统计建模
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从MATLAB数据处理迈向统计洞察新高度
在科研与工程领域，MATLAB早已超越了其名称“矩阵实验室”的初始范畴。它不再仅仅是处理数组和矩阵的工具，而是演变成了一个强大的数据分析与统计建模平台。从最初级的描述性统计到复杂的机器学习算法，MATLAB为使用者提供了一条清晰的路径，指引他们从原始数据的泥沼中走出，迈向清晰、深刻的统计洞察新高度。 基础数据处理：构建坚实的数据地基 任何深刻的洞察都始于干净…
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如何用R语言进行机器学习实践与分析
R语言为机器学习提供了丰富的生态系统。首先需要安装R和RStudio集成开发环境。核心的机器学习包包括用于数据操作的dplyr和tidyr，用于建模的caret、randomForest，以及专门用于分类的e1071。数据准备是机器学习流程中至关重要的一步，通常包括处理缺失值、数据标准化和分类变量编码。 数据导入：使用read.csv或readr包读取数据 …
