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第七课试验
> 分类和预测错误: 找不到对象'分类和预测'> 聚类和分类（判别分析）的区别：分类有学习集> 常见分类模型和算法：线形判别、距离判别、贝叶斯非类器、决策树、支持向量机(SVM）、神经网络> > 线形判别法（Fisher）> ...
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第六课实验1
MICMINE方法一java -jar MINE.jar WHO.csv 4 8 cv=0.1java -jar MINE.jar WHO.csv 4 cv=0.7 cv设定的是MIC的值？？？？ 方法二install.packages("rJava") # 1-time initialization step> libra...
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第六课实验2
> library(arules)> data(Groceries)> inspect(Groceries)9834 {semi-finished bread, bottled water,  ...
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第五课实验
> 回归诊断错误: 找不到对象'回归诊断'> 回归诊断条件错误: 找不到对象'回归诊断条件'> 正态分布检验错误: 找不到对象'正态分布检验'> shapiro.test(x1) Shapiro-Wilk n...
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第四课实验
x1=round(runif(20,min=50,max=100))> x1 [1] 84 72 74 56 72 53 70 75 70 58 89 72 51 91 52 51 70 82 76 74> x2=round(rnorm(20,mean=50,sd=4))> x2 [1] 47 44 45 46 53 51 56 47 47 52 59 47 54 ...
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第三课实验
> x1=rnorm(100,mean=80,sd=5)> x1 [1] 79.35007 83.11081 76.33307 79.00368 80.66916 83.94332 79.51286 79.22252 82.55897 80.53065 82.40369 79.82469 79.33337 78.80269 78.78363 83.73381 69.66598 70.9...
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第二课实验
> help dim错误: 意外的符号在"help dim"里> help(dim)starting httpd help server ... done> x=c(rep(c(1,2,3,4),c(4,3,2,1)))> x [1] 1 1 1 1 2 2 2 3 3 4> dim=c(4,4)> dim[1] 4 4> array(1,dim)  ...
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第一课作业
第一课作业2.2（1）> A=matrix(1:20,4,5)> A [,1] [,2] [,3] [,4] [,5][1,] 1 5 9 13 17[2,] ...
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第一课理论2
第一课理论Data Source-->ETL-->Data Warehouses/Data marts-->Data Exploration-->Data Mining-->Data Presentations-->Making Decisions 数据输入：txt，exel，db等各种数据类型 创建向量和...
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第一课实践2
> > x=1:6> is.vector(x)[1] TRUE> is.array(x)[1] FALSE> x=c(1:6)> is.array(x)[1] FALSE> is.vector(x)[1] TRUE> dim(x)<-c(2,3)> is.vector(x)[1] FALSE> is.array(x)[1] TRUE> is.matrix(x)[1] TRUE> dim(y)<-c...
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第一课
Data Source-->ETL-->Data Warehouses/Data marts-->Data Exploration-->Data Mining-->Data Presentations-->Making Decisions 数据输入：txt，exel，db等各种数据类型 创建向量和矩阵函数：c...
