pythonp文件转m文件

pythonp文件转m文件

py“文件和”。m”文件是两种不同编程语言的不同类型的文件,分别是Python和Matlab。您不能直接转换“.”。py "文件到an "。m”文件。但是,你可以在Matlab中编写一个类似的程序,并将其保存为一个”。m
Python810
R语言与统计-1:t检验与秩和检验

R语言与统计-1:t检验与秩和检验

一般根据数据是否符合正态分布,选择合适的统计方法: T检验,亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n&lt30),总体标准差σ未知的正态分布资料。t检验是用t分布理
Python120
r语言随机森林结果规则怎么显示

r语言随机森林结果规则怎么显示

通过投票得到。每棵树随机选择观测与变量进行分类器构建,最终结果通过投票得到。随机森林是通过自助法(boot-strap)重采样技术,从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练。#1.如果总体是自然数这样的等差数列,可以直接
Python250
r语言计算均方误差怎么判断

r语言计算均方误差怎么判断

1、RMSE(均方根误差)即标准误差:假如数据在A1:Z1标准方差用函数=STDEV(A1:Z1)方差用函数=VARA(A1:Z1)2、MRE(平均相对误差)Excel函数统计STDEV(Sd)计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再×
Python210
R语言ggcorrplot包绘制相关性热图

R语言ggcorrplot包绘制相关性热图

热图是科研论文中一种常见的可视化手段,而在转录组研究领域,我们常常需要分析一些基因与基因之间的相关性,来判断生物样本中是否存在共表达情况,以及共表达基因模块。除了基因集之间,其他方向,比如免疫细胞群体之间相关性,样本的相关性,也常常用相关性
Python160
r语言计算均方误差怎么判断

r语言计算均方误差怎么判断

1、RMSE(均方根误差)即标准误差:假如数据在A1:Z1标准方差用函数=STDEV(A1:Z1)方差用函数=VARA(A1:Z1)2、MRE(平均相对误差)Excel函数统计STDEV(Sd)计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再×
Python130
用R完成倾向性得分匹配

用R完成倾向性得分匹配

倾向性得分匹配是一类基于反事实理论的数据预处理方法,在医学和政策研究中被广泛应用。R中有几个很优秀的包可用于开展倾向性得分匹配,而其中功能较强、知名较广、使用方便的当属Matchit,这个包与cobalt包联合使用,基本能完成PSM全流程分
Python220
R语言-17决策树

R语言-17决策树

是一个预测模型,分为回归决策树和分类决策树,根据已知样本训练出一个树模型,从而根据该模型对新样本因变量进行预测,得到预测值或预测的分类 从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则.整棵决策树就对应着一组表达式规则。叶节点就代表该规则下
Python260
qPCR数据处理

qPCR数据处理

qPCR这项技术,被广泛用于生物学的研究,只有有以下用途: qPCR作为一种DNA定量手段,一般情况下, 还可以分为 绝对定量 和 相对定量 。 好的, 那么一般情况下, 我见过比较多的qPCR,都是以RNA相对定量为目的的,也是
Python180
KNN-分类算法

KNN-分类算法

KNN,K-NearestNeighbor,即K个最近的邻居的意思。对于一个输入样本,用特征上最接近它的K个临近值大多数属于的标签来对它进行分类。KNN是最简单的机器学习算法之一,可以用于分类和回归,是一种监督学习算法。 具体实现过程如
Python170
基于R语言的分类、聚类研究

基于R语言的分类、聚类研究

1.所有在对iris数据集分(聚)类研究中,setosa均可以完全正确分(聚)类,而另外两类则会出现不同程度的误差,这也是导致整个研究模型出现误差的原因; 2.在使用的三种分类研究方法中,决策树模型的效果最优,因此可以使用该方法进行鸢尾
Python160
t检验算法及其在R语言中的实现

t检验算法及其在R语言中的实现

在进行t检验之前让我们先看看它的定义: t检验法就是在假设检验时利用 t分布 进行概率计算的检验方法。那问题来了,什么是t分布呢? 所以我们在进行t检验之前,应该对数据进行 正态性检验 以及 方差齐性
Python140
《R语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法

《R语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法

数据准备 许多实际情况中统计假设(假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布)并不一定满足,比如数据抽样于未知或混合分布、样本量过小、存在离群点、基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况,这时基于随机化和
Python120
r语言中样本数和抽样数的区别

r语言中样本数和抽样数的区别

样本分布有区别于总体分布,它是从总体中按一定的分组标志选出来的部分样本容量。抽样分布是一种概率分布,随机变量是样本统计量。就比如说调查100个学生的身高,从中随机抽取30个人,这30个人就组成一个样本分布。之后再抽取60人,接着90依次类推
Python160