哈林教授决策理论分析讲义

通过SPSS软件的Analyze菜单，用户可以执行一系列统计分析操作，涵盖多种统计方法的选择与应用。 SPSS的用户界面设计直观，便于用户进行数据分析。

VIC 模型是由多所大学研究人员共同开发的大尺度分布式水文模型。它也称为“可变下渗容量模型”。

吴信东教授的十大算法课件，结构清晰、内容扎实，是那种一看就想收藏的资料。英文教材直接对标主流学术内容，适合做深度阅读或者复习用。 十大算法的内容安排比较合理，从C4.5、Apriori到k-means和SVM，每个都配了图解和基本公式。要是你平时写点数据相关的前端 demo，比如可视化决策树、聚类图，这些算法就挺有参考价值。 英文版讲义有点像那种你一边读一边想翻译的感觉，不过好处是术语和原始定义都保留了，查文献、对接英文技术文档比较方便。还有 PDF 版本，排版也比较舒服，眼睛不累。 如果你想系统性了解经典的机器学习算法，或者做数据挖掘可视化项目，这份讲义就挺合适的。附上几个还不错的相关文章，

这份由华裔教授撰写的ID3算法PPT，以清晰易懂的方式揭示了ID3算法的计算步骤。PPT内容图文并茂，生动地解释了决策树的概念，并阐述了如何利用决策树进行实际应用。

内容中还包含相关的Matlab程序代码，演示如何绘制数学曲线。

黑白风格的 DS 证据理论，挺适合搞规则合成和冲突的场景。你要是研究像防火墙规则优化、数据挖掘啥的，点进来看看挺值。里面那套合成规则讲得蛮清楚，思路也比较系统。嗯，尤其是你遇到多源信息决策冲突的时候，参考这个真能省不少事。

确定因子变量的主成分讲义，内容挺系统，适合想用SPSS搞明白 PCA 的朋友。讲义从变量筛选到解释维度，流程清楚不啰嗦，配套图表也比较直观，学起来还挺。 主成分算是降维里比较经典的招了，用来提炼几个代表性因子，替代原始一堆变量。比如问卷调查里 20 个问题，跑一遍 PCA，搞不好就能归成 3-4 个因子。 文档里搭配的案例挺贴地气的，都是实际数据，不是那种照本宣科的风格。你要是刚接触因子或者搞不清楚成分提取和旋转的逻辑，这讲义就挺有用了。 除了讲义，下面这些相关资料也推荐一起看，补全知识点： 主成分 - 概念入门蛮清晰 降维利器 - 降维逻辑讲得不错 Python 机器学习：主成

聚类方法的讲义 PPT，内容还挺实在的，适合做数据或市场细分的朋友参考一下。讲得比较清楚，从聚类的基本任务讲到系统聚类法，像k-means、欧式距离、Q-距离这些常见算法和概念都带到了，搭配案例用起来会更直观。 里面提到的样本分类和变量分类，是做初步探索时常见的做法，尤其是在你数据还比较“原始”的时候，用聚类先分个类，再去做判别、降维都比较方便。就像是先把人群按兴趣标签分个组，再研究他们的行为特征。 距离和相似性这块讲得也不啰嗦，比如用欧式距离判断相近，或者用余弦相似度看方向一致，其实你在用sklearn的时候经常得选这些参数，有这个讲义打底，心里会更有谱。 另外提到的系统聚类法，其实挺适合做

方差的教学讲义用得还挺顺手的，尤其是对用 SPSS 数据的同学来说，内容够系统，讲得也不枯燥。讲义的排版还不错，图表清晰，代码少但逻辑清楚，适合边看边实操。配套的相关资源也挺全，像是多元方差、协方差，还有 Excel 怎么做方差，基本上你能想到的统计场景都能找到门路。 如果你刚接触 SPSS 或者想快速搞懂方差的套路，这套讲义可以当工具书来翻，效率还蛮高的。