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鐵人賽影片教學 DAY 1

R語言-預測方法大全系列第 1 篇

技術 [Day-1] R語言預測大全簡介

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Denny Chang ‧ 2020-09-01

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鐵人賽影片教學 DAY 25

R語言-預測方法大全系列第 25 篇

技術 [Day-25] 預測操作--SARIMA前提&參數調整 (SARIMA tuning in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-25

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鐵人賽影片教學 DAY 15

R語言-預測方法大全系列第 15 篇

技術 [Day-15] 預測操作--決策樹-下 (CART-pruning tree in r)

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 若內容有誤，還請留言指正，謝謝您的指教 #影片程式碼 #延續DAY14 printcp(dtreeM) #最佳cp =...

Denny Chang ‧ 2020-09-15

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鐵人賽影片教學 DAY 2

5分鐘學統計：理論與程式應用系列第 2 篇

技術 5分鐘學統計 - Day2 隨機變數

隨機變數 (Random Variable)，是統計、資料分析中非常重要的概念。變數 (Variable)，顧名思義就是數值會改變的數，當中會包含不同數值，稱...

stevengg3463 ‧ 2022-09-13 ‧團隊NTUEPM_STAT LIFE

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鐵人賽影片教學 DAY 20

R語言-分群(clustering)的實戰應用系列第 20 篇

技術 [Day-20] R語言 - 分群應用(二) 離群值偵測 - 上 ( detect outlier by clustering in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 ## 應用二: 離群偵測(數值) #### data(iris) boxplot(iris$Sepal.L...

Denny Chang ‧ 2021-09-20

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鐵人賽 Data Technology DAY 25

你都在公司都在幹啥R？ R語言資料分析經驗分享系列第 25 篇

技術【25】當老闆扎了兩下眼問：那我們手邊資料有什麼情境適合這樣分段處理的嗎？

昨天有提到，有些耗時的事情我們並不希望每次資料分析時都在重新做一遍，那鐵人賽到今天有，有想到我們之前做的什麼事情需要耗費大量時間嗎？沒錯，在跟Google 要取...

Capillary J ‧ 2018-01-11 ‧團隊神功護體

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技術 0─Hello World! My name is Eric HSIEH.

如同學習任何一種程式語言一般，都是以Hello World!為開頭，作為旅程的起點。 Hello World! My name is Eric HSIEH...

Eric HSIEH ‧ 2019-03-04

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鐵人賽 Data Technology DAY 13

你都在公司都在幹啥R？ R語言資料分析經驗分享系列第 13 篇

技術【13】當老闆很想瞭解：既然現在有了這些農產品行情資料，那你可以幫我找今年一月中，平均上價高於200且交易量前幾名的作物是哪些嗎？

今天的內容算是前幾天的複習，如果大家熟悉前幾天介紹的dplyr ，那麼這次老闆交代的任務其實非常簡單，首先，我們使用list.files 把所有下載下來的資料集...

Capillary J ‧ 2017-12-30 ‧團隊神功護體

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鐵人賽 Data Technology DAY 7

你都在公司都在幹啥R？ R語言資料分析經驗分享系列第 7 篇

技術【07】當老闆發問：OK，現在加幾個條件，請問公司營收最高的三個月中，而且用信用卡付款中的訂單，賣最好的是哪些種類的商品呢？

在資料分析時，很多時候我們都會想去除一些不感興趣的資料，這時我們可以用到filter() 這個函數，用起來也非常簡單，只要把判斷式放入即可，我們先將原始資料如先...

Capillary J ‧ 2017-12-24 ‧團隊神功護體

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鐵人賽影片教學 DAY 28

R語言-預測方法大全系列第 28 篇

技術 [Day-28] 預測操作--SARIMA&斷點 (break points in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-28

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鐵人賽 AI & Data DAY 5

機器學習與資料視覺化的筆記[R、Python] 系列第 5 篇

技術 Day 5. 資料前處理 [R]

資料前處理篩選資料合併資料切分、分割資料其他資料整理在進行資料分析時最耗時的步驟其實是資料的前處理，他會花掉我們大半的時間~~今天要整理的就是一些...

yylee12 ‧ 2022-09-16 ‧團隊NTUEPM_STAT LIFE

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鐵人賽 Data Technology DAY 19

你都在公司都在幹啥R？ R語言資料分析經驗分享系列第 19 篇

技術【19】當老闆突然(再)^4問：用了多次k-means 後真的有比較好嗎？說說看啊！

昨天我們只有把結果分出來，今天我們就來比較這樣的方法有哪些差異吧。首先是多次k-means 的結果如下：可以看到分成了24組，為了對照方便，單一次k-me...

