Remarkableadvancesincomputationanddatastorageandthereadyavailabilityofhugedatasetshavebeenthekeystothegrowthofthenewdisciplinesofdataminingandmachinelearning,whiletheenormoussuccessoftheHumanGenomeProjecthasopenedupthefieldofbioinformatics.Theseexcitingdevelopments,whichledtotheintroductionofmanyinnovativestatisticaltoolsforhigh-dimensionaldataanalysis,aredescribedhereindetail.Theauthortakesabroadperspective;forthefirsttimeinabookonmultivariateanalysis,nonlinearmethodsarediscussedindetailaswellaslinearmethods.Techniquescoveredrangefromtraditionalmultivariatemethods,suchasmultipleregression,principalcomponents,canonicalvariates,lineardiscriminantanalysis,factoranalysis,clustering,multidimensionalscaling,andcorrespondenceanalysis,tothenewermethodsofdensityestimation,projectionpursuit,neuralnetworks,multivariatereduced-rankregression,nonlinearmanifoldlearning,bagging,boosting,randomforests,independentcomponentanalysis,supportvectormachines,andclassificationandregressiontrees.Anotheruniquefeatureofthisbookisthediscussionofdatabasemanagementsystems.Thisbookisappropriateforadvancedundergraduatestudents,graduatestudents,andresearchersinstatistics,computerscience,artificialintelligence,psychology,cognitivesciences,business,medicine,bioinformatics,andengineering.Familiaritywithmultivariablecalculus,linearalgebra,andprobabilityandstatisticsisrequired.Thebookpresentsacarefully-integratedmixtureoftheoryandapplications,andofclassicalandmodernmultivariatestatisticaltechniques,includingBayesianmethods.Thereareover60interestingdatasetsusedasexamplesinthebook,over200exercises,andmanycolorillustrationsandphotographs.

EnsembleMethodsFoundationsandAlgorithms的读书笔记，介绍boosting,bagging，adaboost等理论

matlab语言编写的机器学习的各种常用算法，包括svm,adboost,bagging,svm,决策树，贝叶斯准则等机器学习常用算法

建模分析师（数据分析师、数据挖掘工程师）理论基础：统计学、概率论、数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘（DM）软件要求：Excel、SQL（必要）&SPSSModeler、R、Python、SAS、Weka等（可选）分析方法要求：除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法、生存分析法、神经网路、决策树、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、典型相关分析、聚类分析法、关联规则、支持向量机、bagging、boosting等）和可视化技术。
业务分析能力：可以将业务目标转化为数据分析目标熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库架构建设针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析结果展现能力：报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。

在本文中，Boosting用于确定将基本预测变量聚合为Double-Bagging集合的顺序，并且通过基于两个启发式停止规则的早期停止聚集过程来构建子集合。
在所有调查的分类和回归问题中，修剪后的乐团在大多数情况下的表现要好于装袋，Boosting和完全随机排序的Double-Bagging乐团。
因此，当将预测精度，预测速度和存储要求都考虑在内时，所提出的方法可能是解决当前预测问题的好选择。

R语言回归方式以及机械学习方式的教学，课件是pdf方式R代码-机械学习方式搜罗遴选树、随机森林、svm、神经收集、boosting、bagging以及种种回归方式其中搜罗一些数据及例子以供参考。

本文通过在几个基准数据集上进行实验，研究了旋转森林集成方法在提高基本预测变量解决回归问题的泛化能力方面的功能，并与Bagging，RandomForest，Adaboost.R2和a单一回归树。
还研究了轮作林对其所含参数选择的敏感性。
在考虑的回归数据集上，可以看到Adaboost.R2通常胜过RotationForest，并且两者都优于RandomForest和一棵树。
关于袋装和轮换林，似乎他们之间没有明显的赢家。
此外，修剪树似乎对所有考虑的方法的功能都有一些不良影响。

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。