该书为空间数据分析与R语言实践，空间数据分析应用与R分为两个基本部分，第一部分介绍R包、函数、类和处理空间数据的方法，包括空间数据的访问和可视化、数据导入和导出成多种数据格式、以及开源R和地理信息系统间的接口。
第二部分介绍了更专业的各种空间数据分析的方法，包括空间点模式分析、面数据分析与建模、数据相关分析、插值和地统计学以及疾病的制图。
空间数据分析方法范围覆盖了从标准的技术到新的发展，从目录上我们可以看出内容的全面性和新颖性。
第二部分介绍了更专业的各种空间数据分析的方法，包括空间点模式分析、面数据分析与建模、数据相关分析、插值和地统计学以及疾病的制图。
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2024/9/30 5:08:19
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中南财经政法大学432统计学复习资料，本资料经本人考研复习一年整理所得，里面详细介绍了中南财应用统计考研的初试，复试，录取流程及部分真题。
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该资源为2015、2019年北京师范大学432统计学考研真题，资源高清无水印哦！该资源为2015、2019年北京师范大学432统计学考研真题，资源高清无水印哦！
2024/8/15 13:45:53
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准确了解用户对视频热度的选择（PP）的差异性对丰富的用户画像，提高个性化服务精确度和优化产品提供方收益等方面大有替代益。
目前只有少量的统计学方面的研究，在数据稀疏或者大规模启动的情况下不确定性的正确性。
基于大规模商业在线视频流媒体系统的用户观影数据，此处对用户的视频热度替换进行了多角度刻画分析，着重提出了两个基于协同过滤（CF）的算法来预测用户对视频热度的替代。
具体贡献如下：1）通过空模型假设对比实验，发现并非所有用户都偏好热度高的视频；
大多数用户有较广泛的优选范围，但用户之间2）设计了基于最近邻居的（NNI）和基于矩阵分解的（MFI）用户热度首选预测模型。
实验证明，当数据稀疏度低于48％的时候，用NNI或MFI算法初始化所得的用户热度替代比传统方法统计所得的结果更准确。
越稀疏的情况下，这种优势越明显。
此工作对视频系统中推荐服务设计和用户体验优化具有参考意义。
目前只有少量的统计学方面的研究，在数据稀疏或者大规模启动的情况下不确定性的正确性。
基于大规模商业在线视频流媒体系统的用户观影数据，此处对用户的视频热度替换进行了多角度刻画分析，着重提出了两个基于协同过滤（CF）的算法来预测用户对视频热度的替代。
具体贡献如下：1）通过空模型假设对比实验，发现并非所有用户都偏好热度高的视频；
大多数用户有较广泛的优选范围，但用户之间2）设计了基于最近邻居的（NNI）和基于矩阵分解的（MFI）用户热度首选预测模型。
实验证明，当数据稀疏度低于48％的时候，用NNI或MFI算法初始化所得的用户热度替代比传统方法统计所得的结果更准确。
越稀疏的情况下，这种优势越明显。
此工作对视频系统中推荐服务设计和用户体验优化具有参考意义。
2024/8/10 16:42:34
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本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，着重介绍如何用数据挖掘知识解决各种实际问题，涉及学科领域众多，适用面广。
,书中涵盖5个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。
除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。
目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。
,本书特色,·包含大量的图表、综合示例和丰富的习题。
,·不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。
,·网上配套教辅资源丰富，包括ppt、习题解答、数据集等。
,书中涵盖5个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。
除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。
目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。
,本书特色,·包含大量的图表、综合示例和丰富的习题。
,·不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。
,·网上配套教辅资源丰富，包括ppt、习题解答、数据集等。
2024/8/8 5:39:31
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经典统计学教材《统计推断》的习题答案，作者是GeorgeCasella，非常全，每一题都有详细解答。
2024/6/30 14:34:36
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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