统计软件Titanic课堂作业

1.朴素贝叶斯

贝叶斯统计：支持度&置信度

有原理&手写实现：

『原创』机器学习算法的R语言实现（三）：朴素贝叶斯分类器

有实例+词云&e1061R包实现：

朴素贝叶斯算法和R语言

（可能是R的自带包）案例+实现：

R语言与机器学习学习笔记（分类算法）（3）朴素贝叶斯算法

另外一个常用包（klaR）：

朴素贝叶斯分类——R语言e1071 and klaR包初体验

2.列联表的运用

R语言学习笔记 —— table 函数的应用

（混淆矩阵）

3.Others

ifelse判断语句：

R中ifelse、which、%in%的用法

iflelse(y%in%z,which(y==z,0)  ##若y值包含在z值中，输出对应位置，否则输出0

选取数据框中的列：

titanic[,c("Survived","Sex")]

一个判断语句：

titanic$Child[titanic$Age<18]<-1

ROC曲线：

二分类模型的评价问题（查准率查全率&调和平均数）

年龄age有缺失值

线性回归

逻辑回归

决策树

SVM

朴素贝叶斯

K最近邻算法

K均值算法

随机森林算法

降维算法

Gradient Boost 和 Adaboost 算法

统计软件Customer个人作业(2)

1.偏度系数&峰度系数的计算

2.添加正态分布密度曲线&核密度曲线

核密度：

什么是核密度估计？如何感性认识？

3.图例的设置

4.箱线图的绘制

5.复式直方图的绘制