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搜索资源列表

  1. 统计陷阱 How to Lie With Statistics 中文版 清晰 PDF

  2. 这本书的作者是位统计学家，该书的主旨则在于消除“数字崇拜”、“统计崇拜”，科普性的告诉人们，在我们日常生活接触到的各种数字、图表及其由之得出的结论中，处处充满了造假、撒谎、隐瞒事实的可能性。但是，一般来说，大众往往缺乏最简单或最基本的统计知识，从而非常容易被发布数字信息的机构和个人所操纵。因为，一个毫无根据的结论，一旦变成了令人眼花缭乱的数字之后，就天然的令大众产生一种敬畏感。 这本120页左右的薄薄的小册子，就是为了揭露数字背后可能存在的谎言。 我们学过初级、中级甚至高级统计后，再浏览这本小

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-05
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：winterain

  1. 从现实生活中记录下来的数量叫做数据. 研究如何收集、整理、描述、显示和分析数据资料，并据此找出规律的科学叫做统计学.

  2. 10.绘制频数(频率)分布直方图步骤: ①计算数据中最大值与最小值的差; ②决定组距与组数，其中组数=（最大值-最小值）/组距(结果取整); ③决定分点; ④列频数(频率)分布表; ⑤绘制频数(频率)分布直方图. 频数:每小组内数据的个数叫做频数. 频率:每一小组的频数与数据总数的比值叫做这一小组的频率.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-06
    • 文件大小：567296
    • 提供者：ding200812

  1. 实用统计分析方法与SPSS应用

  2. 许多人简单地认为统计（Statistics）就是收集数字，其实这仅仅是统计学的原始意义。 现代统计学已远远超出了这个范围，发展成为广泛应用于社会科学、自然科学等领域的科学 方法。它是研究客观事物数量特征和数量关系的方法论学科，能够告诉人们如何通过打开几 扇窗口去探索一个未知的世界，教会人们怎样用一种新的方式来思考问题，是一门很实用的 学科。 大千世界，万事万物，无一不具有它的质量、数量两个方面，都是一定质量和数量的结 合和表现。在对事物质的了解基础上，从数量方面认识事物，把握事物的数量方面，做

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2010-03-25
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：liema2000

  1. 商务智能架构图表

  2. HomeAboutDesignlol.netAdmin ARCHIVED ENTRIES FOR 数据可视化 九 27 前言：数据可视化是怎样创造出来的。可视化 Tags: 数据可视化, 信息可视化 13 Comments » 我多次被炫目的数据可视化或信息可视化震惊，在我知道这些图片背后的数据来源和创造历程后，更是为之诧异不止。它涉足制图学、图形绘制设计、计算机视觉、数据采集、统计学、图解技术、数型结合以及动画、立体渲染、用户交互等。相关领域有影像学、视知觉。空间分析、科学建模等。 这是创造

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-10-21
    • 文件大小：11264
    • 提供者：sxfmol

  1. 美国人工智能研发战略计划

  2. 1956 年，美国全国计算机科学的研究员聚集在新汉普歇尔的达特茅斯学院，讨论人工 智能这一新的计算科学分支。在他们设想的世界中，“机器利用语言，进行抽象并提出概念， 解决当前只有人类可以解决的问题，并自我优化”。这一历史性会议启动了政府和行业对人 工智能的数十年研究，包括感知、自动推理/计划、认知系统、机器学习、自然语言处理、 机器人和相关领域的发展。目前，这些研究成果创造了新的经济领域，并影响了我们的日常 生活，无论是地图技术、手机中的语音助手、手写识别、金融交易、智能物流、垃圾邮件过 滤，

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-28
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_35120323

  1. 统计学关我什么事

  2. 统计学关我什么事：生活中的极简统计学(贝叶斯统计学的超级入门书，日本畅销10万册。)

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2018-11-29
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：alto1394

  1. 数据统治世界（美）冯启思.pdf

  2. 《大数据时代》之后的必读之作。《大数据时代》改变了我们的思维，《数据统治世界》将改变我们利用数据的方式。揭示5大统计式思维，让你可以解决在商业、金融、科学、公共卫生以及犯罪调查中遇到的难题！他用难以胜数的来自真实世界的例子，为我们展现了统计学在日 常生活中的实际应用，以一种简单、务实、无限娱乐性的方式为您解释了数据所具有的神秘力量。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-07-10
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：hhthzd

  1. 生活中的统计学

  2. 生活中的统计学 论文，分享给大家啊。。。。。。。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-12-05
    • 文件大小：633856
    • 提供者：weiwei19891026

