SPSS是一款数据统计与数据分析工具，操作简单属于数据分析的入门工具。想要灵活使用SPSS，需要掌握两个方面内容：数据分析相关知识、SPSS操作 1 数据分析在使用数据分析工具之前，首先要了解数据分析的思路，有的人刚拿到数据就迫不及待的把数据一股脑丢进SPSS里，然后才发现自己什么都不会，不知道要做什么，更不知道怎么做。因此核心是拥有数据分析的思维。在学习数据分析的过程中，建议大家按照以
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2023-12-02 20:36:14
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文章目录一、前言二、建模的定义三、业务模型和测试模型四、监控模型五、分析模型六、失效模型七、排队模型八、总结 一、前言经常在性能领域里听到建模这个词，也看到有些人写了一些文章或 PPT 描述建模。今天在网上也搜索了一下，看到有五花八门的内容。我也写一下我对性能建模的理解。二、建模的定义在一开始做性能项目的时候，就有些疑惑，到底什么是性能建模呢。搜索了下建模的定义：建模就是建立模型，就是为了理解事
目录1.简介2.样例-二元1.对于预测结果不理想，在logistics模型里加入平方项交互项等。2.如果自变量有分类变量（如男女，行业有互联网行业、旅游行业……）3.分训练集、测试集4.fisher线性判别分析3.样例-多元注意：代码文件仅供参考，一定不要直接用于自己的数模论文中国赛对于论文的查重要求非常严格，代码雷同也算作抄袭 如何修改代码避免查重的方法：https://www.bilibili
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2023-10-17 23:27:36
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目录一、定义变量1.定义变量名2.定义变量类型3.宽度定义4.小数位数定义5.变量标签定义6.变量值标签的定义7.缺失值的定义8.列的定义9.对齐的定义10.测量的定义11.变量角色的定义二、数据录入三、数据保存四、案例录入本文内容之前简单介绍过，接下来再详细介绍一遍。案例:假设我们设计了一份问卷，问卷中包括下面三个问题： 1. 您所在的城市是？ 2. 您的性别是？&nbs
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2024-03-11 09:34:11
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毕业似乎越来越难了。教育部抽检力度不断加大，毕业生论文受到严格管理。 毕业论文不过关，还真有可能毕不了业。 明明不想过随随便便的人生，为何要写随随便便的论文。一些同学告诉我们，。从写作到答辩都是一头雾水，，每个部分都是一座迈不过去的大山。毕个业，一点都不容易！ 因此，今天211统计大白老师独家录制了《SPSS数据分析实战从入门到精通》系列教程，为你轻松毕业助一臂
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2024-01-21 00:32:05
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# Delphi实现机器学习的步骤
## 概述
对于一名刚入行的小白来说，要实现Delphi做机器学习可能会感到困惑。本文将向你介绍整个实现流程，并详细说明每一步需要做什么，以及相应的代码示例。
## 实现流程
下面是实现Delphi做机器学习的步骤：
```mermaid
journey
title Delphi实现机器学习的步骤
section 安装所需库
section
原创
2023-12-12 11:53:57
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# FPGA做机器学习
## 引言
机器学习（Machine Learning）是一种通过算法和统计模型使计算机具备学习和推理能力的方法。它已经广泛应用于图像处理、自然语言处理、语音识别等领域。然而，由于机器学习算法的复杂性和计算量大的特点，传统的计算平台往往无法满足实时性和低能耗等要求。而FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，通过硬件描述
原创
2023-12-09 05:48:03
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Visual Computing（视觉计算）是所有处理二维图像和三维模型的计算机科学学科的总称，即计算机图形学、图像处理、可视化、计算机视觉、虚拟和增强现实、视频处理，但也包括模式识别、人机交互、机器学习等方面。核心挑战是视觉信息（主要是图像和视频）的获取、处理、分析和渲染。应用范围包括工业质量控制、医学图像处理和可视化、测量、机器人、多媒体
实验一Simulink仿真基础目录实验一Simulink仿真基础 一、实验目的二、实验内容2.1MATLAB中常用的绘图函数2.2Simulink仿真基础三、练习一、实验目的复习巩固MATLAB中常用的绘图函数；掌握Simulink仿真环境；熟悉Simulink模块库；掌握Simulink基本操作、系统建模以及仿真运行。二、实验内容2.1MATLAB中常用的绘图函数2.1.
