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  1. 空间数据插值(插值分析的经典讲解)

  2. 所谓空间数据插值,即通过探寻收集到的样点/样方数据的规律,外推/内插到整个研究区域为面数据的方法.即根据已知区域的数据求算待估区域值, 影响插值精度的主要因素就是插值法的选取.
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-05-20
    • 文件大小:147kb
    • 提供者:lijun5635
  1. 北京中科信软数据仓库培训

  2. 时间 内容 大纲 备注 第一天上午 数据仓库和商业决策的关系 描述当今商业领域BI和数据仓库的角色 描述为什么在线联机系统(OLTP)不能满足决策支持 决策支持系统的数据抽取流程所带来的数据仓库技术 使用数据仓库技术的原因 如何使用数据仓库来加速商业决策和提高决策的质量 中间休息十分钟 数据仓库的概念和术语 通用的,被广泛接受的数据仓库定义 独立和非独立的数据集市的不同,适用范围 数据仓库开发的一些主要方法 介绍一种常用的模型:螺旋模型方法。 设计,分析,和管理数据仓库项目 解释开发和实现数据
  3. 所属分类:Oracle

    • 发布日期:2013-03-11
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:tjw891207
  1. 国外主要可视化数据挖掘开源软件的比较

  2. 摘要:本文选取了WEKA、Rapid Miner、KNIME 和Orange 四种国外主要的可视化数据挖 掘开源软件,对它们在数据挖掘方法、可视化功能、使用容易程度等方面进行了比较。通过 比较发现Rapid Miner 具有丰富的算法和优秀的可视化效果,而WEKA 和KNIME 在算法 上较Orange 要多,但Orange 在可视化功能上要比两者强。所以各软件都有自己的适用范围, 10 可以适用不同操作用户的需求。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-08-20
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:u011762631
  1. 高维数据挖掘中特征选择的稳健方法

  2. 针对高维数据的特点,即数据中变量个数往往大于样本观测数目,并且数据往往具有异质性特点,基于众数回归分析和变量选择降维技术,提出了一种稳健有效的特征选择方法,利用局部二次逼近算法(LQA)和最大期望(EM)算法,给出估计算法和最优调节参数的选取方法。通过实验的模拟数据分析表明,所提出的特征提取选择方法整体优于基于最小二乘和中位数的正则化估计方法,特别当误差是非正态分布时,与已有方法相比具有较高的预测能力和稳健性。
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2018-06-16
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:qq_28339273
  1. 厚黄土覆盖地区有利激发层位选取方法

  2. 合理选取激发层位可有效提高巨厚黄土覆盖地区原始地震数据信噪比及分辨率,而单一的浅层折射、瞬态面波、微测井等手段常因复杂的浅表层地质条件,难以分出黄土层中的高速小层或薄层。利用微测井约束的瑞雷波反演方法,可以准确的划分浅表层速度界面的深度,进而确定激发层位的位置。以山西万荣、洪洞二项目为例,介绍了该方法的地质效果:其中万荣勘探区解释速度界面深度分别为27m、37m与45m,确定激发层位为37m深的高速粘土层,地震资料解释成果经3口钻孔验证,钻遇煤层最大相对误差约3%;洪洞勘探区以2、3层的粘土(1
  3. 所属分类:其它

  1. 基于因子分析法的瓦斯涌出量预测指标选取

  2. 为解决瓦斯涌出量预测过程中存在的预测指标过多而导致预测精度降低的问题,构建因子分析与BP神经网络相结合的瓦斯涌出量预测模型。采用SPSS因子分析法对瓦斯涌出量影响因素进行了分析降维,并对BP神经网络模型进行训练及预测。结果表明:因子分析能使BP神经网络的输入变量从10个降为3个有实际含义的因子,经因子分析后预测模型的预测速度及精度均高于未处理的样本数据,预测性能明显改善,其平均误差为3.8%,最大误差为4.9%,表明所采取瓦斯涌出量预测指标的选取方法是可行和有效的。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-15
    • 文件大小:996kb
    • 提供者:weixin_38528939
  1. MySQL查询随机数据的4种方法和性能对比

  2. 从MySQL随机选取数据也是我们最常用的一种发发,其最简单的办法就是使用”ORDER BY RAND()”,本文介绍了包括ORDER BY RAND()的4种获取随机数据的方法,并分析了各自的优缺点。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-10
    • 文件大小:50kb
    • 提供者:weixin_38690149
  1. pandas数据清洗,排序,索引设置,数据选取方法

  2. 下面小编就为大家分享一篇pandas数据清洗,排序,索引设置,数据选取方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-20
    • 文件大小:72kb
    • 提供者:weixin_38606466
  1. pandas 选取行和列数据的方法详解

  2. 主要介绍了pandas 选取行和列数据的方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:170kb
    • 提供者:weixin_38621427
  1. JS获得选取checkbox整行数据的方法

  2. 主要介绍了JS获得选取checkbox整行数据的方法,涉及使用js对DOM节点的操作技巧,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-24
    • 文件大小:27kb
    • 提供者:weixin_38627234
  1. JS获得选取checkbox整行数据的方法

  2. 本文实例讲述了JS获得选取checkbox整行数据的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: 代码如下: js [removed] function getTDtext() { var rows = document.getElementById(“test_table”).rows; var a = d
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-12
    • 文件大小:23kb
    • 提供者:weixin_38678498
  1. pandas.dataframe按行索引表达式选取方法

