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搜索资源列表

  1. matlab源码 因子分析

  2. matlab源码 因子分析 非常简单好用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-16
    • 文件大小：1024
    • 提供者：yerensenlin

  1. SQL Server 2008 技术内幕 T-SQL查询(英文版+源码+附录A）

  2. 这是英文版来的，包含源码和附录A 温馨提示：我的资源里还有中文版part1、part2。可以中英文结合一起看，效果更好！ 目录： 序言 I 致谢III 前言 V 第1章 逻辑查询处理1 1.1 逻辑查询处理的各个阶段2 1.1.1 逻辑查询处理阶段简介2 1.2 客户/订单场景下的查询示例4 1.3 逻辑查询处理阶段详解5 1.3.1 步骤1：FROM阶段5 1.3.2 步骤2：WHERE阶段9 1.3.3 步骤3：GROUP BY阶段10 1.3.4 步骤4：HAVING阶段11 1.3.5

  3. 所属分类：SQLServer

    • 发布日期：2012-05-10
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：lxm850918

  1. 主成分分析源码(VC++)

  2. 主成分分析源码,VC++编写.可实现主成分分析、对应分析、因子分析等功能。可独立运行

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2008-09-17
    • 文件大小：789504
    • 提供者：arenaren

  1. 粒子群算法 matlab求解源码及结果

  2. 经典粒子群算法与带有交叉因子的算法 matlab源码设计 求解源码及结果分析

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2013-11-27
    • 文件大小：16384
    • 提供者：dongwentao101

  1. 大智慧股票本地数据读取接口（含源码）

  2. 适用于“大智慧新一代 Level-2 V3.03.08.0801 ”的版本。 附件：数据表结构 　 ◎代码数据(cndm)结构 字段名 含义 类型 备注 dm 代码 char jc 简称 char ◎行情数据(cnfqhq)结构 字段名 含义 类型 备注 dm 代码 char rq 日期 date kp 开盘 num zg 最高 num zd 最低 num sp 收盘 num sl 成交数量 num je 成交金额 num yz 复权因子 num ◎除权数据(cncq)结构 字段名 含义 类型

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-03-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：syzsun19

  1. SAS数据分析报告附带源码

  2. 已经排版好的SAS研究生课程作业，附带源码以及数据，使用了描述性统计分析，因子分析以及聚类分析等多种分析方法，代码执行过程中的贴图也已经弄好了，给广大研究生朋友一点福利。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-07-10
    • 文件大小：317440
    • 提供者：jeff_fei

  1. reasearch-bigdata:看书看原始币看第三方学习视频-看源码

  2. 大数据成长之路 Hadoop 历史之路 HDFS JavaAPI 副本因子的坑 如果通过hdfs shell上传的文件那么他的副本因子是根据 hdfs-site.xml中的配置, 如果是通过Java API方式那么他会使用副本因子为3的配置 项目实践 用户行为日志分析 日志数据内容 访问的系统属性：操作系统，浏览器等等 访问特征：点击的网址，从其中网址替换过的（引用网址），页面停留时间等 访问信息：session_id，访问ip 数据处理流程 Flume：Web日志写入HDFS中 数据清理脏数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：516096
    • 提供者：weixin_42165490

  1. acbm-predictor-senstivity-analysis:基于动物细胞的肉类（ACBM）成本预测模型的敏感性分析-源码

  2. 基于动物细胞的肉类预测因子的综合灵敏度分析 介绍 该项目旨在为基于动物细胞的肉类（ACBM）成本预测模型提供全面的敏感性分析。 注意：此仓库是一个分支版本。对于最新版本，请参阅。 用法 安装 git clone gitgithub.com:fangzhouli/ACBM-SA.git cd path/to/ACBM-SA pip install . 用法 python analyze.py # generates analysis result files in 'acbm/data/outp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：761856
    • 提供者：weixin_42181888

