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机器学习与数据科学 机器学习和数据挖掘：回归[线性（选择和收缩，降维，超出线性范围）和非线性回归（逻辑，K-NN，树）]，交叉验证（LOOCV，K折，偏差与方差） ，分类（LDA，QDA，K-NN，物流，树，SVM），聚类（PCA，K-Means，分层）本课程将介绍数据挖掘/统计学习的主要主题，包括：统计基础，数据可视化，分类，回归，聚类。 重点将放在统计学习方法，其背后的模型，直觉和假设以及对实际问题的应用上。 您可以在stats 415项目文件夹中找到我的最终项目。 项目总结 实施整个学期学习的所有分类器，以预测通过BMI分类的美国肥胖率，其中最佳分类器为7倍KNN，预测准确性为81.54％ 分析模型选择方法以提供最佳模型并找到最佳预测因子； 结论是可以根据收入，饮食习惯，运动习惯和购物习惯来非参数地预测BMI

Stats_2.6.6(最低10.13)

PHP Stats 是一个用于支持 PHP 的网站的统计包。 PHP stats 的目标是提供流行的 stat 程序（如 Mini Tab）中的所有功能。 要查看演示，请访问 phpstats.sourceforge.net/demo/demo.php

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设计模式类角色扮演游戏 由 Sami Awwad 和 Samir Ouahhabi 创建。 基于文本的线性 RPG 游戏利用 SQLite 数据库生成随用户级别扩展的随机物品和物品。 我的工作主要涉及 Stats 和 Items，包括创建它们的类。