R语言:TOPSIS综合评价法进行多属性最优方案选择

R语言:TOPSIS综合评价法进行多属性最优方案选择

一般地, TOPSIS综合评价法 主要包含两个步骤:计算权重和计算相对接近度。如需详细了解 TOPSIS综合评价法 的原理和方法,请自行百度,网上有许多非常详尽的原理说明和案例讲解。 根据熵权法确定各个指标的权重;计算各指标信息熵,指标
Python140
怎么使用r语言进行多层次模糊综合评价

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层次分析法把研究对象作为一个系统,按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策,成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。系统的思想在于不割断各个因素对结果的影响,而层次分析法中每一层的权重设置最后都会直接或间接影响到结果,而
Python370
基于R语言的梯度推进算法介绍

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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Boostin
Python150
如何用python实现Markowitz投资组合优化

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多股票策略回测时常常遇到问题。仓位如何分配?你以为基金经理都是一拍脑袋就等分仓位了吗?或者玩点玄乎的斐波拉契数列?OMG,谁说的黄金比例,让我看到你的脑袋(不削才怪)!!其实,这个问题,好多好多年前马科维茨(Markowitz)我喜爱的小马
Python190
R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)

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原文: R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)====================================== 在前一章(TCGA生存分析)中,我们描述了生存分析的基本概念以及分析和总结生存数据的方法,包括:1.
Python200
r语言怎么给多个表格加权重排序

r语言怎么给多个表格加权重排序

r语言怎么给多个表格加权重排序步骤如下。1、函数是对一维度数组、向量x进行排序。若x为数值,则按照从小到大的原则进行排序。2、数据分为确定值与缺失值两种。3、最基本的排序,小数在前大数在后,相同元素先者在前后者在后。第一步:OLS回归,并计
Python140
学习R 语言对金融分析人士有何意义

学习R 语言对金融分析人士有何意义

学习 R 语言对金融分析人士有何意义?总之,多学一点东西总是没错的。至于,学了之后会有哪些好处呢,我们就来看看专业人士有什么看法。对于金融人士来讲,R概括几个领域对于金融人士来讲,R也许能被我片面地概括几个领域:时间序列,模拟预测,最优
Python190
r语言cv.glmnet的lambda.1se怎么计算出来的

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将解释变量的系数加入到Cost Function中,并对其进行最小化,本质上是对过多的参数实施了惩罚。而两种方法的区别在于惩罚函数不同。但这种微小的区别却使LASSO有很多优良的特质(可以同时选择和缩减参数)。地理加权回归(GWR)在R里面
Python200
python中e-13什么意思

python中e-13什么意思

表示10的负8次方。e代表科学计数法符号,把一个数表示成a与10的e次幂相乘的形式,可以用带E的格式表示。当要标记或运算某个较大或较小且位数较多时,用科学记数法免去浪费很多空间和时间。move(x, y, step, angle=0)ran
Python170
50个人怎么随机分组python

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1、首先在python程序上输入总人数50人(N),和所需要的分组数n,即可进行随机分组。2、如果N不是n的整数倍,则n个小组中的人数会不相同。以上就是50个人在python程序随机分组的方法。#导入随机数模块import random#
Python250
R语言中实现层次聚类模型

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R语言中实现层次聚类模型大家好!在这篇文章中,我将向你展示如何在R中进行层次聚类。 什么是分层聚类?分层聚类是一种可供选择的方法,它可以自下而上地构建层次结构,并且不需要我们事先指定聚类的数量。该算法的工作原理如下:将每个数据点放入其自己的
Python150
基于R语言的梯度推进算法介绍

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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Boostin
Python230
加权最小二乘法的权重怎么确定r语言

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第一步:OLS回归,并计算残差r第二步:生成残差的平方,即r2第三步:对r2取对数,并对解释变量做辅助回归(不显著的变量去掉)第四步:计算辅助回归的拟合值G第五步:对G做指数化处理,定义H=exp(G)第六步:以1H为权重做WLS回归,比
Python170
R语言:TOPSIS综合评价法进行多属性最优方案选择

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一般地, TOPSIS综合评价法 主要包含两个步骤:计算权重和计算相对接近度。如需详细了解 TOPSIS综合评价法 的原理和方法,请自行百度,网上有许多非常详尽的原理说明和案例讲解。 根据熵权法确定各个指标的权重;计算各指标信息熵,指标
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基于R语言的梯度推进算法介绍

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