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000. 统计学与机器学习的本质区别
000. 统计学与机器学习的本质区别
 
 
000.1 R基础
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000.2 Python基础(N)
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001. R: t检验
001. R: t检验
 
 
002. dplyr包操作汇总
002. dplyr包操作汇总
 
 
003. R: 批次效应(batch effect)
003. R: 批次效应(batch effect)
 
 
004. t检验和方差分析
004. t检验和方差分析
 
 
005. R: 双因素混合模型方差分析
005. R: 双因素混合模型方差分析
 
 
006. Projects: GRS(N)
006. Projects: GRS(N)
 
 
007. R: summarise
007. R: summarise
 
 
008. 决策树
008. 决策树
 
 
009. PCA、SVD
009. PCA、SVD
 
 
009.1 R: PCA、EFA
009.1 R: PCA、EFA
 
 
010. logistic回归
010. logistic回归
 
 
011. K近邻算法(KNN)
011. K近邻算法(KNN)
 
 
012. R: ROC曲线
012. R: ROC曲线
 
 
013. 辛普森悖论
013. 辛普森悖论
 
 
014. 多因素回归模型中的变量筛选
014. 多因素回归模型中的变量筛选
 
 
015. database_count_rows.py
015. database_count_rows.py
 
 
016. database_insert_csv.py
016. database_insert_csv.py
 
 
017. 删失数据
017. 删失数据
 
 
018. R: tidyquant包
018. R: tidyquant包
 
 
019. K-means
019. K-means
 
 
019.1 k_means.py
019.1 k_means.py
 
 
019.2 R: k_means
019.2 R: k_means
 
 
020. database_update_rows.py
020. database_update_rows.py
 
 
021. excel_introspect_workbook.py
021. excel_introspect_workbook.py
 
 
022. excel_parsing_and_write.py
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023. currency_converter_v1.0.py
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023.1 currency_converter_v2.0.py
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023.2 currency_converter_v3.0.py
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023.3 currency_converter_v4.0.py
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023.4 currency_converter_v5.0.py
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024. pentagram_v1.0.py
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024.1 pentagram_v2.0.py
024.1 pentagram_v2.0.py
 
 
024.2 pentagram_v3.0.py
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025. fractal_tree.py
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026. bmr_v1.0.py
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026.1 bmr_v2.0.py
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026.2 bmr_v3.0.py
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026.3 bmr_v4.0.py
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027. money_challenge_v1.0.py
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027.1 money_challenge_v2.0.py
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027.2 money_challenge_v3.0.py
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027.3 money_challenge_v4.0.py
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027.4 money_challege_v5.0.py
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028. which_day_v1.0.py
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028.1 which_day_v2.0.py
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028.2 which_day_v3.0.py
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028.3 which_day_v4.0.py
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029. R_lect001.R
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029.001 R_lect002.R
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029.002 R_lect003.R
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029.003 R_lect004.R
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030. Python_001.py
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031. 生存分析基础知识
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032. ESL学习
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033. 混合线性模型
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034. 生成式模型、判别式模型
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035. 贝叶斯理论
035. 贝叶斯理论
 
 
036. 微信公众号
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037. 白话统计学习
037. 白话统计学习
 
 
038. 广义线性模型
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039. 遗传算法
039. 遗传算法
 
 
040. 孟德尔随机化分析
040. 孟德尔随机化分析
 
 
041. 特征选择
041. 特征选择
 
 
README.md
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R语言：ggplot2图集汇总(N)
R语言：ggplot2图集汇总(N)
 
 
R语言：visreg模型可视化(Y)
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R语言：卡方检验(Y)
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R语言：多标记学习(Y)
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R语言：探索性数据分析(Y)
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R语言：支持向量机(N)
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R语言：数据挖掘(Y)
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R语言：生存分析(Y)
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R语言：秩和检验(N)
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R语言：简单条形图(Y)
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TSNE(N)
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八种回归分析方法(Y)
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哑变量(Y)
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机器学习(Y)
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梯度下降(N)
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爬虫入门(N)
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科学假设、统计假设和机器学习假设区分(Y)
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调整p值(N)
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