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计量经济学及Stata应用 陈强 第九章模型设定与数据问题习题9.4
9.4使用数据集Growth.dta考察贸易与增长的关系。该数据集的被解释变量为65个国家1960-1995年的平均增长率（growth），而主要解释变量为1960-1995年的平均贸易开放度（tradeshare）（1）将growth与tradeshare的散点图与线性拟合图画在一起，二者看上去是
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BP神经网络优化 | MATLAB基于遗传算法优化BP神经网络（GA-BP）的预测模型（含完整代码）
文章目录前言一、遗传算法描述二、优化思路三、完整代码预测结果 前言首先需要安装一下遗传算法工具箱，可参考这篇博客MATLAB遗传算法工具箱安装包及安装方法（图解）_周杰伦今天喝奶茶了吗的博客-CSDN博客_matlab遗传算法工具箱安装本模型可以结合自己的数据集进行预测，需要自行修改的地方
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核函数 高斯核函数，线性核函数，多项式核函数
核函数是我们处理数据时使用的一种方式。对于给的一些特征数据我们通过核函数的方式来对其进行处理。我们经常在SVM中提到核函数，就是因为通过核函数来将原本的数据进行各种方式的组合计算，从而从低维数据到高维数据。比如原来数据下样本点1是x向量，样本点2是y向量，我们把它变成e的x+y次方，就到
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六种常见聚类算法
目录Kmeans DBSCAN-基于密度的空间聚类算法谱聚类ＧＭＭ-高斯混合模型 MeanShift-均值迁移层次聚类 代码Kmeans聚类原则：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。逐次计算各簇中心的值为新的中心值，迭代更新，直至簇中心位置
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用R语言做WGCNA分析全步骤一（附代码解读）【转载】
代码逐句分析一、文章来源二、基因共表达网络构建及模块识别1.数据导入、清洗及预处理2.检查过度缺失值和离群样本3.聚类做离群样本检测4.载入临床特征数据三、自动构建网络及识别模块1.确定合适的软阈值：网络拓扑分析2.一步构建网络和识别模块一、文章来源初学WGCNA，觉得博主的代码写的很不错，但其中很
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c# 分类 机器学习_让机器学习人类分类—Scikitlearn（献给初学者的机器学习案例）...
作者｜Nature出品｜AI机器思维人类一直梦想让机器帮助人类提升生活品质，解放人类是人类科技应用的一个目标。通过python中的模块Scikit-learn是机器学习领域一个非常强大的模块，它是在Numpy、Scipy和Matplotlib三个模块上编写的，是数据挖掘和数据分析的一个简单的工具。具
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PIE Engine机器学习遥感影像监督分类全流程（附源码）
目录一、介绍1.遥感影像分类概念2.PIEEngine机器学习简介二、数据准备1.矢量行政边界数据2.遥感影像数据3.样本数据①样本点导入并可视化 ②样本点采样②样本点划分三、模型构建及训练1.分类模型选择2.模型训练及精度评价四、分类结果可
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迁移学习(Transfer Learning)
迁移学习作为机器学习的一个分支，一直比较好奇，接着这篇文章对迁移学习做一个简单的了解(本篇只涉及外围，没有太多细节)。文章围绕以下主题产生：1.迁移学习概要2.迁移学习的分类3.迁移学习的应用场景？一、迁移学习概要迁移学习（TransferLearning）的基本思想是利用已解决问题的策略去解决待解
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人工智能导论(6)——机器学习(Machine Learning)
文章目录一、概述二、重点内容三、思维导图四、重点知识笔记1.概述1.1基本概念1.2机器学习的分类2.常见有监督学习算法2.1线性回归2.2多项式回归2.3支持向量机2.4k-最近邻分类2.5朴素贝叶斯2.6决策树2.7集成学习算法—Bagging算法、随机森林算法与Boosting算法3.常见无监
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机器学习--决策树、线性模型、随机梯度下降
目录 一、决策树二、线性模型三、随机梯度下降 一、决策树决策树（decisiontree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决
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R-CNN史上最全讲解
文章目录一：初识R-CNN[网络结构]二：训练步骤1.RP的确定2.模型pre-training3.Fine-Tunning4.提取并保存RP的特征向量5.SVM的训练6.bboxregression的训练三：测试步骤step1:Regionproposal的确定step2:RP的Features提
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机器学习【期末复习总结】——知识点和算法例题（详细整理）
机器学习【期末复习总结】——知识点和算法例题（详细整理）1、什么是机器学习，什么是训练集，验证集和测试集？（摘自ML科普系列（一））机器学习：对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断①训练集：作用：估计模型学习样本数据集，通过匹配一些参数来建立一个分类器。建立一种分类的方式，主要
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电子科技大学人工智能期末复习笔记（五）：机器学习
目录前言监督学习 vs无监督学习回归vs分类 RegressionvsClassification训练集vs测试集vs验证集泛化和过拟合 Generalization&Overfitting线性分类器 LinearClassifiers激活函数-概率决
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六张图告诉你 Kafka 是怎样做数据采集和统计的！
大家好,我是君哥。在讲解Kafka的副本同步限流机制三部曲(源码篇)第二篇(原理篇)之前我想先讲解一下Kafka中的数据采集和统计机制当你了解这个机制之后才会更容易理解限流机制图片你会不会好奇,kafka监控中,那些数据都是怎么计算出来的比如下图这些指标LogiKM监控图这些数据都是通过Jmx获取的
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收藏！14 种异常检测方法总结
本文收集整理了公开网络上一些常见的异常检测方法（附资料来源和代码）。一、基于分布的方法1.3sigma基于正态分布，3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。图1:3sigma复制defthree_sigma(s):mu,std=np.mean(s),np.std(s)lower,uppe
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恕我直言，你的模型可能并没看懂prompt在说啥
随着GPT-3等超大模型的兴起，in-contextlearning的形式也流行起来。在in-contextlearning中，模型不根据下游任务调整参数，而是将下游任务的输入输出接起来之后作为prompt，引导模型根据测试集的输入生成预测结果。该方法的表现可以大幅超越零监督学习，并给大模型高效运用
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聚类算法在 D2C 布局中的应用
1.前言聚类是统计数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛的应用，包括机器学习、数据挖掘、图像分析等等。聚类就是把相似的对象分成不同的组别或者更多的子集，从而让每个子集的成员对象都有相似的一些属性。所谓聚类算法，其实就是将一对没有标签的数据自动划分成几类的方法。在应用场景上，聚类能帮助我们解决很多计算
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干货收藏！Python完整代码带你一文看懂抽样
1.什么时候需要抽样抽样工作在数据获取较少或处理大量数据比较困难的时期非常流行，这主要有以下几方面原因：数据计算资源不足。计算机软硬件的限制是导致抽样产生的基本原因之一，尤其是在数据密集的生物、科学工程等领域，不抽样往往无法对海量数据进行计算。数据采集限制。很多时候抽样从数据采集端便已经开始，例如做