  1. BayesianExperiments.jl:贝叶斯AB测试实验-源码

  2. 贝叶斯实验 BayesianExperiments.jl提供了一个工具箱，用于运行各种类型的Bayesian AB测试实验。 当前功能包括： 用贝叶斯因子进行假设检验。支持具有正态分布优先和JZS优先的效果大小模型。 共轭先验模型的贝叶斯决策。支持预期的损失和击败所有可能性的制止法则。 灵活的实验设计，适用于固定水平实验和顺序测试实验。 高效的仿真工具可支持功率分析和灵敏度分析。 文档和示例 有关使用说明和教程，请参阅。 有关该领域许多主题的详细讨论，请参见examples文件夹中的Jupyt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：169984
    • 提供者：weixin_42097208

  1. Stock-Market-Prediction-源码

  2. 随机森林预测因子 股票市场分析和预测是一个使用Google财经提供的数据进行技术分析，可视化和预测的项目。通过查看股市详细信息，尤其是一些大型科技股和其他。熊猫用于获取股票详细信息，对其进行各个方面的想象，最后研究根据其先前的业绩历史来评估股票风险的几种方法。蒙特卡洛技术预期的未来股票价值！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42137539

  1. DS_Projects:数据科学项目集合-源码

  2. 应用数据科学Capstone产品组合 你好！ 此回购包含了一系列材料（脚本，报告，图形等），这些材料展示了我最近的工作的一部分。 下面的每个部分都提供了有关回购中的工件的一些详细信息。 以下是过去几年中我一直在使用的工具和技术的示例。 这是一个非常粗略的草稿，并将在接下来的几个月中进行更新。 使用的工具 工具 使用权 土坯 竞技场模拟 电子表格 插画家 迷你标签 橘子 Power BI Python [R 火花 SQL 斯塔塔 画面 威卡 使用的技巧 技巧 人工神经网络/深度学习 方差分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：weixin_42137539

  1. StatisticsWorkbook:统计工作簿-源码

  2. 统计検定准1级対応统计実实践実ークブック 事象と确率 确率分布と母关数 分布の特性値 変数変换 离散型分布 连続型分布と标本分布 极限定理，渐近理论 统计的推定の基础 区间推定 検定の基础と検定法の导出 距离分布に关する検定 一般の分布に关する検定法 ノンパラメトリック法 マルコフ连锁 确率过程の基础 重回帰分析 回帰诊断法 质的回帰 回帰分析その他 分散分析と実験计画法 标本调查法 主成分分析 判别分析 クラスター分析 因子分析・グラフィカルモデル その他の多変量解析手法 时系列解析 分割表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42116585

  1. campus-catering:一项R项目，旨在调查客户对校园餐饮服务的偏好-源码

  2. 校园餐饮 该课程项目分析了香港大学的学生对校园餐饮系统的感觉，以及他们的就餐偏好和口味是否得到满足。 我们的报告可以在找到。 目标 根据在校园就餐时的喜好，对香港大学学生进行细分。 弄清楚香港大学目前的餐饮服务是否满足了每个细分市场的需求。 设计一个新的食堂，以针对特定部分学生的喜好产生最大的市场价值。 统计方法 因子分析用于查找食堂属性背后是否存在任何潜在因素 应用多维缩放展开，以了解对象对餐饮服务的偏爱。 聚类分析用于对调查对象进行细分。 对应分析用于找出学生感知的食堂的属性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42127020

  1. Data-Science-Cheatsheet:一份有用的4页数据科学备忘单，可帮助您进行考试复习，面试准备以及介于两者之间的任何内容-源码

  2. 数据科学备忘单2.0 一份有用的4页数据科学备忘单，可帮助您进行考试复习，面试准备以及介于两者之间的任何内容。 该资源并不是要全面深入任何特定模型，而是快速复习一些最基本的机器学习算法。 读者应该至少对统计和线性代数有基本的了解，尽管初学者可能会发现此备忘单也很有帮助。 受到Maverick的Data Science Cheatsheet （因此命名为2.0）的启发，该文件位于。 涵盖的主题（比其他主题更深入）包括： 常见分布 线性和逻辑回归 决策树和随机森林 支持向量机 知识网络 聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42134117

