用c语言识别车牌的地方,已经车牌有数据了,要求就是假如输入川A就弹出成都,不用SWITCH,只要代码#include <stdio.h>struct car{char a[10]char b[20]}car1[100]main(){FILE *fpchar ch[10] 放你输入的车牌i2023-02-27Python150
R语言绘制三维散点图以下是scatterplot3d、Plot3D、rgl包绘制三维散点图的小示例。 【Iris数据集】 scatterplot3d包绘制三维散点图 Plot3D 包绘制三维散点图 rgl包绘制三维散点图 “作图帮”微信公众2023-02-27Python210
如何用r语言进行神经网络统计分析library(nnet)source <- c(10930,10318,10595,10972,7706,6756,9092,10551,9722,10913,11151,8186,6422,6337,11649,11652,2023-02-27Python200
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2023-02-27Python140
R语言常用函数(基本)vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character;字符型向量 list:列表data.frame:数据框 c:连接为向量或列表 sequence:等差序列 rep:重复 length2023-02-27Python130
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2023-02-27Python150
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2023-02-27Python140
如何在R中得到newey west 调整后的统计数值Newey-West 对于预测误差均值的t 检验,在通常情况下应该由预测误差的样本均值和样本方差来检验,但是由于重叠观测(overlapping problem)的问题,所以预测误差是服从MA(k-1) 的过程在Excel里,选STDEV可2023-02-27Python150
R语言相关性分析1. R语言自带函数cor(data, method=" ")可以快速计算出相关系数 ,数据类型:data.frame 如data.frame为:zz, 绘图如下:a. single protein:线性2023-02-27Python210
如何用r语言绘制多变量散点图给你一些代码,你慢慢研究:install.packages('ggplot2')library(ggplot2)ggplot(a)+geom_bar(aes(x1,y,fillcol=x1x2),position=&2023-02-27Python100
C语言上1e是什么意思1e可能有几种根据位置 含义不同单独的1e是错误的,必须和其它的共用。1 和0x共用。 或者0X表示16进制0x1e 为10进制的302 后面还有数字。 比如1e7代表科学计数法的浮点数。为1*10^7次幂3 表示字符或者字符串如"2023-02-27Python120
如何用R做GARCH模型以AR(3)-GARCH(2,1)模型为例:首先在主窗口输入LS RR RR(-1) (-2) (-3)得出Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RR(-1) 0.0076062023-02-27Python150
如何用R实现WALD检验用wald.test()就行,在aod包里。这个函数长成这个样子——wald.test(Sigma, b, Terms = NULL, L = NULL, H0 = NULL, df = NULL, verbose = FALSE)prin2023-02-27Python150
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2023-02-27Python130
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, font2023-02-27Python170
R语言常用函数(基本)vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character;字符型向量 list:列表data.frame:数据框 c:连接为向量或列表 sequence:等差序列 rep:重复 length2023-02-27Python140
R语言常用函数(基本)vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character;字符型向量 list:列表data.frame:数据框 c:连接为向量或列表 sequence:等差序列 rep:重复 length2023-02-27Python150
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2023-02-27Python90
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, font2023-02-27Python100
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2023-02-27Python160