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    独家 | 教你实现数据集多维可视化(附代码)

    翻译:张媛 校对:卢苗苗 用代码将你的数据集进行多维可视化! 介绍 描述性分析是与数据科学或特定研究相关的任何分析生命周期中的核心组成部分之一。数据聚合,汇总与可视化是支撑数据分析这一领域的主要支柱。从传统商业智能时代开始,即使在如今的人工智能时代,数据可视化一直是一种强大的工具,由于其能够有效地抽象出正确的信息,清晰直观地理解和解释数据结果而被很多组织广泛地采用。然而处理通常具有两个以上属性的数据集时开始出现问题,因为数据分析和通信的媒介一般局限于两个维度。在本文中,我们将探讨多维数据可视化过程中的一些

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    【连载干货】中国人民大学统计数据挖掘中心专题报告资料之线性判别、Logistic回归

    谢谢大家支持,可以让有兴趣的人关注这个公众号。让知识传播的更加富有活力,谢谢各位读者。 很多人问我为什么每次的头像是奥黛丽赫本,我只能说她是我女神,每天看看女神也是不错的嘛! 今天是共享第二天,每天为大家分享一篇中国人民大学数据挖掘中心(DMC)的统计专题报告,内容很丰富,专业性和学习行都很强,希望大家有所收获。所有版权均属中国人民大学数据挖掘中心,请勿用作商业用途!!! 本期主题:线性判别、Logistic回归 先从一个案例分析开始,然后在阅读原文里有Python和R关于梯度上升法和logistic的代码

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    Boost Lockfree「建议收藏」

    free诚然可以当自由来理解,但自由并没有触及到 free的核心概念,所以你在很多场合看到free的时候,会产生理解困难。那年迈阿密热打进NBA总决赛,比赛转播期间电视上不停地打出一个广告,说佛罗里达要成为一个 tobaccofree的州,这显然不是说你在佛罗里达可以随便抽烟,而是此州(所有公共场所)不能抽烟;最近美国的几家航空公司开始考虑在飞机上设立childrenfree区,就是不让小孩儿进去,免得打搅其他旅客;美国的drugstore里出售的软饮料包装上可能会有“alcohol free”的字样,就是说不含酒精。  “自由”是free的引申义。free的核心概念是“无……”。“无”的一般来说是一些会让你不开心的东西,诸如负担、负税、责任、包袱、费用、规则、担忧、焦虑……“自由”本身也是没有负担和阻碍的意思。当free出现在一个词后面的时候,如 alcohol free,就是要把这个词代表的东西干掉了,这个用法才接近free的核心含义。英美人看到free,潜意识只会想到它要干掉的东西,所以free本身并不是一个完整的词。  现在你明白“carefree”是怎么回事了吧?不担心,不关心,不操心,怎会不一身轻松呢?但是,绝对的carefree是不可能的,你不care别人,也没有人会care你。  我曾经犯过把“free”当成“自由”来理解的错误。有一次吃盖浇饭碰到一个美国人,我跟他搭讪,说:“美国是一个free的国家。”他没听听懂,问:“什么free?”我一开始心想他连美国精神都不知道,但马上反应过来了,赶紧加了一句:“free去干很多事。”他这才明白。可见“free”单独出现时并不代表“自由”,“自由”只是“free”可以达到的许多结果之一。

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