  1. anole-popgen：为奥本大学脚本课程编写的人口和景观基因组分析脚本-源码

  2. ole 为奥本大学脚本课程编写的人口和景观基因组分析脚本 我们将编写一条管道，以执行从缩减表示的基因组测序方法获得的种群和景观基因组分析SNP数据。 我们将在ddRADseq数据集上测试管道，该数据集是从代表西班牙裔树皮Anole（ Anolis distichus ）物种复合体的近300个人获得的。 我们编写的脚本将用于估计种群结构，量化景观中的基因流以及测试基因组变异与生态变量之间的关联。 我们的管道中包括的方法包括EEMS（估算的有效迁移面）以分析/可视化空间人口结构，Contruct

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42134038

  1. 无监督研究-源码

  2. 无监督研究 “使用混合机器学习和放射线学对帕金森氏病亚型进行严格鉴定” 降维算法主成分分析核PCA t分布随机邻居嵌入因子分析Sammon映射算法Isomap算法Landmark Isomap算法Laplacian特征图算法局部线性嵌入算法多维缩放算法扩散图算法随机邻近嵌入算法高斯过程潜变量模型随机对称随机邻居嵌入算法自编码器算法 聚类算法自组织地图相似性传播层次聚类-沃德方法层次聚类-完全链接算法HC-WLA（层次聚类-加权链接算法K均值算法K-中等算法与高斯混合模型算法聚类 支持向量机的分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：36700160
    • 提供者：weixin_42139460

  1. MOFA2：多组因子分析V2（MOFA +）-源码

  2. 多组学因子分析v2（MOFA +） MOFA是一个因子分析模型，它提供了以无人监督的方式集成多组数据集的通用框架。 请以获取安装说明，教程以及更多内容！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42131861

  1. DLE_paper：此存储库包含R脚本，这些脚本可重现论文中的分析结果-源码

  2. 什么是NPEB？ NPEB是用于离散线性指数族中复合估计的非参数经验贝叶斯估计框架，其中包括现代大数据应用中经常出现的一类广泛的离散分布。 拟议的框架通过求解可扩展的凸规划，直接估计了广义罗宾斯公式中的贝叶斯收缩因子，该凸规划是根据斯坦因差异度量的RKHS表示精心开发的。 新的NEB估计框架可以灵活地将各种结构约束合并到数据驱动的规则中，并提供了一种统一的方法来进行复合估计，同时具有规则和比例平方的误差损失。 如何使用此存储库？ 该存储库包含用于重现论文[1]中分析的脚本。 给我发电子邮件，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：55296
    • 提供者：weixin_42144554

  1. nist-asd：基本上是一个类，用于解析NIST原子光谱数据库并将数据保存到HDD上的字典中。 您可以传递matplotlib.axis，发射线将使用可选的归一化因子进行绘制-源码

  2. nist-asd 基本上是一个类，它分析NIST原子光谱数据库中的能级和线，并将数据保存到HDD上的字典中。 您可以传递matplotlib.axis，发射线将使用可选的归一化因子进行绘制 您可以直接绘制数据 您可以打印发射线数据并访问它 您可以打印能级数据并访问它 用法示例： >> > pip install nist - asd from nistasd import NISTLines , NISTASD import matplotlib . pyplot as

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：31744
    • 提供者：weixin_42134285

  1. git-deps：git commit依赖关系分析工具-源码

  2. git-deps git-deps是用于自动分析存储库中提交之间的依赖关系的工具。 这是一个截屏演示： 我已经，并多次公开谈论该工具： （） （） 内容 背景理论 相当清楚的是，如果一个回购中的两个git提交不更改同一文件，或者它们不更改同一文件的重叠部分，则可以在某种意义上认为彼此“独立” 。 相反，当提交更改一行时，它不仅依赖于最后更改该行的提交，而且还依赖于负责提供周围上下文行的所有提交，因为没有这些行的先前版本和在它的上下文中，提交的差异可能无法完全适用（当然，取决于它的应用方式

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：628736
    • 提供者：weixin_42168830
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