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# K-Nearest Neighbor (KNN) Classifier k - 近邻算法 「机器学习实战」摘录 - k-近邻算法 k - 近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围:数值型和标称型。 Problem: Identify which animal the given object it is 问题:识别给定对象是哪种动物 Features: weights, age, gender, stripes, size,...
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# Getting to Know Data # Types of the Data 「机器学习实战」摘录 - 两种类型的目标变量 监督学习一般使用两种类型的目标变量:数值型和标称型。 数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值,如 0.100、42.001、1000.743 等。数值型目标变量主要用于回归分析。 标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值,如真与假、动物分类集合 {爬行类、鱼类、哺乳类、两栖类}。 # Qualitative (Categorical/Nominal) 定性(标称型) Nominal = Values are strings 值是字符串 Special...
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# Outline Continuous and Continuous Variables 连续变量和连续变量 Pearson's correlation coefficient 皮尔逊相关系数 Categorical and Continuous Variables 分类变量和连续变量 ANOVA Test 方差分析检验 Categorical and Categorical Variables 分类变量和分类变量 Chi-squared Test 卡方检验 # Correlation between Numerical Variables 数值变量之间的相关性 To...
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# Part I: Tests for a cybersecurity data set Let's revisit cybersecurity breach report data downloaded 2015-02-26 from the US Health and Human Services. From the Office for Civil Rights of the U.S. Department of Health and Human Services, I obtained the following information: "As...
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# NodeJS JavaScript on the ”Server” # Node Project Setup Go over basics of creating node-based projects npm init to initialize projects 初始化项目 npm install or npm i to install local node modules to your project 安装模块 --save to save dependency to package.json defaults to this without flag now in...
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# Objective Confidence Interval V.S. Prediction Interval 置信区间与预测区间 Qualitative Predictors 定性预测因子 Extension of the Linear Models 线性模型的扩展 # Goodness-of-Fit Test 拟合优度检验 # Overview What is Goodness-of-Fit Test? It is a test to determine if a population has a specified theoretical...
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二尖瓣 mitral /bicuspid valve 英语中,二尖瓣被称为 mitral valve 或 bicuspid valve。 mitral 来自拉丁语,意为 “像主教冠的形状”。 bicuspid 结合了前缀 bi-(意为 “二个的”)和 cusp(意为 “尖端”),反映出一对拍动的瓣膜形状。 二尖瓣在我国曾被翻译为 “僧帽瓣”,此术语在日文一直沿用至今。 # 二尖瓣解剖基础和功能 二尖瓣位于左心房和左心室之间 舒张期二尖瓣打开,血液通过二尖瓣从左房射入左室 收缩期二尖瓣关闭,防止左室射血时血液倒流入左房 二尖瓣有两个瓣叶,根据前后位置,命名为前瓣和后瓣 #...
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# Objective Multiple linear regression 多元线性回归 Basic R and Python command to run a multiple linear regression model 基本的 R 和 Python 命令运行一个多元线性回归模型 Subset Selection (Forward/Backward Selection) 子集选择 (向前 / 向后选择) # Multiple Linear Regression Predict a quantitative YYY by more than one predictor...