在上一期，我们介绍到了两样本均值的比较，但是现实中很多情况下，需要比较两组以上的均值，本章介绍的就是专门解决这一问题的。两观察值之间没有系统相关性；方差分析主要是看ANOVA表（在此之前也需要看是否存在方差齐性）解释类似独立样本检验，主要是看显著性。...

首先，我们需要使用函数来执行聚类。提供了大量的函数和工具箱，可以帮助用户在K-means算法中实现聚类操作。接下来，我们将通过一个实际的例子来介绍k-means聚类算法。参数表示我们希望在每次迭代中输出聚类算法的进展情况。聚类结果展示出，k-means算法可以有效聚类数据。...

time.clock.clock.小时）时间。例子()(s):在下面的编辑器中完成功能。小时格式表示输入时间。具有以下参数：时间24小时格式单个字符串s代表一个时间12-小时时钟格式（即：hh:mm:ssAM或者hh:mm:ssPM）。valid（请在留言区留下您的解决方案编程语言不限）...

当我们研究一个问题时，一般说来，如何全面收集数据的特征是全面调查，获得的是总体的全面统计数据，那么运用描述统计方法那就是认识总体的目的。本章我们从统计学与概率论的区别，引出了会总体和样本这两个基本概念，并进一步引出讲一下描述统计与推理统计的区别。...

‘接收’按钮所做的实际工作是到后台更改数据库中样本的状态，然后将改页面的信息全部查询出来，然后重新渲染页面。考虑到实际上只要样本的状态发生了改变，页面其他信息不变，所以我们可以在将样本状态更改成功后，就返回前台，直接将按钮换成‘已接收’的按钮。后台代码中去掉了对整个页面信息的查询，提高了速度。...

统计研究中的总体()，是指我们求取信息的对象全体，每个对象称为个体().基于对抽样的数据进行分析汇总得出的，不同样本对应不同的统计量。抽样调查就是通过统计量来估计总体的参数。以食堂调查为例，为了收集一年级新生对食堂饭菜质量的反馈，可以做如下设计：...

是一种框架算法,主要是通过对样本集的操作获得样本子集,然后用弱分类算法在样本子集上训练生成一系列的基分类器。他可以用来提高其他弱分类算法的识别率，也就是将其他的弱分类算法作为基分类算法放于框架中，通过框架对训练样本集的操作，得到不同的训练样本子集，用该样本子集去训练生成基分类器；...

关于正则化，下列说法中正确的是（A）关于特征选择，下列对Ridge回归和Lasso回归的说法正确的是：（B））来求解系数，下列关于正规方程的说法正确的是（多选）：（ABC）拓展阅读企业面试题线性回归的基本假设不包括下列哪个：（C）对于解释变量的所有目标值，随机误差项有相同的方差...

逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。3、逻辑回归损失函数推导及优化求代价函数回归的目的是寻找一个非线性函数的最佳拟合参数，求解过程可以由最优化算法完成。...

什么是逻辑回归什么是函数好了，接下来我们把aX+b带入t中就得到了我们的逻辑回归的一般模型方程：损失函数是什么所以数学家就想出了用log函数来表示损失函数。缺点：牛顿法是定长迭代，没有步长因子，所以不能保证函数值稳定的下降，严重时甚至会失败。逻辑回归的目标函数中增大L1正则化会是什么结果。...