r语言 kmeans 方法怎么用res <- kmeans(data,centers=3)结果包含:$names[1] "cluster""centers""totss""withi2023-03-05Python150
一致性指数:Harrell’concordance index:C-index什么是一致性指数?C-index,英文名全称concordance index,中文里有人翻译成一致性指数,最早是由范德堡大学(Vanderbilt University)生物统计教教授Frank E Harrell Jr 192023-03-05Python180
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2023-03-05Python160
怎么消除浮点运算误差在进行数据计算时,小数也就是浮点数拥有不低的出场率。在常人看来,机器也就是计算机的数据运算是不会出错的,没错,计算机进行数据运算的确不会犯错,但小数运算的误差是免不了的。来试一试。在JS中写上console.log(0.3-0.1)输出2023-03-04Python170
如何用r语言对rugarch拟合好的模型做诊断完成一个sgarch(1,1)-norm模型的模型设定。myspec=ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1), su2023-03-04Python160
R语言中的garchm各个参数代表什么在当前图形区域的四个边缘之一,显示文本。mtext(text, side = 3, line = 0, outer = FALSE, at = NA,adj = NA, padj = NA, cex = NA, col = NA, font2023-03-04Python290
R语言之基础向量是 R 语言中最基本的数据类型,在 R 中没有单独的标量(例如 1 本质上是 c(1)) 。 R 中可以用 = 或者 <- 来进行赋值 , <-的快捷键是 alt + - 。 R的下标是从1开始的,和py2023-03-03Python110
基于R语言的梯度推进算法介绍基于R语言的梯度推进算法介绍通常来说,我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性:完善特征工程(feature engineering)或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼,我们可以发现人们更钟爱于Boostin2023-03-03Python240
关于系统函数int rand(void)这个我不是在baiduHi里面给你粘贴过一次了么?关于你这里的rand的问题,解释如下:intrand()函数,随机产生一整数 rand()%MAX产生[0,MAX)的整数 a+rand()%(b-a+1)产生[a,b]之间的整数下面是代2023-03-03Python210
基于R语言的梯度推进算法介绍基于R语言的梯度推进算法介绍通常来说,我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性:完善特征工程(feature engineering)或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼,我们可以发现人们更钟爱于Boostin2023-03-02Python120
使用R语言进行协整关系检验使用R语言进行协整关系检验协整检验是为了检验非平稳序列的因果关系,协整检验是解决伪回归为问题的重要方法。首先回归伪回归例子:伪回归Spurious regression伪回归方程的拟合优度、显著性水平等指标都很好,但是其残差序列是一个非平稳2023-03-02Python100
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2023-03-02Python140
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×2023-03-02Python90
R语言泊松Poisson回归模型分析案例R语言泊松Poisson回归模型分析案例这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。研究中的每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她的巢穴中。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被认为影响这一点的解释变量包括雌蟹的颜色(C),脊椎状况(2023-03-02Python110
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2023-03-02Python180
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2023-03-01Python200
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2023-03-01Python200
Python科学计算——任意波形拟合任意波形的生成(geneartion of arbitrary waveform) 在商业,军事等领域都有着重要的应用,诸如空间光通信 (free-space optics communication), 高速信号处理 (high-2023-03-01Python140
Python科学计算——任意波形拟合任意波形的生成(geneartion of arbitrary waveform) 在商业,军事等领域都有着重要的应用,诸如空间光通信 (free-space optics communication), 高速信号处理 (high-2023-02-28Python110
二阶陷波器c语言实现下面介绍主要算法:#include<math.h>#define FIRNUMBER 25#define SIGNAL1F 1000#define SIGNAL2F 4500#define SAMPLEF10002023-02-28Python240