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搜索资源列表

  1. 缺失数据的回归插补

  2. 在缺失数据下多因变量多元回归模型的参数估计，用的回归插补

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2013-04-23
    • 文件大小：17408
    • 提供者：u010415215

  1. 常用算法程序集 [c 语言版]

  2. 用算法程序集（C语言描述）（第三版）+源代码 第1章 多项式的计算 1.1 一维多项式求值 1.2 一维多项式多组求值 1.3 二维多项式求值 1.4 复系数多项式求值 1.5 多项式相乘 1.6 复系数多项式相乘 1.7 多项式相除 1.8 复系数多项式相除 第2章 复数运算 2.1 复数乘法 2.2 负数除法 2.3 复数乘幂 2.4 复数的n次方根 2.5 复数指数 2.6 复数对数 2.7 复数正弦 2.8 复数余弦 第3章 随机数的产生 3.1 产生0到1之间均匀分布的一个随机数 3

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-10-24
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：byjava

  1. 缺失数据的多重插补方法

  2. 插补法是对缺失数据的调整方法, 多重插补 弥补了单一插补的缺陷, 采用一系列可能的数据集来填 充每一个缺失数据值, 反映了缺失数据的不确定性。本 文介绍了多重插补程序的三种数据插补方法: 回归预测 法、倾向 得 分 法 和 蒙 特 卡 罗 的 马 氏 链 方 法, 并 且 对 多 重 插 补 的 插 补 效 果 进 行 推 断 , 指 出 多 重 插 补 存 在 的 问 题 。 关键词: 多重插补; 缺失数据

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-11-25
    • 文件大小：184320
    • 提供者：qq_21739901

  1. R语言 数据分析

  2. R语言，数据分析，图表，箱线图，茎叶图等。多重插值法补缺。线性回归分析。希望对你们有所帮助

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2016-06-13
    • 文件大小：439296
    • 提供者：anna3557

  1. openmee_win10.zip

  2. OpenMEE 开源，跨平台软件，用于生态和进化的荟萃分析 生态与进化的开放式元分析器，以满足对元分析和元回归的高级，易于使用的软件的需求。OpenMEE具有跨平台，易于使用的图形用户界面（GUI），可让E＆E研究人员访问R中提供的各种高级统计功能，而无需了解R编程知识。 OpenMEE提供了一套高级的荟萃分析和荟萃回归方法，用于合成连续和分类数据，包括具有多个协变量及其相互作用的荟萃回归，系统发育分析和简单的缺失数据插补。OpenMEE还支持数据导入和导出，探索性数据分析，数据图表以及汇总

  3. 所属分类：医疗

    • 发布日期：2020-04-12
    • 文件大小：200278016
    • 提供者：baidu_29865955

  1. 基于逐步回归分析的雨量信息插补计算

  2. 基于逐步回归分析的雨量信息插补计算，陈福容，杨邦，在对历史资料日雨量相关分析基础上，采用逐步回归构建回归方程，插补缺资料站点的雨量信息，并基于GTOP30 DEM数据构建数字水系，划�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-01
    • 文件大小：474112
    • 提供者：weixin_38698943

  1. 最新东北大学Python程序设计实验（2019）

  2. 最新东北大学Python程序设计实验代码（含报告，不含综合作业），项目包括：井字棋、人口数据特征间的关系、 P2P网络贷款数据、插补用户用电量数据缺失值、wine和wine_quality 数据集分类及回归分析。仅供学习交流和参考 综合作业链接：https://blog.csdn.net/momentni/article/details/109262120

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：momentni

  1. Undergraduate-research:标量结果和功能预测变量的回归模型-产科问题的解决方案-源码

  2. 本科研究： 我的本科研究包括使用fda和退款套件研究具有标量响应变量和功能预测变量的回归模型。最初，在产前评估期间收集了来自336名孕妇的数据，以供圣保罗大学医学院（巴西）进行研究，现在，在我的教授阿加莎·萨克拉门托·罗德里格斯（Agatha Sacramento Rodrigues）的指导下，我将其用于研究。 *数据库“ Base_TocoColoPerinatal.xls”是本研究的原始内容，其中包含缺少的数据，并且产前评估被解释为每两周进行5次产前评估。 *数据库“ datas_igs

