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分類:  程式與統計

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開發一個免費App能賺多少錢? 靠 AdMob 廣告月收3萬實例分享

發表於 2018-10-072020-10-12 jamleecute3 則留言分類為《 程式與統計, 統計分析》

相信很多人都跟我一樣會好奇一個只有放廣告的免費app能賺多少錢呢? 剛好最近有位朋友分享給我他的一個app的 Google Admob 收入報表,原來他的app […]

jeshoots-com-219386-unsplash

ggplot2 theme : 3 elements – text, line, rectangle | R 資料視覺化 – part2

發表於 2018-09-262020-07-03 jamleecute留下留言分類為《 程式與統計, 資料視覺化》

使用ggplot2套件完成基本的資料視覺化後,就是調整整體繪圖的外觀色彩,此時主要使用的圖層就是 ggplot2 theme(),來調整非資料面的繪圖的三大元素 […]

資料標準化 data scaling

資料標準化(Data Scaling)對複回歸分析(Mutiple Regression)的影響 | R統計

發表於 2018-09-252020-07-03 jamleecute留下留言分類為《 程式與統計, 統計模型》

在進行多元線性回歸分時,會遇到多變數彼此單位標準不一致的情況,如果想要比較回歸方程式不同解釋變數的估計參數彼此間的大小關係時,若沒有進行-資料標準化-之處理,是 […]

lauren-mancke-60627-unsplash

dual y-axis plotting 雙Y軸 繪圖 | R 資料視覺化 Data Visualization 小技巧

發表於 2018-09-212020-07-03 jamleecute留下留言分類為《 程式與統計, 資料視覺化》

很多時候在比較不同單位的資料走勢時,比如說身高v.s.體重或氣溫v.s.降雨量,會需要雙Y軸(dual y-axis)來繪製,除了有效標記不同資料單位區間大小, […]

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Principal Components Analysis (PCA) | 主成份分析 | R 統計

發表於 2018-09-102020-07-03 jamleecute1 則留言分類為《 程式與統計, 統計模型》

主成份分析(principal components analysis, PCA)的應用非常廣泛,可以簡化資料維度資訊,用最精簡的主成份特徵來解釋目標變數的最大 […]

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Partitional Clustering 切割式分群 | Kmeans, Kmedoid | Clustering 資料分群

發表於 2018-09-072019-04-14 jamleecute4 則留言分類為《 程式與統計, 統計模型》

Partitional Clustering, 切割式分群,屬於資料分群屬的一種方法。資料分群屬於非監督式學習,所處理的資料是沒有正確答案/標籤/目標變數可參考 […]

kyle-glenn-686350-unsplash

Hierarchical Clustering 階層式分群 | Clustering 資料分群 | R 統計

發表於 2018-09-052020-07-03 jamleecute6 則留言分類為《 程式與統計, 統計模型》

Hierarchical Clustering, 屬於資料分群的一種方法。資料分群屬於非監督式學習,處理的資料是沒有正確答案/標籤/目標變數可參考的。常見的分群 […]

markus-spiske-187777-unsplash

Tree Surrogate | Tree Surrogate Variables in CART | R 統計

發表於 2018-09-022019-04-14 jamleecute留下留言分類為《 程式與統計, 統計模型》

Tree Surrogate 樹替代是決策樹CART演算法裡面內建的處理遺失值的一個很棒的演算法。只要資料列有目標變數搭配只少一個未遺失的特徵值,即可進行遺失值 […]

chang-duong-372839-unsplash

資料處理-實用的10個小技巧 | Data Processing Basics FAQ | R 語言

發表於 2018-09-012018-11-22 jamleecute留下留言分類為《 程式與統計, 資料處理》

本篇整理了使用R語言進行 資料處理(Data Processing) 的 Top 10 FAQ,為了節省健忘的自己反覆google stackoverflow的 […]

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