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
Python180
求和公式西格玛的用法"∑"怎么用?

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求和公式西格玛的用法:i表示下界,n表示上界, k从i开始取数,一直取到n,全部加起来。举例如下:∑(i=1,n=5)k=1+2+3+4+5=15。下界i写作下面的横线下面,上界写在上面的横线上面,k写在两个横线的中间,具体写法如下图
Python290
怎样用python构建一个卷积神经网络模型

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上周末利用python简单实现了一个卷积神经网络,只包含一个卷积层和一个maxpooling层,pooling层后面的多层神经网络采用了softmax形式的输出。实验输入仍然采用MNIST图像使用10个feature map时,卷积和poo
Python150
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
Python120
python实现矩阵乘法的方法

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python实现矩阵乘法的方法 本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法。分享给大家供大家参考。 具体实现方法如下:def matrixMul(A, B):res = [[0] * len(B[0]) for i in rang
Python110
R语言:TOPSIS综合评价法进行多属性最优方案选择

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Python150
怎么用R语言话高,中低风险曲线图

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1.计算两种资产的投资组合我们需要知道每种资产的期望和标准差。2.然后根据两种资产所占的权重去计算组合的期望和标准差。3.在R中先把需要的参数μ,σ,ρ写入mu&lt-c(10,15)sigma&lt-c(16,24)rho
Python200
如何在matlab中使用metropolis-hasting算法

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MH算法也是一种基于模拟的MCMC技术,一个很重要的应用是从给定的概率分布中抽样。主要原理是构造了一个精妙的Markov链,使得该链的稳态 是你给定的概率密度。它的好处,不用多说,自然是可以对付数学形式复杂的概率密度。有人说,单维的MH算法
Python110
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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怎么用R语言话高,中低风险曲线图

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1.计算两种资产的投资组合我们需要知道每种资产的期望和标准差。2.然后根据两种资产所占的权重去计算组合的期望和标准差。3.在R中先把需要的参数μ,σ,ρ写入mu&lt-c(10,15)sigma&lt-c(16,24)rho
Python250
怎么用R语言话高,中低风险曲线图

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Python180
用方差稳定变换y=√y消除异方差用R怎么做

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用方差稳定变换y=√y消除异方差用R做法:原模型y=a+bx+e的异方差指的是随机干扰项e存在异方差。在样本回归函数中,随机干扰项不能观测,只能观测残差项,利用怀特检验等方法可以得到异方差与自变量的某种关系,即异方差结构,比如e^2=d*
Python1000
如何用9行Python代码编写一个简易神经网络

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python是一款应用非常广泛的脚本程序语言,谷歌公司的网页就是用python编写。python在生物信息、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他脚本语言如java、R、Perl 一样,都可以直接在命令行里运
Python150
R语言:TOPSIS综合评价法进行多属性最优方案选择

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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
Python210