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42131790

  1. MachineLearninginR:R for Data Science课程的机器学习作业-源码

  2. 机器学习 R for Data Science课程的机器学习作业在本课程中，我们涵盖了概念和R库，以帮助我们在训练机器学习模型和各种机器学习算法之前处理数据问题。 R markdown文件包含用于在R中训练的机器学习算法的代码。在培训之前，我们被告知要检查的几件事情包括： 通过多次插补缺失值 找出我们的数据是否偏斜，以及如何通过不同的变换（Box-Cox，Tukey，对数，立方/平方根变换，数据归一化/标准化）解决偏斜问题 有效线性回归的假设，探索性数据分析的描述性统计量等我们尝试了以下机器学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42165490

  1. 4EK417:材料研究中心4EK417 Praktikum z ekonometrie-源码

  2. Praktikum z ekonometrie（4EK417） 研讨会举行者： 计量经济学系信息与统计学院布拉格经济大学 要求和分类 块1：R中的数据处理 数据处理和可视化基础 数据/输出演示的 Tidyverse软件包简介tidyr ， dplyr ， ggplot2 ，管道运算符%>% 从主要数据库（欧盟统计局，国际货币基金组织，雅虎财务等）导入数据 数据缺失，多次插补 1座材料 1座的配套材料 / 块2：模型规格选择方法和线性模型的扩展 选型 理论方法：从一般到特定，从一般到特

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42176827

  1. 7333_Quantifying_The_World-源码

  2. MSDS 7333 Quanitfyingn世界 概述 该资料库的目的是共享我们的工作，以完成我们的MSDS 7333量化世界课程。 我们作为一个团队进行了合作，以完成本学期每两周分配一次的案例研究。 使用R Studio和Jupyter Notebook在R＆ipynb文档中完成了这项工作。 Github案例研究结构 室内定位系统（IPS）确定位置 未知数据集的线性回归 垃圾邮件预测 随机森林，XGBoost和SVM -Missig数据和不同的插补方法 - 贡献者 请随时与以下任何成员联

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：123731968
    • 提供者：weixin_42120550

  1. Pytolemaic：工具箱，用于分析模型的质量和模型的描述。 有关更多详细信息，请参见-源码

  2. 托勒密 什么是托勒密 托勒密软件包分析您的模型和数据集并评估其质量。 该软件包支持为表格数据集构建的分类/回归模型（例如sklearn的回归器/分类器），但也将支持定制模型，只要它们实现sklearn的API。 该包装仅供个人使用，不提供任何保证。 希望您会发现它有用。 我将很感激您的任何反馈。 安装 Pytolemaic软件包可以使用pip安装： pip install pytolemaic 支持的功能 该软件包包含以下功能： 关于模型创建 数据集分析：旨在检测数据集中问题的分析。 敏

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：766976
    • 提供者：weixin_42131798

  1. 一种新型漫反射空间测距传感器

  2. 采用直线跟踪加斜线插补的方法焊接集装箱波纹板的折线焊缝,其关键是折弯点的检测。设计了一种能检测波纹板折线位置的激光传感器,前置于焊枪的该传感器采用主动激光光源照射波纹板表面,漫反射光线通过限位孔后照射到线阵CCD上,通过计算曝光宽度获得光斑到CCD的距离。在检测波纹板折线位置时采用最小二乘法,回归直线段和折线段的直线方程,计算两条直线的交点,准确获取折弯点。对采样信号采用模板匹配的方法来减少波纹板表面状态对成像影响,经过实验证明该传感器的直线跟踪精度满足焊缝跟踪要求,折弯位置的检测误差在±0.5

