c_pumpkin的博客

#构造矩阵a=matrix(c(1,2,3,4),ncol=2,byrow=T)b=matrix(c(5,6,7,8),ncol=2,byrow=F)nrow表示行数；ncol表示列数;byrow表示按行排列#c(a)表示“按列拉直”矩阵a#cbind()把自变量横向拼成一个大矩阵x1=rbind(c(1,2),c(3,4))rbind()表示把自变量纵向拼成一个大矩阵

回归分析法主要解决的问题；1、确定变量之间是否存在相关关系，若存在，则找出数学表达式；2、根据一个或几个变量的值，预测或控制另一个或几个变量的值，且要估计这种控制或预测可以达到何种精确度。 线性回归模型的五个基本假设：1.零均值假定：假设随机扰动项的期望或均值为零2.同方差和无自相关假定：假设随机扰动项互不相关且方差相同3.随机扰动项与解释变量不相关假定：假设随机扰动项...

01.描述性统计基本知识：描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。描述性统计量包括均值、方差、标准差、最大值、最小值、极差、中位数、分位数、众数、变异系数、中心矩、原点炬、偏度、峰度、协方差和相关系数。数据的分布特征：分布的集中趋势，反应各数据向其中心值靠拢或聚集的程度（平均数，中位数，四分位数，众数）分布的离散程度，反应各数据远离其中心值的...

学习目标：在特征空间中找到一个分离超平面----一些基本概念---------函数间隔：分为函数间隔和几何间隔用线性分类方法求解非线性分类问题步骤：1）使用一个变换将原空间的数据映射到新空间2）在新空间里用线性分类学习方法从训练数据中学习分类模型核函数……建议参考：https://blog.youkuaiyun.com/winds_lyh/article/details/806...