Capillary J ‧ 2018-01-05 ‧團隊神功護體

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鐵人賽影片教學 DAY 7

5分鐘學統計：理論與程式應用系列第 7 篇

技術 5分鐘學統計 - Day7 何謂參數、統計量

昨天介紹了母體和樣本的概念，有了這個基本概念後，今天和大家介紹什麼是參數、統計量。參數和統計量是在做統計推論時非常重要的觀念，絕大多數的統計統計方法都離不開這兩...

stevengg3463 ‧ 2022-09-18 ‧團隊NTUEPM_STAT LIFE

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鐵人賽影片教學 DAY 17

R語言-預測方法大全系列第 17 篇

技術 [Day-17] 預測操作--隨機森林-上 (random forest in r)

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鐵人賽影片教學 DAY 3

R語言-預測方法大全系列第 3 篇

技術 [Day-3] 預測觀念2-資料清洗(na值處理)

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鐵人賽 AI & Data DAY 13

機器學習與資料視覺化的筆記[R、Python] 系列第 13 篇

技術 Day 13. [分類] KNN [R]

Classification: knn 「分類」K-Nearest Neighbors (KNN) 「K值」的選擇 [R Code]KNN 範例 KNN 的優...

yylee12 ‧ 2022-09-24 ‧團隊NTUEPM_STAT LIFE

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鐵人賽影片教學 DAY 22

R語言-預測方法大全系列第 22 篇

技術 [Day-22] 預測操作--SVM-上 (SVM predict in r)

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Denny Chang ‧ 2020-09-22

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鐵人賽影片教學 DAY 13

R語言-分群(clustering)的實戰應用系列第 13 篇

技術 [Day-13] R語言 - GMM高斯混和模型實作-上 ( GMM in R.Studio )

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Denny Chang ‧ 2021-09-13

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鐵人賽 AI & Data DAY 28

機器學習與資料視覺化的筆記[R、Python] 系列第 28 篇

技術 Day 28. Ensemble Learing 集成學習(二) Bagging, Adaboost, Logitboost [R]

Ensemble Learing 集成學習(二) Bagging, Adaboost, Logitboost 前言 Bagging、Bagging Trees...

yylee12 ‧ 2022-10-09 ‧團隊NTUEPM_STAT LIFE

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鐵人賽影片教學 DAY 5

R語言-分群(clustering)的實戰應用系列第 5 篇

技術 [Day-5] R語言 - 分群前處理 ( Clustering Preprocessing )

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Denny Chang ‧ 2021-09-05

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鐵人賽影片教學 DAY 20

R語言-預測方法大全系列第 20 篇

技術 [Day-20] 預測操作--xgb-中 (xgb tuning in r)

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鐵人賽影片教學 DAY 23

5分鐘學統計：理論與程式應用系列第 23 篇

技術 5分鐘學統計 - Day23 F檢定

前面介紹過的檢定方法像Z檢定和T檢定，是我們對於連續變數的母體平均感興趣時可以使用的。而卡方檢定是適用於類別資料的檢定方法。今天要講的F檢定，感興趣的目標則是...

stevengg3463 ‧ 2022-10-04 ‧團隊NTUEPM_STAT LIFE

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鐵人賽影片教學 DAY 11

5分鐘學統計：理論與程式應用系列第 11 篇

技術 5分鐘學統計 - Day11 Z檢定、T檢定

今天正式進入統計上經典的幾個假說檢定方法。首先要介紹的是Z檢定和T檢定，這兩種檢定都是用在檢定母體平均數時的檢定，在實務上非常實用。今天簡單介紹了常態分配和T分...

stevengg3463 ‧ 2022-09-22 ‧團隊NTUEPM_STAT LIFE

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鐵人賽影片教學 DAY 16

R語言-預測方法大全系列第 16 篇

技術 [Day-16] 集成學習簡介(ensemble learning introduction)

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Denny Chang ‧ 2020-09-16

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鐵人賽影片教學 DAY 12

R語言-分群(clustering)的實戰應用系列第 12 篇

技術 [Day-12] R語言 - K - prototype 實作 ( K - prototype in R.Studio)

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Denny Chang ‧ 2021-09-12

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鐵人賽影片教學 DAY 11

R語言-分群(clustering)的實戰應用系列第 11 篇

技術 [Day-11] R語言 - K - mode 實作 ( K - mode in R.Studio)

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 library(naniar) data(iris) any_na(iris) #前置1: chk NA...