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38536397

  1. pycaret-eidodata-源码

  2. EidoData Web应用程序 一种用于分类和回归问题的端到端机器学习Web应用程序。 目前支持csv和excel文件。 该应用程序依赖于这两个出色的机器学习库： streamlit： : pycaret： ： 产品特点 从本地系统拖放文件进行培训。 简单数据探索。 许多预处理方法： 采样和分割 数据预处理（缺少值插补，一次热编码，处理未知级别，解决分类不平衡问题） 缩放和变换（归一化，变换，目标变换） 特征工程（特征交互，多项式特征，三角特征，组特征，二进制数值特征，组

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：392192
    • 提供者：weixin_42118770

  1. 数据分析科学：此工具包的总体目标是提供和提供免费的数据分析和机器学习集合，这些集合特别适合进行数据科学。 它的目的是让您在短短的几分钟内开始。 您可以在Jupyter笔记本或python中单独运行此集合-源码

  2. 完整的数据科学工具包 该工具包的总体目标是提供和提供免费的数据分析和机器学习集合，这些集合特别适合进行数据科学。 它的目的是让您在短短的几分钟内开始。 您可以在Jupyter Notebook或python中单独运行此集合。 产品特点 机器学习 交叉验证 评估分类指标 评估聚类指标 评估回归指标 网格搜索 预处理编码分类特征 预处理二值化 预处理插补缺失值 预处理标准化 预处理StandardScaler 随机参数优化 脾气暴躁的 添加，删除和拆分阵列 排序数组 矩阵对象 统计向量数学 结构化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：42991616
    • 提供者：weixin_42181545

  1. menrva：Python机器学习平台-源码

  2. 月经 用于监督机器学习的Python平台 三层平台 纠缠：合并，重塑，提取特征**当前不可用 建模：预处理，培训和评估）**正在开发中 服务：分层服务和管理模型**服务可用 1-数据整理 易于合并，重塑和自动特征工程。 2-建模 支持回归和分类。 执行一键编码，标签编码和空值插补。 然后逐步将模型从简单训练到复杂，并并行执行超参数调整和模型选择。 最后报告模型质量统计信息，诊断报告（ROC曲线，列联矩阵等）并序列化最佳模型。 3-模型管理 将新模型持久化到磁盘，然后使用Redis从内存中提供模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_42121086

  1. 微笑：统计机器智能和学习引擎-源码

  2. 微笑 是Java和Scala中快速而全面的机器学习，NLP，线性代数，图形，插值和可视化系统。 凭借先进的数据结构和算法，Smile可提供最先进的性能。 Smile的文献记录丰富，请查看项目以获取编程指南和更多信息。 Smile涵盖了机器学习的各个方面，包括分类，回归，聚类，关联规则挖掘，特征选择，流形学习，多维缩放，遗传算法，缺失值插补，有效的最近邻搜索等。 Smile实现以下主要的机器学习算法： 分类：支持向量机，决策树，AdaBoost，梯度提升，随机森林，逻辑回归，神经网络，RB

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：109051904
    • 提供者：weixin_42132352

  1. house-features:创建了一个回归模型来预测爱荷华州埃姆斯市房屋的销售价格在实际价值的25,000美元以内，并确定对销售价格贡献最大的交互条件-源码

  2. 预测房屋售价 技术与技能 技术技能：回归，数据清理，探索性数据分析（EDA），数据可视化，机器学习，偏差方差折衷，插补方法，模型验证，统计，特征工程，正则化，集成模型，k均值聚类，管道，网格搜索，转学 技术： Python，Jupyter Notebook，GitHub，Git Python库： Pandas，numpy，sklearn，matplotlib，seaborn，scipy 模型：多元线性回归，岭回归，LASSO回归，k近邻回归，随机森林回归，额外树木回归，支持向量回归，XGBo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42132598