r语言投票（r语言pivot_wider）
摘要：
本篇目录：1、有哪些值得推荐的数据可视化工具2、r语言贝叶斯判别先验概率怎么去... 本篇目录：
有哪些值得推荐的数据可视化工具
**Excel**：Excel 是微软公司的一款电子表格软件，它具有强大的数据分析和可视化功能。通过 Excel，你可以创建各种图表，如折线图、柱状图、饼图等，而且还可以进行数据透视和趋势分析。
**Tableau**：Tableau是一款流行的数据可视化工具，它具有快速、易用、灵活等特点。Tableau可以轻松创建各种图表类型，支持多维度数据分析和数据挖掘。它还提供了丰富的交互功能，如数据筛选、筛选提示、切片等。
FineBI，这就是一款非常适合使用的数据可视化软件工具，也是国内很多企业都会使用的。
值得推荐的数据可视化工具：Visual.ly Visual.ly是一个综合图库和信息图表生成器，相当于可视化的内容服务，提供了大量信息图模板。它在内容上比一般的视觉分析工具表达更深入。
数据可视化工具有哪些？国内外都挺多的，推荐几款国内的数据可视化工具，如帆软、镝数、华为云、阿里云、网易有数、迪赛智慧数。这几款都是好用的，其中的迪赛智慧数个人更推荐些，原因如下：平台免费使用。
Tableau ：是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，只需要简单的拖拖拽拽，就可以做出数据分析。Tableau可以快速上手，对于不太掌握统计原理的人，也能完成非常有价值的分析。
r语言贝叶斯判别先验概率怎么去
1、（1）等概率（先验无知）：P（Yk）= 1/g（all groups equal）。
2、先验概率和后验概率的区别和联系是：验前概率就是通常说的概率，验后概率是一种条件概率，但条件概率不一定是验后概率。贝叶斯公式是由验前概率求验后概率的公式。这是与贝叶斯概率更新有关的两个概念。
3、男生总是穿长裤，女生则一半穿长裤一半穿裙子。
4、贝叶斯公式为利用搜集到的信息对原有判断进行修正提供了有效手段。在采样之前，经济主体对各种假设有一个判断（先验概率）。
5、先验概率与后验概率有不可分割的联系，后验概率的计算要以先验概率为基础。
机器学习有哪些算法
1、机器学习中常用的方法有：(1) 归纳学习 符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习(发现学习)：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。
2、机器学习的算法包括：监督学习、非监督学习和强化学习。支持向量机：是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。
3、学习向量量化算法（简称 LVQ）学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。
4、无监督学习是另一种常用的机器学习方法。在无监督学习中，算法从未标记的数据中学习，通常用于数据挖掘和聚类。
5、直线的斜率和截距可以预测因变量的值。该算法是最简单和最常用的机器学习算法之一。逻辑回归逻辑回归算法基于一个概率模型，用于预测给定数据集的类别。该算法通过计算每个类别的概率，并将概率最高的类别作为预测结果。
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