前言：今年借着智能网络运维的机会，逐步基础到了AIOPS，而AIOPS其中很大一部分就是机器学习，所以通过网络日志数据分析的机会，想实现对于异常流量的判断（主要针对防火墙、出口设备等），借着大数据的东风，扎扎实实落地一些具体的场景。 1.机器学习概念 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、
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2024-02-20 21:15:05
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# 使用 Python 与 SPSS Pro 进行数据分析
随着数据科学的发展，越来越多的分析师和科学家选择使用 Python 和 SPSS Pro 进行数据分析。这两种工具各具特色，它们结合起来可以为数据处理与统计分析提供强大支持。本文将介绍如何使用 Python 与 SPSS Pro 进行数据分析，并通过实例和可视化展示其应用。
## 什么是 SPSS Pro？
SPSS Pro（Sta
# 如何利用GPU进行机器学习
近年来，随着深度学习和大数据的快速发展，GPU（图形处理单元）在机器学习领域扮演着越来越重要的角色。GPU的并行处理能力使其在进行大规模数据计算时，能够比传统的CPU（中央处理单元）快得多。本文将详细介绍如何利用GPU进行机器学习，包括GPU的基本概念、环境配置、常用框架及代码示例，最后通过一个简单的示例来展示GPU在机器学习中的应用。
## 一、GPU基本概念
线性回归前言没学的时候感觉非常高大上，公式看一眼就头疼，想走捷径看b站视频，发现推导也不怎么详细，就找了很多博客看，终于入门了。写本文的目的一是小白入门，二是练习LaTex。1 概念回归：指的是目标值为连续型，如房价数据集，预测房价是90.5，90.6…这些连续的数字。分类：指的是目标值为离散型，如鸢尾花数据集，预测种类是第1，2，3这些类别。线性：直线的性质 所以 线性回归 就是用直线完成预测。
# 数据较少的机器学习实现指南
在机器学习中，数据通常是模型训练的基础。然而，当数据有限时，仍然能够实现有效的机器学习。本文将引导你逐步完成“数据较少做机器学习”的流程，并通过代码示例和图表帮助你理清思路。
## 整体流程
在进行机器学习任务时，一般遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# Java 语言在机器学习中的应用
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的一个分支，让计算机能够通过数据进行学习和自我改进。在机器学习领域，有许多编程语言可以使用，其中 Java 作为一种广泛应用的编程语言，在机器学习中同样表现优异。
本文将探讨 Java 语言在机器学习中的应用，展示几个代码示例，并通过图表说明数据的分布及关系。
## 1. Java 简介
J
多年来 COM 对象一直是 Windows 编程的基础，然而随着技术的进步和发展，微软推出了更佳出色的.NET。.NET Framework 提供了一个称为公共语言运行库的运行时环境(CLR)，它的托管执行过程，自动的内存管理，以及在版本的控制上都较COM技术有很大的提高。可以预见的是，.NET 平台应用程序将最终取代那些用 COM 开发的应用程序。但不可避免的是，在向.NET过渡时，我们还是需要
1 概要方差分析(Analysis of variance, ANOVA) 主要研究分类变量作为自变量时，对因变量的影响是否是显著的。方差分析的方法是由20世纪的统计学家Ronald Aylmer Fisher在1918年到1925年之间提出并陆续完善起来的，该方法刚开始是用于解决田间实验的数据分析问题，因此，方差分析的学习是和实验设计、实验数据的分析密不可分的。方差分析(ANOVA)是数理统计中
文章目录推荐算法1 协同过滤算法1.1 算法概述 推荐算法推荐系统的核心问题是为用户推荐与其兴趣相似度比较高的商品。 此时需要一个函数f(x)来计算候选商品与用户之间的相似度，并向用户推荐相似度比较高的商品。为了能够预测出函数f(x)，可以利用的历史数据主要有：用户的历史行为数据、与该用户相关的其他用户信息、商品之间的相似性、文本的描述等等。假设集合C表示所有的用户，集合S表示所有需要推荐的商品
在进行“CPU集群做机器学习”的实践过程中，有几个关键的环节需要重点关注：环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、迁移指南和最佳实践。以下是我在这一过程中的详细记录。
## 环境预检
首先，我进行了环境的预检，确保各项配置符合机器学习的要求。对于计算性能的需求，CPU集群的硬件配置至关重要。
### 硬件配置表格
| 硬件组件 | 配置 |
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第一章，机器学习基础 一、何谓机器学习1、机器学习能让我们自数据集中受到启发，换句话说，我们会利用计算机彰显数据背后的真实含义。这才是机器学习的真实含义。它既不是只会徒然模仿的机器人，也不是具有人类感情的仿生人2、机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息3、机器学习用到了统计学的知识4、在社会科学领域，正确率到60%以上的分析被认为是非常成功的 二、关键术语1、特征或者属性：数
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2024-09-05 10:34:06
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