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c++自由的转换string和number
string转数字使用方法（尖括号中可以是任何类型的数字）：feature_id = stringToNum<unsigned int>());数字转string使用方法：std::string temp(varNa
python初识
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R语言Rstan概率编程规划MCMC采样的贝叶斯模型
概率编程使我们能够实现统计模型，而无需担心技术细节。它对基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用。视频：R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例 stan简介Stan是用于贝叶斯推理的C ++库。它基于No-U-Turn采样器（NUTS），该采
通过SAS网络分析对人口迁移进行可视化分析
世界上超过3.5％的人口正在移动，被视为国际移民。这是一个超过2.5亿人生活在一个不同于他们的出生国或国籍的国家。以另外一种方式，如果所有的移民生活在一个国家，其人口将是5 个最大的国家在世界上！ 移民的流动，我们创建了一个可视化，让用户亲
R语言方差分析（ANOVA）学生参加辅导课考试成绩差异
方差分析是一种常见的统计模型，顾名思义，方差分析的目的是比较平均值。 为了说明该方法，让我们考虑以下样例，该样例为学生在硕士学位课程中
VUE前端工程化-1
ES6模块化 ES6模块化规范中定义： 1).每一个js文件都是独立的模块 2).导入模块成员使用import关键字 3).暴露模块成员使用export关键字 ES6模块化是浏览器端和服务器端通用的规范.在NodeJS中安装b
移动语义和右值引用
移动语义和右值引用案例：vstr_copy2会先调用allcps函数，首先产生一个temp变量（allcps内部），然后生成一个临时返回对象并删除temp变量，再调用拷贝构造，最后再删除临时返回对象。如果不删除原来的字符，仅仅是修改一下指向
R语言蒙特卡洛计算和快速傅立叶变换计算矩生成函数
对精算科学来说，当我们处理独立随机变量的总和时，特征函数很有趣，因为总和的特征函数是特征函数的乘积。 介绍在概率论中，让 对于 和 对于 是一些随机变量的累积分布函数 ，即 。什么是矩生成函数 ，即 ？如何编写 ？在概率教科书
R语言风险价值VaR（Value at Risk）和损失期望值ES（Expected shortfall）的估计
风险价值VaR和损失期望值ES是常见的风险度量。首先明确：时间范围-我们展望多少天？概率水平-我们怎么看尾部分布？在给定时间范围内的盈亏预测分布，示例如图1所示。 图1：预测的损益分布 给定概率水平的预测的分位数。图2：带有分位数的预测损
R语言中的prophet预测时间序列数据模型
本文 将针对R进行的几次建模练习的结果，以魁北克数据为依据，分为13年的训练和1年的测试。prophet与基本线性模型（lm），一般加性模型（gam）和随机森林（randomForest）进行了比较。首先，设置一些选项，加载一些库，并更改工
用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统
M / M / 1系统该系统的基本参数::使用M / M / 1系统进行仿真非常简单 。 例如， 可以快速可视化随时间变化的资源使用情况。在下面，我们可以看到仿真如何收敛到系统中理论上的平均客户数。 例如，还可以通过使用参数items和来可
R语言中实现层次聚类模型
大家好！在这篇文章中，我将向你展示如何在R中进行层次聚类。 什么是分层聚类？分层聚类是一种可供选择的方法，它可以自下而上地构建层次结构，并且不需要我们事先指定聚类的数量。该算法的工作原理如下：将每个数据点放入其自己的群集中。确定最近的两个群
R语言使用倾向评分提高RCT（随机对照试验）的效率
倾向评分已成为观察性研究中混杂因素调整的常用方法。基本思想是模拟接受治疗或暴露的概率如何取决于混杂因素，即要治疗的“倾向”。 首先要注意的是，人们不会认为倾向评分在RCT中起作用。如上所述，倾向评分用于调整观察性研究中的混淆。在RCT中，随
R语言GAM（广义相加模型）对物业耗电量进行预测
人们对于电力的需求与依赖随着生活水平的提高而不断加深，用电负荷预测工作开始变得越来越重要，如果可以发现用电负荷的规律性，我们就可以合理安排用电负荷。我们使用某商业物业两个星期的电耗数据进行分析。GAM模型当因变量和自变量不呈线性关系时,可
R语言互联网金融下的中国保险业数据分析
随着人们对数据分析质量要求的提高以及科学软件的飞速发展， 利用统计软件解读数据渐渐成为了当今人们进行数据分析处理的常用方法。 此报告尝试运用统计软件——R 语言对互联网金融下的中国保险业相关数据进行挖掘、 分析， 剖析中国保险市场发展的影响
ggplot2如何在R语言中绘制表格
偶尔我想在R中的图表旁边绘制一个表格，例如，以显示图表本身的摘要统计数据。这非常简单。该函数tableGrob创建像一个数据帧的曲线图的表，安排ggplot2图形对象的网页上。这是一个小例子： 会话信息
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“机器学习中需要把数据分为训练集和测试集，因此如何划分训练集和测试集就成为影响模型效果的重要因素。本文介绍一种常用的划分最优训练集和测试集的方法——k折交叉验证。”k折交叉验证K折交叉验证(k-fold cross-validation)首
r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现
介绍Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它符合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做
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BASS扩散模型BASS扩散模型三个参数：＃最终购买产品的总人数，m; 创新系数p; 和＃系数的模仿，＃将M的起始值设置为记录的总销售额。
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