  1. 卡杜纳都会区产科瘘的特征

  2. 简介：产科瘘在撒哈拉以南非洲很普遍。 在尼日利亚，北部比南部更普遍。 并且主要是农村。 城市化对全球健康产生了重大影响。 瘘管流行的发展中国家预计将Swift城市化，但城市地区产科瘘的呈现方式尚待描述。 目的：本研究的目的是找出卡杜纳市内是否存在产科瘘，如果存在，则探讨其表现形式。 方法：从卡杜纳市动员患有产科瘘的妇女进行免费筛查和修复。 使用直接染料和三个拭子测试筛选了它们。 同意确认产科瘘的患者纳入研究。 使用Microsoft Access捕获了他们的社会人口统计学和临床​​数据，并使用了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：312320
    • 提供者：weixin_38670297

  1. 全膝关节置换术：Pat骨置换术对术后患者生活质量的影响

  2. 目的：研究标准化评分下of骨重铺对生活质量的影响。 选择的得分为“膝关节社会得分（KSS）”，该得分考虑了运动范围，疼痛，承包商，对准和稳定性。 方法：回顾性分析60例接受全膝关节置换术（TKA）的患者，分为两组：:骨表面置换术（PR）和无without骨表面置换术（NPR）。 我们审查了来自这些包含KSS的患者的数据，这些数据通常用于我们的服务中。 分析了2013年至2014年的数据，对患者进行了最少18个月的随访。 结果：在我们的研究中没有不满意的分数。 两组之间的总得分（KSS）相似（平均

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：238592
    • 提供者：weixin_38547887

  1. K-均值聚类算法研究

  2. 【摘要】 目前,对于聚类问题的研究普遍存在于社会生活中的各个领域,如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。关于对生活中各种各样的数据的聚类分类问题已经成为众多学者的研究热题之一。聚类和分类的区别在于,聚类没有任何先验知识可循,要通过数据自身的特点,将数据自动的划分到不同的类别中。聚类的基本形式定义为“在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。每一个集合叫做一个类,并确定了一个区域,在区域中对象的密度高于其他区域中的密度。”聚类方法有很多种,其中最简单的形式便是划分式聚类,划分式聚类试图将给定的

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-04
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：songzailu6482

  1. PHP实现机器学习之朴素贝叶斯算法详解

  2. 本文实例讲述了PHP实现机器学习之朴素贝叶斯算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 机器学习已经在我们的生活中变得随处可见了。比如从你在家的时候温控器开始工作到智能汽车以及我们口袋中的智能手机。机器学习看上去已经无处不在并且是一个非常值得探索的领域。但是什么是机器学习呢？通常来说，机器学习就是让系统不断的学习并且对新的问题进行预测。从简单的预测购物商品到复杂的数字助理预测。 在这篇文章我将会使用朴素贝叶斯算法Clasifier作为一个类来介绍。这是一个简单易于实施的算法，并且可给出满意的结果。但

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-19
    • 文件大小：90112
    • 提供者：weixin_38736529

  1. 人工智能基础知识学习

  2. 人工智能的概念 一般认为，人工智能是研究，开发用于模拟，延伸和扩展人的智能的理论，方法，技术及应用系统的一门新的科学技术。人类日常生活中的许多活动，如数学计算，观察，对话，学习等，都需要智能。时至今日，人工智能概念的内涵已经被大大扩展，它涵盖了计算机科学，统计学，脑神经学，社会科学等诸多领域，是一个门交叉学科。人们希望通过对人工智能的研究，能将它用于模拟和扩展人的智能，辅助甚至代替人们实现多种功能，包括识别认知，分析，决策等。 人工智能的层次 基础设施层 算法层 所谓机器学习，是指利用算法使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：275456
    • 提供者：weixin_38693476

  1. 新版白话空间统计（4）：莫兰指数之起源

  2. 本文是帕克.莫兰小传——献给伟大的统计学家，空间统计学先驱莫兰同学 我们前面说了空间分布模式有随机、聚集和离散三种，不过这三种说法都是所谓的“定性”的称谓，而在分析里面，我们更需要的是“定量”。 复杂的多个数据，采用某种方法汇总成一个数值来对这些数据进行统一描述，这种做法被认为是统计学赖以存在的经典用法——比如平均数或者中位数等。那么空间分布模式，也可以有这种能力，就是通过一个指数来进行整体描述，这个指数，就是我们今天要说的莫兰指数（Moran‘s I）。 啥叫“指数”呢？我们在日常生活中，实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：817152
    • 提供者：weixin_38712578