Denny Chang ‧ 2021-09-11

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鐵人賽影片教學 DAY 29

R語言-預測方法大全系列第 29 篇

技術 [Day-29] 預測觀念9-提升模型準確度(minimize predict error)

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Denny Chang ‧ 2020-09-29

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鐵人賽影片教學 DAY 3

R語言-分群(clustering)的實戰應用系列第 3 篇

技術 [Day-3] R語言 - 分群分類傻傻分不清楚~ (clustering vs classification)

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Denny Chang ‧ 2021-09-03

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鐵人賽影片教學 DAY 4

R語言-分群(clustering)的實戰應用系列第 4 篇

技術 [Day-4] R語言 - 分群重點演算法 ( Clustering Algorithm )

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Denny Chang ‧ 2021-09-04

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鐵人賽影片教學 DAY 10

R語言-分群(clustering)的實戰應用系列第 10 篇

技術 [Day-10] R語言 - kernel K - means 實作 ( kernel K - means in R.Studio)

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Denny Chang ‧ 2021-09-10

技術 [Day-1] R語言預測大全簡介

技術 [Day-25] 預測操作--SARIMA前提&參數調整 (SARIMA tuning in r)

技術 [Day-15] 預測操作--決策樹-下 (CART-pruning tree in r)

技術 5分鐘學統計 - Day2 隨機變數

技術 [Day-20] R語言 - 分群應用(二) 離群值偵測 - 上 ( detect outlier by clustering in R.Studio )

技術 【25】當老闆扎了兩下眼問：那我們手邊資料有什麼情境適合這樣分段處理的嗎？

技術 0─Hello World! My name is Eric HSIEH.

技術 【13】當老闆很想瞭解：既然現在有了這些農產品行情資料，那你可以幫我找今年一月中，平均上價高於200且交易量前幾名的作物是哪些嗎？

技術 【07】當老闆發問：OK，現在加幾個條件，請問公司營收最高的三個月中，而且用信用卡付款中的訂單，賣最好的是哪些種類的商品呢？

技術 [Day-28] 預測操作--SARIMA&斷點 (break points in r)

技術 Day 5. 資料前處理 [R]

技術 【19】當老闆突然(再)^4問：用了多次k-means 後真的有比較好嗎？說說看啊！

技術 5分鐘學統計 - Day7 何謂參數、統計量

技術 [Day-17] 預測操作--隨機森林-上 (random forest in r)

技術 [Day-3] 預測觀念2-資料清洗(na值處理)

技術 Day 13. [分類] KNN [R]

技術 [Day-22] 預測操作--SVM-上 (SVM predict in r)

技術 [Day-13] R語言 - GMM高斯混和模型 實作-上 ( GMM in R.Studio )

技術 Day 28. Ensemble Learing 集成學習(二) Bagging, Adaboost, Logitboost [R]

技術 [Day-5] R語言 - 分群前處理 ( Clustering Preprocessing )

技術 [Day-20] 預測操作--xgb-中 (xgb tuning in r)

技術 5分鐘學統計 - Day23 F檢定

技術 5分鐘學統計 - Day11 Z檢定、T檢定

技術 [Day-16] 集成學習簡介(ensemble learning introduction)

技術 [Day-12] R語言 - K - prototype 實作 ( K - prototype in R.Studio)

技術 [Day-11] R語言 - K - mode 實作 ( K - mode in R.Studio)

技術 [Day-29] 預測觀念9-提升模型準確度(minimize predict error)

技術 [Day-3] R語言 - 分群分類 傻傻分不清楚~ (clustering vs classification)

技術 [Day-4] R語言 - 分群重點演算法 ( Clustering Algorithm )

技術 [Day-10] R語言 - kernel K - means 實作 ( kernel K - means in R.Studio)

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技術【25】當老闆扎了兩下眼問：那我們手邊資料有什麼情境適合這樣分段處理的嗎？

技術【13】當老闆很想瞭解：既然現在有了這些農產品行情資料，那你可以幫我找今年一月中，平均上價高於200且交易量前幾名的作物是哪些嗎？

技術【07】當老闆發問：OK，現在加幾個條件，請問公司營收最高的三個月中，而且用信用卡付款中的訂單，賣最好的是哪些種類的商品呢？

技術【19】當老闆突然(再)^4問：用了多次k-means 後真的有比較好嗎？說說看啊！

技術 [Day-13] R語言 - GMM高斯混和模型實作-上 ( GMM in R.Studio )

技術 [Day-3] R語言 - 分群分類傻傻分不清楚~ (clustering vs classification)