  2. 需要把一个从csv文件里读取来的数据集等距抽样分割,这里用到了列表表达式和dataframe.iloc 先生成索引列表: index_list = ['%d' %i for i in range(df.shape[0]) if i % 3 == 0] 在dataframe中选取 sample_df = df.iloc[index_list] 合起来 sample_df = df.iloc[['%d' %i for i in range(df.shape[0]) if i % 3 == 0]
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:34kb
    • 提供者:weixin_38741996
  1. Python产生Gnuplot绘图数据的方法

  2. gnuplot的绘图可以直接选取文件绘图,文件格式要求如下: x1 y1 x2 y2 …… xn yn 在python中利用文件操作的write方法可以非常方便实现,在此记录一下,这里强调s的是gnuplot的绘图,用python只是产生一下数据w而已,并不讨论python绘图和gnuplot的优劣,自己也是刚学gnuplot Python代码 import os import random import math os.chdir(u"d:\\Files\\gnuplot") file =
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:79kb
    • 提供者:weixin_38706007
  1. pandas 选取行和列数据的方法详解

  2. 前言 本文介绍在 pandas 中如何读取数据行列的方法。数据由行和列组成,在数据库中,一般行被称作记录 (record),列被称作字段 (field)。回顾一下我们对记录和字段的获取方式:一般情况下,字段根据名称获取,记录根据筛选条件获取。比如获取 student_id 和 studnent_name 两个字段;记录筛选,比如 sales_amount 大于 10000 的所有记录。对于熟悉 SQL 语句的人来说,就是下面的语句: select student_id, student_na
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-01
    • 文件大小:171kb
    • 提供者:weixin_38743119
  1. 基于非对称三角形仪器函数的最优加权表方法

  2. 研究了仪器函数形状稍微偏离对称三角形情形下的三刺激值计算问题,探索了其对应的最优加权表。结果发现,最优权重可以通过求解三个系数矩阵的线性方程组来得到,且系数矩阵是对称正定三对角矩阵。将本课题组前期研究获得的最优加权表方法推广到仪器函数形状为非对称三角形的情形。仿真结果表明,对于10 nm和20 nm测量间隔,最优加权表方法的精度优于三点和五点校正方法;对于5 nm测量间隔,最好的计算方法是先对测量数据进行三点校正,再使用直接选取方法计算三刺激值。
  3. 所属分类:其它

  1. 基于资源分配网络和语义特征选取的文本分类

  2. 针对资源分配网络(RAN)算法存在隐含层节点受初始学习数据影响大、收敛速度低等问题,提出一种新的RAN学习算法。通过均值算法确定初始隐含层节点,在原有的"新颖性准则"基础上增加RMS窗口,更好地判定隐含层节点是否增加。同时,采用最小均方(LMS)算法与扩展卡尔曼滤波器(EKF)算法相结合调整网络参数,提高算法学习速度。由于基于词向量空间文本模型很难处理文本的高维特性和语义复杂性,为此通过语义特征选取方法对文本输入空间进行语义特征的抽取和降维。实验结果表明,新的RAN学习算法具有学习速度快、网络结
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:698kb
    • 提供者:weixin_38584058
  1. 基于DQN的列车节能驾驶控制方法

  2. 随着轨道交通网络规模的扩大和列车运营间隔的缩短,列车牵引能耗在快速增加。因此,通过优化列车的驾驶策略降低牵引能耗,对于轨道交通系统的节能减排具有重大意义。针对列车的驾驶策略优化问题,提出一种基于深度 Q 网络(DQN)的列车节能驾驶控制方法。首先介绍了传统的列车节能驾驶问题并构造其反问题,即通过分配最少的能耗达到规定运行时分。进一步将该问题转化为有限马尔可夫决策过程(MDP),通过设计状态动作值函数、定义动作策略选取方法等,构建基于 DQN 方法的列车节能驾驶控制方法。通过实际驾驶数据对DQN
  3. 所属分类:其它

  1. 差分隐私GAN梯度裁剪阈值的自适应选取方法

  2. 提出自适应选取差分隐私 GAN 梯度裁剪阈值的方法。该方法假设可以接触到与隐私数据同分布的小部分公开数据,通过从公开数据中随机选取一批数据,设置裁剪阈值为这批数据的平均梯度范数,迭代上述操作直到网络聚合。在 Mnist 和 Cifar10 数据集上对所提方法进行了实验验证,结果表明,在合理隐私预算下与差分隐私辅助分类GAN相比,卷积神经网络(CNN)分类器准确率提高1%~4%,而评估分数(inception scores)提升0.6~1.2。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:780kb
    • 提供者:weixin_38569722
  1. pandas数据清洗,排序,索引设置,数据选取方法

  2. 此教程适合有pandas基础的童鞋来看,很多知识点会一笔带过,不做详细解释 Pandas数据格式 Series DataFrame:每个column就是一个Series 基础属性shape,index,columns,values,dtypes,describe(),head(),tail() 统计属性Series: count(),value_counts(),前者是统计总数,后者统计各自value的总数 df.isnull() df的空值为True df.notnull() df的非空值为T
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:74kb
    • 提供者:weixin_38713393
  1. 基于深度森林的量表数据挖掘方法

  2. 在数据挖掘领域中,量表是间接获取样本属性数据的重要工具。针对量表数据离散、稀疏、二值化的特点,导致其难以进行分析挖掘的问题。文中采用了基于深度森林的量表数据挖掘方法,实验分别对老年健康综合评估数据库中的两个量表进行对比分析。实验结果表明,在所选取的两个量表中,提取到的关键属性数量相比于原始量表属性数量分别下降了30%和40%,且比基线模型下降了16%和18%。同时,提出的方法可在保证分类性能基本不变的情况下,进一步降低提取到的关键属性数量。
  3. 所属分类:其它

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