神经网络在统计中的应用初探
发布时间:2023-02-08 09:52
机器学习是人工智能及模式识别领域的研究热点,其理论和方法被广泛应用于工程应用和科学领域中解决复杂问题,决策树、K-均值聚类、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、神经网络等算法对数据深度分析和挖掘有着重要的作用。学习数据挖掘算法是新时代统计工作者一项必备的能力,缺少这种能力就无法驾驭统计大数,也很难在浩瀚的数据中获取真正的价值。
【文章页数】:2 页
【文章目录】:
目的和数据准备
数据导入和模型构建
模型检验和预测
本文编号:3737792
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