注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 数据挖掘——概念、模型、方法和算法.pdf

  2. 本书全面讲述了数据挖掘的概念、模型、方法和算法。本书共包括13章和2个附录，全面、详细地讲述了从数据挖掘的基本概念到数据挖掘的整个过程，以及数据挖掘工具及其典型应用领域。本书编写严谨、内容权威、结构合理、科学规范、语言流畅，特别适合作为高等院校数据挖掘课程的教科书，还适合作为数据挖掘研究人员必备的参考书。 目 录 第1章 数据挖掘的概念 1 1.1 概述 1 1.2 数据挖掘的起源 3 1.3 数据挖掘过程 5 1.3.1 陈述问题和阐明假设 5 1.3.2 数据收集 6 1.3.3 数据预处

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-27
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：linkui26

  1. SPSS统计分析方法及应用（参数、非参数检验、线性模型、聚类、对应、因子、相关和线性回归、时间序列分析、）

  2. SPSS 统计分析方法及应用（SPSS数据文件的建立和管理、SPSS数据的预处理、SPSS基本统计分析、SPSS的参数检验、SPSS的方差分析、SPSS的非参数检验、SPSS的信度分析、SPSS的对数线性模型、SPSS的时间序列分析）

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-01
    • 文件大小：76kb
    • 提供者：Green880804

  1. MATLAB神经网络工具箱函数 神经元模型和网络结构 神经网络

  2. 网络创建函数 newp 创建感知器网络 newlind 设计一线性层 newlin 创建一线性层 newff 创建一前馈BP网络 newcf 创建一多层前馈BP网络 newfftd 创建一前馈输入延迟BP网络 newrb 设计一径向基网络 newrbe 设计一严格的径向基网络 newgrnn 设计一广义回归神经网络 newpnn 设计一概率神经网络 newc 创建一竞争层 newsom 创建一自组织特征映射 newhop 创建一Hopfield递归网络 newelm 创建一Elman递归网络

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-06
    • 文件大小：266kb
    • 提供者：zhangkang_123

  1. 小麦成本收益及生产效率分析

  2. 包含对数回归模型、数据包络分析、灰色关联分析及详细程序。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2014-06-03
    • 文件大小：499kb
    • 提供者：xiaoqian01262

  1. Tensorflow模型-对数几率回归ipynb代码片段

  2. 基于python3的对数几率回归模型代码的jupyter notebook文件，供参考学习

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-18
    • 文件大小：33kb
    • 提供者：misiki

  1. 对数几率回归(Python).zip

  2. 使用梯度下降法实现的对数几率回归模型，语言使用Python，数据集使用马疝病数据集。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-05-23
    • 文件大小：8kb
    • 提供者：qq_41398808

  1. 基于对数正态分布的井下疏放水钻孔水量分析

  2. 为了研究煤矿井下疏放水钻孔水量的分布规律，利用直方图、Q-Q图和非参数检验法对典型工作面疏放水钻孔水量进行了对数正态分布模型的检验，并进行了非线性回归模型的拟合，结合工作面水文地质条件，对模型中的参数进行了分析。结果表明：工作面井下疏放水钻孔水量服从对数正态分布，模型中典型工作面疏放水钻孔水量对数的均值和标准差与所属井田含水层单位涌水量的均值和标准差呈线性相关，分布曲线中的偏度和峰度主要受顶板含水层富水性及其均一程度控制，同井田内相邻多工作面疏放水钻孔水量也服从对数正态分布。研究成果可以为顶板水

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：688kb
    • 提供者：weixin_38570854

  1. 扩展的定向流体作为统一的暗能量模型

  2. 我们将广义回归流体作为统一的暗能量模型进行研究。 在Anton–Schmidt情景的假设下，我们考虑一个服从具有对数状态方程的单一流体模型的宇宙。 我们研究了安东—施密特宇宙流体扩展版的热力学和动力学结果。 具体来说，我们在红外条件下扩展了Anton-Schmidt压力。 在没有任何宇宙学常数的情况下，关于加速的低能情况变得与宇宙有关。 因此，我们仅根据动力学项就以拉格朗日法得出流体的有效表示。 我们分析了相对论和非相对论的限制。 在非相对论极限中，我们分别根据密度$$ \ rho $$ρ和标量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-01
    • 文件大小：451kb
    • 提供者：weixin_38501610

  1. VAR模型代码R语言

  2. 金融计量VAR（向量自回归）模型，R语言代码。 #数据检验：平稳性、时间序列趋势 adfTest(aucl,lag=1,type="nc") adfTest(agcl,lag=1,type="nc") adfTest(agvo,lag=1,type="nc") #不平稳取对数 lnau<-log(aucl) lnag<-log(agcl) plot(lnau,type="l",xlab="Date",ylab="auclose") plot(lnag,typ

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2020-02-14
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：Romanca

  1. 在车辆碰撞严重性模型中纳入多项逻辑回归：详细概述

  2. 多项逻辑回归（MNL）是一种对车辆碰撞严重性进行建模的有吸引力的统计方法，因为与其他方法（例如需要满足这些假设的判别分析）相比，该方法不需要假设正态性，线性或均方差。 此外，当将因变量转换为连续变量时，它通过将概率范围在0.0到1.0之间变化以记录从负无穷大到正无穷大的对数赔率来产生声音估计。 该估计与非线性回归过程的要求渐近一致。 MNL的结果也可以通过回归系数估计和/或奇数比（指数系数）来解释。 另外，可以通过将包括所有预测变量的完整模型与排除非重要预测变量的选定受限模型进行比较，来将MNL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：506kb
    • 提供者：weixin_38688820

