不久之前有提到可以用次數分配來檢查我們的原始資料,今天將做個延伸,分享一些次數分配可以搭配的分析工作,以及一些功能的說明,本篇將內容分成(1)提供組別合併資訊;(2)分組規劃;(3)豐富的描述性統計量;(4)提供統計圖。
不久之前有提到可以用次數分配來檢查我們的原始資料,今天將做個延伸,分享一些次數分配可以搭配的分析工作,以及一些功能的說明,本篇將內容分成(1)提供組別合併資訊;(2)分組規劃;(3)豐富的描述性統計量;(4)提供統計圖。
不久之前有提到可以用次數分配來檢查我們的原始資料,今天將做個延伸,分享一些次數分配可以搭配的分析工作,以及一些功能的說明,本篇將內容分成(1)提供組別合併資訊;(2)分組規劃;(3)豐富的描述性統計量;(4)提供統計圖。
提供組別合併資訊:
筆者過去曾寫過用R執行KNN(K-Nearest Neighbors)分析(https://reurl.cc/qV5Xzp)的文章,筆者這篇將針對KNN的起源跟原理進行介紹及說明。
支持向量機(Support Vector Machine,SVM)是一種重要的機器學習算法,被廣泛應用於分類和回歸分析等任務。它的起源可以追溯到上個世紀60年代,由兩位蘇聯數學家Vladimir Vapnik (弗拉基米爾·瓦普尼克)和Alexey Chervonenkis (亞歷克塞·澤范蘭傑斯)首次提出。在本文中,我們將分別討論SVM的起源、發展歷程以及其在在機器學習中的優點及缺點。