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统计学习软件包，基于lasso算法的参数估计-statistical learning packages, lasso based on the parameter estimation algorithm
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本书共分６篇，第１篇统计学基础知识与ＳＡＳ软件应用技巧，介绍了统计学的基本概念和学习方法、试验设计入门、统计描述、ＳＡＳ软件应用入门、编写ＳＡＳ实用程序的技巧、单变量统计分析和利用SAS／GRAPH模块绘制常用统计图的方法。第２篇试验设计与定量资料的统计分析，介绍了与ｔ检验、非参数检验和各种方差分析有关的试验设计和数据处理方法。第３篇试验设计与定性资料的统计分析，介绍了处理二维及高维列联表资料的各种统计分析 方法，包括卡方检验、Fisher的精确检验、典型相关分析、logistic回归模型和对数
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支持向量机作为统计学习理论的实现方法，能很好地解决非线性和高维数问题，克服了神经网络方法收敛慢、解不稳定、推广性差的缺点，近年来得到了广泛地研究，在模式识别、信号处理、控制、通讯等方面得到了广泛地应用。-Support Vector Machine as the implementation of statistical learning theory approach, can be a good solution to the nonlinear and high dimension pro
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我导师让我细细学习的一本书，英文原版，关于矩阵运算的，对于统计学习非常有帮助。-I carefully study my mentor in a book, the English original, on the matrix operations, for statistical learning is very helpful.
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This just a simple method in element of statistical learning..... It is a function for degree of freedom calculation.(Using for ridge regression)
-This is just a simple method in element of statistical learning..... It is a function for degree of f
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Some simple statistical learning techniques, demonstrated with the R language. Including linear regression, logistic regression, neural network example, support vector machine, and random forest example usage and the corresponding libraries needed.
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一款用于对数据进行判别分析的小程序，采用的是fisher 距离判别法，在多元统计学习中广泛应用。用R语言编写-The applet a discriminant analysis of the data using the fisher the distance discriminant law, widely used in the multivariate statistical learning. Written in the R language
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在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。
-In the statistical calculations, the maximum expected (EM) algorithm parameter maximum likelihood estimate
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用python简单实现感知机，仅供参考学习。 理论参考李航的《统计方法学习》第二章-Use python to simply implement the perceptron, for reference only. Theoretical reference Li Hang s statistical method of learning Chapter II
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sas统计软件学习，适合数学建模赛前培训，内容非常全(SAS statistical software learning, suitable for mathematical modeling, pre competition training, content is very full)
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支持向量机（support vector machine，SVM）是由Cortes和Vapnik在1995年提出的，由于其在文本分类和高维数据中强大的性能，很快就成为机器学习的主流技术，并直接掀起了“统计学习”在2000年前后的高潮，是迄今为止使用的最广的学习算法。(Support vector machine (support vector machine, SVM) is proposed by Cortes and Vapnik in 1995, because of its powerf
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在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。(In statistical computation, the maximum expectation (EM) algorithm is an algorithm to find the maximum likelihood estimation or the maximum
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