Stata统计分析与行业应用案例详解（第2版）

统计学习基础

数据挖掘，推理于预测 中文版 trevor hastie robert tibshirani jerme friedman

统计学习基础 数据挖掘、推理与预测.zip

统计学习基础 数据挖掘、推理与预测.zip 统计学习基础 数据挖掘、推理与预测.zip

数据挖掘技术-统计学基础

面向小白的统计学：描述性统计，均值、中位数、正数、方差、标准差。

统计学习基础，推理与预测

数据挖掘经典教材，鲜有的中文版翻译教材。学习数据挖掘的必备资料

The Element of Statistical Learnging (统计学习基础：数据挖掘、推理与预测)

During the past decade there has been an explosion in computation and information technology. With it has come vast amounts of data in a variety of fields such as medicine, biology, finance, and marketing. The challenge of understanding these data has led to the development of new tools in the field of statistics, and spawned new areas such as data mining, machine learning, and bioinformatics. Many of these tools have common underpinnings but are often expressed with different terminology. This book descibes the important ideas in these areas in a common conceptual framework. While the approach is statistical, the emphasis is on concepts rather than mathematics. Many examples are given, with a liberal use of color graphics. It should be a valuable resource for statisticians and anyone interested in data mining in science or industry. The book's coverage is broad, from supervised learing (prediction) to unsupervised learning. The many topics include neural networks, support vector machines, classification trees and boosting--the first comprehensive treatment of this topic in any book. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman are professors of statistics at Stanford University. They are prominent researchers in this area: Hastie and Tibshirani developed generalized additive models and wrote a popular book of that title. Hastie wrote much of the statistical modeling software in S-PLUS and invented principal curves and surfaces. Tibshirani proposed the Lasso and is co-author of the very successful <EM>An Introduction to the Bootstrap</EM>. Friedman is the co-inventor of many data-mining tools including CART, MARS, and projection pursuit.

统计学习基础-数据挖掘、推理与预测.2004

统计学习基础-数据挖掘、推理与预测.2004 电子工业出版社

统计学习基础 数据挖掘，推理，和预测 Trevor Hastie等

统计学习基础 附英文版（2013）和中文翻译版 。。。。。。。。。。。。。。

统计学基础—数据挖掘、推理与预测（斯坦福大学）

世界知名大学教材，显现出统计学的强大生命力

大数据学习经典教材：统计学习基础 数据挖掘、推理与预测 中英文及课后习题答案

该资源为经典的大数据学习教材，当然大数据分析核心为统计内容，这个也是统计学中经典教材，值得大家下载学习！ 资源中包含：1）英文版本为 第二版 ； 2）中文为第一版教材的翻译； 3）习题答案对应的是英文版本，...

数据挖掘与数据分析.pdf

统计学：数据分析最早的依赖基础，通常和概率论⼀起应⽤，现在的机器学习和数据挖掘很多都是基于统计的，常见的均值、⽅差、协⽅差 等都要熟练掌握。 2 编程基础 数据挖掘需要⼀定的编程基础，因为要实现模型以及...

The Elements of Statistical Learning:Travor Hastie(2ed) 英文版 2018第2版+习题解

统计学习基础-数据挖掘、推理与预测 The Elements of Statistical Learning:Data Mining, Inference, and Prediction(2ed) 2018 第2版+习题答案:统计学习基础-数据挖掘、推理与预测

The Elements of Statistical Learning:Travor Hastie(2ed) 2018 中文+英文版+习题解

《统计学习基础-数据挖掘、推理与预测》 The Elements of Statistical Learning:Data Mining, Inference, and Prediction：Travor Hastie(2ed) 2018 中文+英文合并版第2版+习题答案

ProbCog:统计关系学习和推理的工具箱

ProbCog：统计关系学习和推理的工具箱 ProbCog是一个统计关系学习和推理系统，支持在关系域中进行有效的学习和推理。 我们为无向和有向统计关系模型提供了广泛的开源工具集。 支持以下关于概率知识的表示形式主义： 贝叶斯逻辑网络（BLN） 马尔可夫逻辑网络（MLN）和自适应马尔可夫逻辑网络（AMLN） 贝叶斯网络（BN） 尽管ProbCog是通用软件套件，但它在设计时考虑了技术系统的特殊需求。 我们的方法适合实际应用，可以轻松集成到其他应用程序中。 关系数据收集和转换的工具促进了数据驱动的知识工程，并且图形工具的可用性使学习或推理会议成为用户友好的体验。 脚本支持可实现自动化，并且为了易于集成到其他应用程序中，我们提供了一个客户端服务器库。 了解更多并开始使用 提供了入门所需的所有信息。 特别地，以下页面在此阶段可能是相关的： 贡献者 多米尼克·贾恩（Dominik Jai

