原文：✪​ 教程 | 如何用R进行数据挖掘？（上）
R语言学习笔记
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60 个实用的 R 语言技巧（转载）
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R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理
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(二)异常值分析
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【R分享|实战】科白君教你相关性分析及其绘图
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多元时间序列数据的预测和建模
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主元分析(PCA)理论分析及应用
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解疑答惑 | 缺失值真的要被无情抛弃吗？
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10种线性代数在数据科学中的强大应用（内附多种资源）
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统计模型分析
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主成分分析、线性回归-简要说明
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降维算法原理篇：主成分分析PCA、奇异值分解SVD、因子分析法FA、独立成分分析ICA等原理详推
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通俗易懂的讲解奇异值分解(SVD)和主成分分析(PCA)
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统计分析中的各种A
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哈佛R语言课程--2.R语法与数据结构
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共线性的诊断与评价名词解释
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矩阵与矩阵乘积简介
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线性代数在数据科学中的十个强大应用（一）
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机器学习：降维技术完整指南
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Andrew Ng机器学习记录（一）
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深度学习模型的构建
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入数据科学大坑，我需要什么样的数学水平？
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r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现
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缺失值分析：多重插补后应该用哪一次的插补结果进行最终的数据分析？
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缺失值处理的现代方法
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