解释结构模型ISM(1)系统结构的表达
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ISM之建立递阶结构图的规范法(2)区域划分
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ISM之建立递阶结构图的实用法(1)操作步骤
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ISM之建立递阶结构图的规范法(4)骨架矩阵&递阶结构
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ISM之建立递阶结构图的规范法(3)级位划分
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AHP操作步骤(1)建立评价系统的递阶层次结构
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ISM之建立递阶结构图的实用法(2)实用法的缺陷
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一维核密度估计(4) 最优带宽的选择方法
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P-中值选址模型(1) 原理
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一元线性回归分析(5)回归方程的显著性检验
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k-means聚类的原理
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灰色关联分析(1)操作步骤
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无约束最优化方法之牛顿法
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最大覆盖选址模型(1) 原理
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单因素方差分析(5)案例分析
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二分类ROC曲线（1）ROC曲线的绘制
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如何用k-means对高维数据聚类？
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指标赋权简介
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单因素方差分析(2)平方和分解及其数字特征
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DBSCAN聚类算法的基本原理
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熵权(值)法(2)基本原理和操作步骤
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如何用SPSS来绘制ROC曲线
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詹克斯(jenks)自然断点法(2)基本性质
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k-means聚类的案例讲解
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一维核密度估计(1)核函数
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解释结构模型ISM的代码实现及软件开发
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集合覆盖选址模型(1)原理
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一元线性回归分析(2)残差与σ²的估计
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主成分分析的基本原理（1）数据标准化&构造协方差矩阵
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（2）Z-score标准化
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多分类ROC曲线 (1)宏平均法
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DBSCAN聚类算法的编程实现(1) 寻找核心对象
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主成分分析的基本原理（2）点在方向向量上的投影
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主成分分析的基本原理（3）求解方向向量
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一元线性回归分析(1)β0,β1的最小二乘估计
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一维核密度估计(2)核密度估计的性质
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(1) min-max标准化
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TOPSIS理想解法(3)案例分析
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定步长梯度下降算法
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岭回归(3)岭参数k的选择
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凝聚层次聚类的编程实现(1)数据标准化和构建距离函数