#统计学# #数学分析[超话]# The Role of Data Wrangling 数据整理的作用 【在线阅读章节 https://t.cn/A6zY8CTZ】
章节介绍: 柯勒律治(Samuel Taylor Coleridge)在《古舟子咏》(Rime of the Ancient Mariner)中的名言:数据的有用程度在很大程度上取决于分析师对数据的分析能力。尽管处理数据的技术有所进步,但分析师仍要花费大量时间来获取数据、诊断数据质量问题并将数据预处理成可用的形式。研究表明,这部分的数据分析过程是最繁琐且耗时的部分。通常会消耗分析师50% - 80%的时间(参见Wickham 2014;Dasu和Johnson 2003)。尽管存在这些挑战,数据整理仍然是实现可视化和统计建模的基本构件。只有通过数据整理,我们才能使数据变得有用。因此,有效和高效地执行数据整理任务的能力对于各自领域的专家数据分析师至关重要。
章节介绍: 柯勒律治(Samuel Taylor Coleridge)在《古舟子咏》(Rime of the Ancient Mariner)中的名言:数据的有用程度在很大程度上取决于分析师对数据的分析能力。尽管处理数据的技术有所进步,但分析师仍要花费大量时间来获取数据、诊断数据质量问题并将数据预处理成可用的形式。研究表明,这部分的数据分析过程是最繁琐且耗时的部分。通常会消耗分析师50% - 80%的时间(参见Wickham 2014;Dasu和Johnson 2003)。尽管存在这些挑战,数据整理仍然是实现可视化和统计建模的基本构件。只有通过数据整理,我们才能使数据变得有用。因此,有效和高效地执行数据整理任务的能力对于各自领域的专家数据分析师至关重要。
#统计学# #数学分析[超话]# Robust and sparse k-means clustering for high-dimensional data 高维数据的稳健稀疏k-均值聚类 【在线阅读原文 https://t.cn/A6zYjSp0】
摘要: 在实际应用场景中,由于可能出现的异常值和现有的噪声变量,组的识别是一个重大挑战。因此,需要一种聚类方法,能够在没有事先了解的情况下,揭示包含离群值和噪声变量的数据中的组结构。在本文中,我们提出了一个基于k均值的算法,该算法包含一个加权函数,可以为每个观测值自动分配权重。为了处理噪声变量,在由观测权重调整的目标函数中使用套索型惩罚。最后,我们介绍了一个基于改进的缺口统计量来选择聚类数量和变量的框架。对模拟数据和真实数据进行的实验表明,该方法可以同时识别组、离群值和信息变量。
摘要: 在实际应用场景中,由于可能出现的异常值和现有的噪声变量,组的识别是一个重大挑战。因此,需要一种聚类方法,能够在没有事先了解的情况下,揭示包含离群值和噪声变量的数据中的组结构。在本文中,我们提出了一个基于k均值的算法,该算法包含一个加权函数,可以为每个观测值自动分配权重。为了处理噪声变量,在由观测权重调整的目标函数中使用套索型惩罚。最后,我们介绍了一个基于改进的缺口统计量来选择聚类数量和变量的框架。对模拟数据和真实数据进行的实验表明,该方法可以同时识别组、离群值和信息变量。
#学科教学数学[超话]#
【三跨南师大学科数学经验贴】
楼主本科是东北二本学校,原来是学会计的,愁工作,大三下学期开始准备考研。本帖分享一下考研路上的小诀窍,持续更新,希望大家能够支持[可爱]
南师大学科数学,专硕,两年制
公共课是政治和英语二
专业课是333和865
公共课满分100,专业课满分150
四门科目合计500
南师大专业课自主命题,333没有大纲
865推荐书籍《数学分析》上下册
(华东师范版本)
《高等代数》,官网说用第二版,第二版已经买不到了,建议用第四版[挤眼]
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