基于统计的机器学习推理优化方法.pdf

基于统计的机器学习推理优化方法.pdf

pgmpy：用于在贝叶斯网络中学习（结构和参数）和推理（统计和因果）的Python库

pgmpy pgmpy是一个用于处理概率图形模型的python库。 支持的文档和算法列表在我们的官方网站使用pgmpy的示例： : 使用pgmpy的概率图形模型基础教程： : 我们的邮件列表位于 。 我们在社区聊天。 依存关系 pgmpy具有以下非可选依赖项： python 3.6或更高版本 网络X 科学的 麻木 火炬 一些功能还需要： tqdm 大熊猫 剖析 统计模型 作业库 安装 pgmpy在pypi和anaconda上都可用。 通过anaconda安装使用： $ conda install -c ankurankan pgmpy 通过pip安装： $ pip

R-tips:用于数据清理、数据挖掘、数据可视化、统计推理和机器学习的 R 使用技巧库

R小贴士 该存储库包含一系列R 编程技巧，涵盖数据清理、可视化和机器学习等主题。 非常感谢我以前的博士生和代码编辑博士，他在我过去作为免疫学家的生活中教会了我如何使用 R 进行编码。 内容概要 传奇 类别 :books: 数据争吵 :artist_palette: 数据可视化 :crystal_ball: 机器学习 :hammer: 生产 :input_numbers: 统计数据 教程 :artist_palette: 数据可视化 :books: 数据清洗 :hammer: 数据报表制作 :crystal_ball: R 中的机器学习 使用虚拟变量和因子 :input_numbers: R中的统计理论 期望和方差介绍 基本统计分布简介 理解统计中的中心性度量 二项分布简介 超几何、几何、负二项式和多项式分布介绍 引文 哈德利·威克姆 (2017)。 tidyverse ：轻松安装和加载“Tidyverse”。 R 包版本 1.2.1。 https://CRAN.R-project.org/package=tidyverse 马特·道尔和阿伦·斯里尼瓦

Boon Rules:研究人类学习和推理的计算基础-开源

机器学习的主要问题是在实验观察中找到科学规律。 可以采用许多方法-从无根据的猜测到对模型的准确调查-来创建可能的科学解释。 这种方法考虑了寻找基本法律的问题。 可以从现在可用的大量数据集（遗传学，机器人传感器，社交网络，广告）中唤起法律（所谓的大数据）。

基础知识型计算型推理型PPT学习教案.pptx

基础知识型计算型推理型PPT学习教案.pptx

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）

AI绘图，Stable-Diffusion WEBUI，本地化（简体中文）语言文件。 原始文件来自翻译插件，根据自己实际使用情况，增加和修改了一些翻译。 配合【双语插件】看上去要自然一点，内容还在继续完善中。 本次增加了一些翻译内容，特别是插件。 同时继续合并了其它翻译插件的内容。 最近文字提示修改得有点多啊。 请放入“你的SDWebUI项目位置/localizations/”中。 中文翻译部分删掉了不少括起来的英文原文，所以别直接选它用。 请配合【Bilingual Localization】插件使用，双语同时显示，效果最好。

基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作

Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

中文短信数据集-带标签

本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验，共包含80万条短信。其中：原始数据集data.txt每行为1条短信，格式为“标签\t短信内容”，标签=0表示正常短信，标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集，拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。 基于该数据集的文本分类详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135793836，基于该数据集的信息检索详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135897480。 示例如下： 0 商业秘密的秘密性那是维系其商业价值和垄断地位的前提条件之一 1 《依林美容》三．八．女人节倾情大放送活动开始啦！！！！超值套餐等你拿，活动时间x月x日一x月xx日， 详情进店咨询。美丽热线x

亚博K210模型训练部署

亚博K210模型训练部署

Plecs电力电子仿真PLECS41.64 电力系统仿真软件免安装版本

超级容易学习的电力电子仿真软件。 PLECS是一个用于电路和控制结合的多功能仿真软件，尤其适用于电力电子和传动系统。 对于仿真Buck电路，Boost电路，单相整流电路，单相逆变电路，三相整流电路，三相逆变电路，LLC电路等都能够完美实现。并且能够直接使用C语言进行编程仿真，让代码直接写完以后完整运行到控制板中。 Plecs主要解决了Matlab Simulink仿真速度很慢，学习过程复杂和困难等问题。 Plexim在电力电子仿真领域处于世界领先地位。首要软件产品PLECS可以协助用户加快产品开发和创新流程。其优势来源于先进的编程技术，以及融合了非常规建模概念的仿真算法。通过认真听取工程师的需求和建议，我们能够为客户的今天和未来提供满意的解决方案。 从2002年开始，PLECS已经在众多工业领域成为电力电子仿真的标准。典型应用涵盖新能源，车辆电子，航空航天，工业及牵引驱动等。