Stata统计分析与行业应用案例详解（第2版）

统计学习基础

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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。

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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

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

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The Elements of Statistical Learning 统计学习基础

The Elements of Statistical Learning 统计学习基础，包括中文影印版、英文第二版、英文答案3个pdf

统计学习基础（英文版）

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统计推理课程

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统计学习经典教材 Friedman, Hastie, Tibshirani (2001) - The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference and Prediction

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，...

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

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医学数据挖掘应用.pdf

常用的数据挖掘算法和模型有抽样技术、多元统计分析、统计预测方法、相似性度量、决策树、神经网络、遗传算法、粗糙集理论、关联规则算法等。实际应用中，通过修改、扩充、优化和融合这些方法，可以适应不同的数据...

数据挖掘综述 基础文章

- **智能化**：借助机器学习和深度学习等先进技术，提升数据挖掘的自动化程度和智能水平。 - **隐私保护**：在保护个人隐私的同时，确保数据的有效利用。 #### 四、结论 数据挖掘技术作为一门跨学科的综合性技术，...

机器学习在数据挖掘中的作用

### 机器学习在数据挖掘中的核心作用 #### 1. 机器学习的概览与方法分类 ##### 1.1 机器学习的概念、应用及发展历程 机器学习是人工智能领域的一门重要学科，它关注如何让计算机系统从经验中自动学习，以改善其...

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

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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）。

数据挖掘中的预测

本文主要讲解了数据挖掘中预测的定义，方法，以及实际应用

统计学习方法课件

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中科院统计学习基础课件

这都是我们老师上课时用的 老师讲的很好 感觉很有用所以拿出来和大家分享一下！这都是我们老师上课时用的 老师讲的很好 感觉很有用所以拿出来和大家分享一下！

统计学习方法思维导图

将统计学习课程内容转化为思维导图，大家可以根据自己在书本中掌握的程度修改，也可以自行补充

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浅析统计学与数据挖掘

另一方面，数据挖掘专家可以从统计学中学习到更严谨的推理方法，提高分析结果的可信度。 #### 六、结论 统计学与数据挖掘都是挖掘数据价值的重要工具，它们各自拥有独特的优点和应用场景。在大数据时代，二者应当...

北京大学北京大学软件与微电子学院莫同老师数据挖掘课程复习资料.doc

数据挖掘与机器学习、统计、数据管理的区别与联系是，机器学习为数据挖掘提供理论方法，统计学要求有数据分布模型的先验假设，数据挖掘没有上述要求，数据库是演绎推理，数据挖掘是归纳推理。 数据属性的类别有标称...