如何用R语言实现FAVAR

如何用R语言实现FAVAR

glmnet和lars一样都可以得到整个path,glmnet里面用的是CV选择的最优lambda,本身可以直接求解lasso估计,BIC直接根据其definition formula编写一个小的function来计算。你用glmnet得到
Python160
C语言 贪心算法求背包问题

C语言 贪心算法求背包问题

是你的冒泡排序出了问题~你吧 原来的1-2-3号按照东西的价值重新排列现在的1-2-3对应原来的2-1-3了所以 你输出的时候是按 1-2-3输出的话 就等于第一个是原来的X2 第二个是X1第三个是X3而且你的冒泡排序用错了 只比较了 P[
Python140
c语言算法有哪些

c语言算法有哪些

这里整理c语言常用算法,主要有:交换算法查找最小值算法冒泡排序选择排序插入排序shell排序 (希尔排序)归并排序快速排序二分查找算法查找重复算法0) 穷举法穷举法简单粗暴,没有什么问题是搞不定的,只要你肯花时间。同时对于小数据量,穷举法就
Python130
如何用R语言实现Adaptive LASSO

如何用R语言实现Adaptive LASSO

glmnet和lars一样都可以得到整个path,glmnet里面用的是CV选择的最优lambda,本身可以直接求解lasso估计,BIC直接根据其definition formula编写一个小的function来计算。你用glmnet得到
Python110
R语言中drop的用法

R语言中drop的用法

对于一个多维数据z,drop(z)是把长度为一的维数去掉之后的z例如如果z&lt-c(1:12)是3维数据,每维长度分别为1、3、4drop(z)就返回二维数据长度为3和4了dim是给数组赋予维数的意思比如z&lt-c(1,
Python130
用C语言进行语音识别

用C语言进行语音识别

普通要做语音的FFT分析,然后根据一些模型做分析,可以分别找出某些频谱特征语音的成分,从而判断是否有某种声音(比如某人的说话声);但要做到把多个不同的声音分开,设计这样的滤波器比较困难做到将说话声识别成文字就更难了,要用到市场上成熟的算法(
Python130
python动态规划及编辑距离计算实例

python动态规划及编辑距离计算实例

动态规划的三要素:最优子结构,边界和状态转移函数,最优子结构是指每个阶段的最优状态可以从之前某个阶段的某个或某些状态直接得到(子问题的最优解能够决定这个问题的最优解),边界指的是问题最小子集的解(初始范围),状态转移函数是指从一个阶段向另一
Python160
用C语言进行语音识别

用C语言进行语音识别

普通要做语音的FFT分析,然后根据一些模型做分析,可以分别找出某些频谱特征语音的成分,从而判断是否有某种声音(比如某人的说话声);但要做到把多个不同的声音分开,设计这样的滤波器比较困难做到将说话声识别成文字就更难了,要用到市场上成熟的算法(
Python170
Python之re模块

Python之re模块

re模块是python独有的匹配字符串的模块,该模块中提供的很多功能是基于正则表达式实现的, 而正则表达式是对字符串进行模糊匹配,提取自己需要的字符串部分,他对所有的语言都通用。1、字符 2、字符集 3、量词
Python160
基于R语言实现Lasso回归分析

基于R语言实现Lasso回归分析

基于R语言实现Lasso回归分析主要步骤:将数据存成csv格式,逗号分隔在R中,读取数据,然后将数据转成矩阵形式加载lars包,先安装调用lars函数确定Cp值最小的步数确定筛选出的变量,并计算回归系数具体代码如下: 需要注意的地方: 1、
Python230
逐步回归的R语言实现

逐步回归的R语言实现

逐步回归的R语言实现定义类型向前引入法从一元回归开始,逐步增加变量,使指标值达到最优为止相互删除法从全变量回归方程开始,逐步删去某个变量,使指标值达到最优为止逐步筛选法综合上述方法衡量标准R2:越大越好AIC:越小越好step()usage
Python140
基于R语言实现Lasso回归分析

基于R语言实现Lasso回归分析

基于R语言实现Lasso回归分析主要步骤:将数据存成csv格式,逗号分隔在R中,读取数据,然后将数据转成矩阵形式加载lars包,先安装调用lars函数确定Cp值最小的步数确定筛选出的变量,并计算回归系数具体代码如下: 需要注意的地方: 1、
Python360
基于R语言实现Lasso回归分析

基于R语言实现Lasso回归分析

基于R语言实现Lasso回归分析主要步骤:将数据存成csv格式,逗号分隔在R中,读取数据,然后将数据转成矩阵形式加载lars包,先安装调用lars函数确定Cp值最小的步数确定筛选出的变量,并计算回归系数具体代码如下: 需要注意的地方: 1、
Python150
r语言cv.glmnet的lambda.1se怎么计算出来的

r语言cv.glmnet的lambda.1se怎么计算出来的

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)。glmnet和lars一样都可
Python140
r语言关于step函数 请问错误在哪里

r语言关于step函数 请问错误在哪里

首先 第一行你把读入的dataframe赋给变量sj然后第二行你把线性回归的结果又赋给sj 到这里埋下隐患。第二行你改成 sj_lm=lm(M~A+B+C+D+E+F, data=sj)然后第三行 就是sj.step=step(sj_lm,
Python230
c语言算法有哪些

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这里整理c语言常用算法,主要有:交换算法查找最小值算法冒泡排序选择排序插入排序shell排序 (希尔排序)归并排序快速排序二分查找算法查找重复算法0) 穷举法穷举法简单粗暴,没有什么问题是搞不定的,只要你肯花时间。同时对于小数据量,穷举法就
Python120
入基变量可以是负数吗?

入基变量可以是负数吗?

一般模型既有不等式约束,也有等式约束;既有非负的约束决策变量,也有整个实数域上的自由决策变量。标准模型引入冗余的决策变量,使得不等式约束转化为等式约束。这里的每个决策变量都具有非负性。在这里插入图片描述把上述模型用矩阵表示就是m i n (
Python120
基于R语言实现Lasso回归分析

基于R语言实现Lasso回归分析

基于R语言实现Lasso回归分析主要步骤:将数据存成csv格式,逗号分隔在R中,读取数据,然后将数据转成矩阵形式加载lars包,先安装调用lars函数确定Cp值最小的步数确定筛选出的变量,并计算回归系数具体代码如下: 需要注意的地方: 1、
Python190
python有没有粒子群算法包

python有没有粒子群算法包

scikit-opt 调研过很多粒子群算法包,这个是比较好用的了定义你的目标函数def demo_func(x):    x1, x2, x3 = x    return x1 ** 2 + (x2 - 0.05) ** 2 + x3 
Python180