最详细的Origin 2024b安装教程

介绍:

Origin是一款数据分析和绘图的软件,具备统计、峰值分析和曲线拟合等分析功能,可以绘制出二维和三维图形。这款软件是我们科研路上必不可少的,但是一开始大家在使用这个软件的时候,肯定会被满屏的英文操作吓的打退堂鼓,心里默念无数遍:太难了,我不会。其实不是这样的,只要学会一些简单的操作就可以满足我们的日常使用。 

教程:

今天我就来分享一篇超详细的教程!作为科研和工程领域的数据分析神器,Origin软件功能强大,但很多小伙伴安装时总会遇到各种问题。别担心,我整理了这份无脑式的Origin教程,让你轻松搞定Origin2024全过程:

https://mp.weixin.qq.com/s/NJUncR92bG9j7UTNwi35Ig

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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