  1. 机器学习笔记–2、回归分析及python实现

  2. 回归分析 文章目录回归分析认识回归什么是回归Sklearn中的回归回归模型的应用线性模型（linear model）获得线性模型线性模型的基本形式线性回归目标函数（单变量）目标函数（多变量）python实现数据集划分：线性回归实例逻辑回归对数几率回归／逻辑回归（logistic regression）逻辑回归实例 认识回归 什么是回归 回归：统计学分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变数间是否相关、 研究其相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。回归分析可以帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：96kb
    • 提供者：weixin_38661236

  1. 机器学习笔记–2、回归分析及python实现

  2. 回归分析 文章目录回归分析认识回归什么是回归Sklearn中的回归回归模型的应用线性模型（linear model）获得线性模型线性模型的基本形式线性回归目标函数（单变量）目标函数（多变量）python实现数据集划分：线性回归实例逻辑回归对数几率回归／逻辑回归（logistic regression）逻辑回归实例 认识回归 什么是回归 回归：统计学分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变数间是否相关、 研究其相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。回归分析可以帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：96kb
    • 提供者：weixin_38745003

  1. 统计学习方法之逻辑斯蒂回归

  2. 首先，有逻辑斯蒂分布，及其概率密度函数 -> 二项逻辑斯蒂回归模型 将u及常数γ换为w*x+b形式（当y = 0 时） 二项事件概率为p 则几率为可能发生与不可能发生的比值：p/(1-p) 逻辑斯蒂回归中，输入x对y=1的几率的对数是x的线性函数 可用似然函数估计逻辑斯蒂模型参数 概率描述了已知参数时的随机变量的输出结果；似然则用来描述已知随机变量输出结果时，未知参数的可能取值。例如，对于“一枚正反对称的硬币上抛十次”这种事件，我们可以问硬币落地时十次都是正面向上的“概率”是多少；而对于“

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：36kb
    • 提供者：weixin_38663197

  1. PaddlePaddle-GloVe:基于Paddle框架的GloVe模型的实现-源码

  2. GloVe-Paddle- 基于Paddle框架的GloVe模型的实现 这是文章关于词向量训练的论文，文章在于Word2Vec工具出现后不久。文本特征空间的表示有两种经典的模式：一种是潜在的语义分析，通过对词对共现矩阵进行矩阵分解得到文本潜在信息；一种是Word2Vec，通过最大化词序列在一定长度的窗口中的共现概率，训练得到每个词的词向量。两种方式各有优缺点。信息，很好地考虑了文本的统计信息，但是其没有得到矢量空间，以至于其在词类比中表现不是很好。这篇文章综合了两种方法的优点，提出了一种基于基础

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：weixin_42113552

  1. 逻辑斯蒂回归的PPT展示

  2. 本PDF从逻辑斯蒂分布、二项逻辑斯蒂回归模型、时间对数几率、极大似然估计法、模型应用等五个版块简述了逻辑斯蒂回归模型，含有Python代码。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qq_41385438

  1. KC-房屋-销售-价格-推断模型：建立金县房屋销售价格的多元线性回归推断模型-源码

  2. 预测金县的房屋销售价格 目的：使用给定的数据集（致力于此回购）建立并运行多元线性回归模型，以预测金县的房屋销售价格。 博客： ： 回购内容 Python模块（在“ module2_scr ipts”文件夹中） formatter.py-包含检查原始数据格式并执行数据重新格式化的功能。 spacer.py-包含将变量拆分和分类到各自类别（即从属，连续，分类，二进制等）的功能。 cleaner.py-包含用于显示有关数据清理的数据诊断报告并执行清理操作的功能。 preprocessor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42162978

  1. shapley：具有基尼系数的Shaple值回归-源码

  2. 使用具有基尼系数的Shapley值回归 这是用于使用基尼系数运行Shapley值回归的代码。 训练模型后，我们想了解每个预测变量如何对模型预测做出贡献。 解决此问题的一种方法是使用Shapley值回归（SVR）。 传统的SVR方法适用于线性回归模型，并使用Shapley值分解R平方。 该代码使用基尼系数代替R平方，因此它不仅可以应用于线性回归模型，而且可以应用于决策树，神经网络等各种不同模型。 当前支持的型号 当前，此代码仅支持线性回归模型和对数线性回归模型。 对数线性回归模型是使用对数函数转换

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：853kb
    • 提供者：weixin_42166626

  1. 伊辛自回归-源码

  2. 二维Ising模型上的自回归网络 旨在构建自回归网络（PixelCNN等），以输出配置（及其样本）的对数概率（由Ising模型的Boltzmann分布给出，具有任意精度）。 这将在Jupyter笔记本上使用Tensorflow 2。 （ 正在施工:construction:）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：weixin_42120283

  1. ProjectH：用于相对生存分析的依赖模型的R包-源码

  2. 项目H 待办事项 打包功能（06/02/2020） 作者：Reuben Adatorwovor，Paul Little，Jason Fine。 用于相对生存分析的依赖模型的R包； 三个项目： 1.参数化方法： 2.非参数方法： 3.回归方法： 在上述每种方法下，我们将输出以下内容： a）我们将考虑不同的分布，例如Weibull，对数正态，对数，对数逻辑b）我们将绘制相对生存估计。 c）我们将提供表格以说明估计的细节。 使用代码 模拟 Gumbel和Clayton copulas： 分别使用R

  3. 所属分类：其它

  1. 乳腺癌-威斯康星州诊断-大师：我使用“对数回归模型”来查看肿瘤是良性还是恶性的，并且已经通过k折交叉验证计算了模型的准确性-源码

  2. 乳腺癌威斯康星州诊断大师 我已经使用“对数回归和主成分模型”来查看肿瘤是良性还是恶性的，并且已经通过k折交叉验证计算了模型的准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：547kb
    • 提供者：weixin_42117037
« 12 3 4 »