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随机森林的训练过程
随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。
R语言实现基于随机森林的高光谱影像分类
在Pavia University数据中选取100×100大小的影像和参考数据，选取30个样本作为训练样本，基于随机森林进行分类
Navicat常用功能
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oracle 中删除重复数据
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Java代做编程辅导：CS415 Blackjack
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Java代码编写：CS110 Circle
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Vue 的 Axios 如何接受表单的数据
在现代前端开发中，Vue.js 是一个非常流行的框架，而 Axios 是一个基于 Promise 的 HTTP 库，用于向服务器发送异步请求。在处理表单数据时，Vue 和 Axios 的结合使得这一过程变得非常简单和高效。
Java代码编写：CS335 Space Racing Simulator
Java代码编写：CS335 Space Racing Simulator
MATLAB图像倾斜校正算法实现：图像倾斜角检测及校正|附代码数据
在本文中，随着多媒体技术的不断发展，数码相机，高清拍照手机等多媒体设备己经在人们的生活中占据了越来越重要的地位 。
拓端tecdat|R语言代码编写用向量自回归（VAR）进行经济数据脉冲响应研究分析
自从Sims（1980）发表开创性的论文以来，向量自回归模型已经成为宏观经济研究中的关键工具。这篇文章介绍了VAR分析的基本概念，并指导了简单模型的估算过程。
R语言混合效应模型（mixed model）案例研究|附代码数据
在本文中，我们描述了灵活的竞争风险回归模型。回归模型被指定为转移概率，也就是竞争性风险设置中的累积发生率。
R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据|附代码数据
环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述 。
r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现|附代码数据
Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net（弹性网络）惩罚值计算的 。
R语言用FNN-LSTM假近邻长短期记忆人工神经网络模型进行时间序列深度学习预测4个案例|附代码数据
在最近的一篇文章中，我们展示了一个LSTM模型，通过假近邻（FNN）损失进行正则化，可以用来重建一个非线性动态系统。
R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。
数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化|附代码数据
在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。
数据分享|R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。
分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响|附代码数据
分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。
R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据
最近我们被客户要求撰写关于信贷数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能。
数量生态学冗余分析（RDA）分析植物多样性物种数据结果可视化|附代码数据
冗余分析（redundancy analysis，RDA）是一种回归分析结合主成分分析的排序方法，也是多因变量（multiresponse）回归分析的拓展。从概念上讲，RDA是因变量矩阵与解释变量之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析。
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