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- 当遇到指标众多的场景时，以前通常的处理方法基本采用逐步回归的思想。即判断各指标之间的相关程度，保留几个重要的指标， 剔除其它不重要的指标。相关方法有：三大相关系数计算法、多元线性回归法、随机森林法、灰色相... 当遇到指标众多的场景时，以前通常的处理方法基本采用逐步回归的思想。即判断各指标之间的相关程度，保留几个重要的指标， 剔除其它不重要的指标。相关方法有：三大相关系数计算法、多元线性回归法、随机森林法、灰色相...
- 前面两篇整理过部分美赛优秀论文插图，本篇开始将按照年份进行整理，顺序基本按照从A题到F题的顺序。 表格填充 偶而在一堆寻常比表格中看到这样填色的表格，采用间隔填充的方式，值得一学。 三维图+透视 ... 前面两篇整理过部分美赛优秀论文插图，本篇开始将按照年份进行整理，顺序基本按照从A题到F题的顺序。 表格填充 偶而在一堆寻常比表格中看到这样填色的表格，采用间隔填充的方式，值得一学。 三维图+透视 ...
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- 这里讲解模拟掷色子，并实现数据可视化的操作。 数据可视化可以帮助我们更好地分析相关的统计结果，获得更为直观的统计图，帮组我们更好的处理一些事情。 可视化的终极目标是洞悉蕴含在数据中的现象和规律，这里面有多... 这里讲解模拟掷色子，并实现数据可视化的操作。 数据可视化可以帮助我们更好地分析相关的统计结果，获得更为直观的统计图，帮组我们更好的处理一些事情。 可视化的终极目标是洞悉蕴含在数据中的现象和规律，这里面有多...
- R-ggplot2 1. 简单的代码 这个代码是我随便从网上找到，然后修改的。 library(tidyverse) mydata <- data.frame(x = seq(-3, 3, 1e-2)) %>% ... R-ggplot2 1. 简单的代码 这个代码是我随便从网上找到，然后修改的。 library(tidyverse) mydata <- data.frame(x = seq(-3, 3, 1e-2)) %>% ...
- 序言：学校里不学python的，没有开设这门课程，暑假买了三本书，都是入门的书籍，连带看b站大佬的视频，就感觉还好，毕竟自己学过c和java了，虽然也都是基础。再来看其它编程语言时，你会发现，语言其实是相... 序言：学校里不学python的，没有开设这门课程，暑假买了三本书，都是入门的书籍，连带看b站大佬的视频，就感觉还好，毕竟自己学过c和java了，虽然也都是基础。再来看其它编程语言时，你会发现，语言其实是相...
- 文章目录 🏅 前言⚔ 结果展示⚔ 程序代码⚔ 期望⚔ 完善（2022.1.5） 🏅 前言 划水许久，终于在今天，开始了2022年的第一篇文章。 在想题材之际，打开私信，有许多萌新... 文章目录 🏅 前言⚔ 结果展示⚔ 程序代码⚔ 期望⚔ 完善（2022.1.5） 🏅 前言 划水许久，终于在今天，开始了2022年的第一篇文章。 在想题材之际，打开私信，有许多萌新...
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- 在可视化作图的时候，有时候需要将几条曲线放在同一个图中，但这些曲线值的大小范围不同，需要的刻度不同。如果都用同一个 Y 轴刻度，值较小的曲线变化将不明显（如深度学习训练和测试的 Loss 变化）。下面以某... 在可视化作图的时候，有时候需要将几条曲线放在同一个图中，但这些曲线值的大小范围不同，需要的刻度不同。如果都用同一个 Y 轴刻度，值较小的曲线变化将不明显（如深度学习训练和测试的 Loss 变化）。下面以某...
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