文“神经概率语言模型（Bengio等，2003）”的实现 UCI新闻数据集上具有CNN的多类别分类。 基本字符级Seq2Seq模型 带有ELMo嵌入的情感分析。 AllenNLP教程 使用CNN / TensorBoard进行文本分类 BERT文章的示例代码。 常规机器学习 IRIS数据集的决策树可视化。 从头开始决策树从头开始 决策树，随机森林，UCI新闻数据集上的朴素贝叶斯。 在UCI新闻数据集上训练朴素贝叶斯分

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