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随机投点法r语言
R语言
之决策树和
随机
森林
答:
R语言
之决策树和
随机
森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合... R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合 展开 ...
mathlab请在区间【-2,2】上
随机投点
,求出f(x)=5x^2-e^xsinx-8在该区间...
答:
f(x)=(e^x)sinx f'(x)=(e^x)sinx+(e^x)cosx f'(x)=√2sin(x+π/4)e^x 2kπ-π<=x+π/4<=2kπ时f'(x)<0 2kπ<=x+π/4<=2kπ+π时f'(x)>0 所以:单调递减区间为(2kπ-5π/4,2kπ-π/4),k∈Z 单调递增区间为(2kπ-π/4,2kπ+3π/4),k∈Z ...
怎么学习
用 R 语言
进行数据挖掘
答:
应该如何开始学习/使用
R语言
呢? 学习R有几个月了,总算是摸着了一点门道。写一些自己的心得和经验,方便自己进一步鼓捣R。如果有人看到我写的东西而得到了帮助,那就更好了。什么是R?R的优点何在?R是一个数据分析软件。简单点说,R可以看做MATLAB的“替代品”,而且具有免费开源的优势。R可以像MATLAB一样解决有关...
r语言
缺失值处理方法
答:
比如有关该缺失值真实取值的分布信息等,获知有关缺失机制的某些信息。概况来讲,缺失值的高级处理方法主要包括以下几种类型:基于特定模型法,简单
随机
填补法,多重随机填补法,加权处理法。接下来的下期我们就简单缺失值处理方法和高级处理方法进行详细分析。
在平面区域 内有一个圆,向该区域内
随机投点
,将点落在圆内的概率最大时...
答:
解:(1)设⊙M的方程为(x-a) 2 +(y-b) 2 =
r
2 (r>0),则点(a,b)在所给区域的内部于是有 解得a=3,b=4,r= 所求方程为(x-3) 2 +(y-4) 2 =5。(2)当且仅当PM⊥PN时,AB⊥CD。 , 求得λ=6。
R语言
缺失值处理
答:
行删除法: 数据集中含有缺失值的行都会被删除,一般假定缺失数据是完全
随机
产生的,并且缺失值只是很少一部分,对结果不会造成大的影响。即:要有足够的样本量,并且删除缺失值后不会有大的偏差!行删除的函数有 na.omit() 和 complete.case()newdata<-na.omit(sleep)sum(is.na(newdata))newdata...
R语言
-17决策树
答:
决策树的可视化挖掘 PBC系统可允许用户指定多个分裂点,导致多个分支,传统决策树算法数值属性都是二元划分。并且可以实现交互地构建树。
r
part是采用cart算法,连续型“anova”;离散型“class”;2)进行剪枝的函数:prune()3)计算MAE评估回归树模型误差,这里将样本划分成了训练集和测试集,testdata为测...
乱数怎么搞出来
答:
对于函数fRandom,先用Random(maxshort)产生一个0-(maxshort-1之间的整型随机序列),将每个整型随机数除以maxshort,就得到[0,1)区间中的随机实数。下面来看看数值概率算法的两个例子:1.用
随机投点法
计算π 设有一半径为
r
的圆及其外切四边形,如图所示。向该正方形随机投掷n个点。设落入圆内的点...
做数据分析必须学
R语言
的4个理由
答:
做数据分析必须学
R语言
的4个理由R是一种灵活的编程语言,专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R拥有丰富的、仍... 做数据分析必须学R语言的4个理由R 是一种灵活的编程语言,专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍 展开 ...
《
R语言
实战》自学笔记71-主成分和因子分析
答:
探索性因子分析法(Exploratory Factor Analysis,EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。它通过...若基于真实数据的某个特征值大于一组
随机
数据矩阵相应的平均特征值,那么该主成分可以保留。该方法称作...图形解读:此图反映了变量与主成分的关系,三个蓝点对应的RC2值较高,点上的标号2,4,6对应变量名穗位...
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