R语言学习之决策树

R语言学习之决策树

R语言学习之决策树决策树最重要的2个问题:决策树的生长问题,决策树的剪枝问题。生长问题又包括了2个子问题:从分组变量的众多取值中选择一个最佳分割点和从众多输入变量中选择当前最佳分组变量;剪枝问题包括2个子问题:预修剪(事先指定树的最大深度,
Python130
java中为什么long的范围小于float?求解答

java中为什么long的范围小于float?求解答

因为long要存储严格的整数,有严格的范围限制,精度永远为1float是浮动精度。支持小数,但数值达到一定大的时候,就会出现误差。当float的值达到一定大小,程序中遇到2个float比较的时候会出现应该相等,但结果不等,或者应该不等却相等
Python180
LMS算法与最陡下降法有何不同?

LMS算法与最陡下降法有何不同?

最陡下降法在迭代过程中与输入信号无关,不具有有对输入信号统计特性变化的自适应性,最陡下降法的互相关向量P和自相关矩阵R都是确定量,所以根据最陡下降法迭代式所得到的权向量w(n)也是确定的向量序列。所以,最陡下降法不是自适应算法。而LMS算法
Python160
用r语言做数据分析好学吗?

用r语言做数据分析好学吗?

非常好学。输入几行代码,即可得到结果。R不但数据分析好用,而且作图能力极好,推荐你用。下面是R数据分析的一些代码,包括数据导入、方差分析、卡方测验、线性模型及其误差分析。希望可以帮到你:1.1导入数据install.packages(�
Python140
C语言编程,怎么计算PID控制

C语言编程,怎么计算PID控制

Step 7写的PID控制的FC模块。带"_IN"与带"_OUT"的变量,如果前缀是一样的,要求连接同一个变量。FUNCTION FC1 : VOID VAR_INPUT Run:BOOLTrue
Python140
整群抽样应注意的问题

整群抽样应注意的问题

整群抽样是指整群地抽选样本单位,对被抽选的各群进行全面调查的一种抽样组织方式。例如,检验某种零件的质量时,不是逐个抽取零件,而是随机抽若干盒 (每盒装有若干个零件),对所抽各盒零件进行全面检验。如果全及总体划分为单位数目相等的R个群,用不重
Python130
R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python80
r语言RMSE函数是哪个程序包里面的

r语言RMSE函数是哪个程序包里面的

你好,帮你谷歌了一下,其中R包‘Metrics’里有这个函数:另外在R包‘hydroGOF’里也有一个类似的计算函数nrmse的函数:。sum(向量名) :求和max(向量名) :返回向量最大值min(向量名) :返回向量
Python120
R语言之ggplot

R语言之ggplot

ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离。按图层作图,保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性,并将常见的统计变换融入到了绘图中。 ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplo
Python130
R语言保存循环结果

R语言保存循环结果

k &lt- list() for(i in 1:1000) {   k[[i]] &lt- nn2() }newdata=c()                       #1 for(i in
Python120
怎么用python实现一个坐标图的平移和缩放

怎么用python实现一个坐标图的平移和缩放

最容易想到的应该是DP算法,即取初始轨迹的起点A和终点B连线,计算每个点到这条线的距离,距离最大的点C若小于要求误差则结束;否则将C点加入压缩后的数据集,对AC和CB重复以上过程直至满足误差要求。点云配准过程,就是求一个两个点云之间的旋转平
Python60
【R语言】绘制误差线图+数据分布+显著性分析

【R语言】绘制误差线图+数据分布+显著性分析

写在前面绘制一个生物学研究中最普遍的图,误差线图+数据分布+显著性分析。 自行编写一个数据集,无实际意义。 最后出图的效果: 我选的都是随机数据,没有差异也算是意料之内把。 参考链接: 1. https:
Python100
什么是BP神经网络?

什么是BP神经网络?

BP算法的基本思想是:学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成;正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层依次逐层处理,传向输出层,若输出层输出与期望不符,则将误差作为调整信号逐层反向回传,对神经元之间的连接权矩阵做出处理,使误差
Python140
R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python60
R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python240
r语言arma-garch怎样预测

r语言arma-garch怎样预测

原文链接:http:tecdat.cn?p=20015本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。均值模型本节探讨条件均值模型。iid模型我们从简单的iid模型开始。iid模型
Python90
r语言arma-garch怎样预测

r语言arma-garch怎样预测

原文链接:http:tecdat.cn?p=20015本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型。均值模型本节探讨条件均值模型。iid模型我们从简单的iid模型开始。iid模型
Python70