  1. D3-Challenge:该存储库包含莱斯大学数据分析和可视化新手训练营的D3作业-源码

  2. D3挑战 您的任务是分析影响人们生活的当前趋势，并创建图表，图形和交互式元素来帮助读者理解您的发现。 该编辑希望撰写一系列有关特定人口统计学所面临的健康风险的专题报道。她指望您通过筛选来自美国人口普查局和行为风险因素监视系统的信息来探究第一个故事的想法。 分配中包含的数据集是基于2014 ACS 1年的估算得出的，但您可以自由研究其他数据集。当前数据集包括按州划分的收入，肥胖，贫困等比率的数据。教育部代表“误差范围”。 解决方案： 核心分配：D3涉猎者（必填） 您需要在两个数据变量之间创建散点图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：59392
    • 提供者：weixin_42107374

  1. 基于小波的技术来预测重度抑郁症的治疗结果

  2. 严重抑郁症（MDD）的治疗管理一直具有挑战性。 但是，基于脑电图（EEG）预测抗抑郁药治疗结果可能有助于抗抑郁药的选择，并最终改善MDD患者的生活质量。 在这项研究中，提出了一种涉及预处理.EEG数据的机器学习（ML）方法，以对选择性5-羟色胺再摄取抑制剂（SSRIs）进行此类预测。 为此目的，实验数据的采集涉及34位MDD。患者和30位健康对照。 因此，基于小波变换（WT）分析，构造了包含脑电数据时频分解的特征矩阵，称为脑电数据矩阵。 但是，所得的EEG数据矩阵具有较高的维数。 因此，根据标准

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38670983

  1. D3-challenge:使用D3技术，创建一个散点图，用圆元素表示每个状态。 将工具提示添加到圈子，并用鼠标悬停在数据上显示每个工具提示。 在散点图中放置其他标签（x和y），并为它们提供点击事件，以便您的用户可以确定要显示的数据-源码

  2. D3挑战 欢迎来到新闻编辑室！ 您刚刚接受了主要Metro纸的数据可视化职位。 您的任务是分析影响人们生活的当前趋势，并创建图表，图形和交互式元素来帮助读者理解您的发现。 该编辑希望撰写一系列有关特定人口统计学所面临的健康风险的专题报道。 她指望您通过筛选来自美国人口普查局和行为风险因素监视系统的信息来探究第一个故事的想法。 分配中包含的数据集是基于美国人口普查局2014 ACS 1年估算的，但是您可以自由研究其他数据集。 当前数据集包括按州划分的收入，肥胖，贫困等比率的数据。 教育部代表“误差

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：13312
    • 提供者：weixin_42126865

  1. d-3.github.io：他的项目使用D3.js根据2014年美国人口普查数据可视化了一些有关人口健康的州级数据。 它通过交互式可视化模拟在线报纸上的文章-源码

  2. D3作业-数据新闻和D3 背景 欢迎来到新闻编辑室！ 您刚刚接受了主要Metro纸的数据可视化职位。 您的任务是分析影响人们生活的当前趋势，并创建图表，图形和交互式元素来帮助读者理解您的发现。 该编辑希望撰写一系列有关特定人口统计学所面临的健康风险的专题报道。 她指望您通过筛选来自美国人口普查局和行为风险因素监视系统的信息来探究第一个故事的想法。 分配中包含的数据集基于2014 ACS 1年估算值： : ，但您可以自由研究其他数据集。 当前数据集包括各州的收入，肥胖，贫困等方面的数据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_42116672

  1. 主动康复的手法区分的皮层相干分析

  2. 主动康复涉及患者的自愿思想，作为恢复装置的控制信号，以协助中风康复。 尽管恢复手部张开在患者的日常生活中起着重要的作用，但是使用中风患者的脑电图（EMG）对单个肌肉活动的区分，很难将自愿的手指伸展与拇指内收和手指屈曲区分开。 我们建议对脑电图（EEG）和伸肌数字肌电图上的EMG信号进行皮动相干分析，以提取它们参与手张开的意图。 当执行4个手部动作任务（手指伸展，拇指内收，手指弯曲和休息）时，会同时收集8个对象的EEG和EMG信号。 我们探索了空间和时间上的连贯性，并观察到统计学上显着的皮层相干性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38506182

  1. AutoML研究综述：让AI学习设计AI

  2. 机器学习已经成为我们日常生活中很多方面的重要组成部分。但是，构建表现优良的机器学习应用需要非常专业的数据科学家和领域专家。自动机器学习（AutoML）的目标是让领域专家即使没有统计学和机器学习方面的广泛知识也能自动构建机器学习应用，从而减少对数据科学家的需求。机器学习（ML）近年来的重要性与日俱增：自动语音识别、自动驾驶汽车和「工业4.0」的预测性维护都基于机器学习。现在的机器学习已经能够在曾被认为对计算机而言过于复杂的任务上击败人类，比如AlphaGo（Silveretal.,2017）在围棋

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38742460
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