r语言
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运用R语言、Tushare对单支股票进行回归分析
内容 一、数据说明 (1) 数据的获取 (2) 数据预处理与分析 2.初步回归分析 (1) 模型和变量 (2) 参数估计 (3) 假设检验 1. 回归显著性检验 2. 回归系数的显…
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Fast-R-CNN论文解读
Fast-r-cnn是Ross在2015年发表的一篇论文,其网络全称为: Fast Region-based Convolutional Network method–用于目标检测…
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拓端tecdat|R语言主成分分析PCA谱分解、奇异值分解预测分析运动员表现数据和降维可视化
原文链接:http://tecdat.cn/?p=25067原文出处:拓端数据部落公众号本文描述了如何使用R执行主成分分析( PCA )。您将学习如何使用 PCA预测新的个体和变量坐标。我们还将提供PCA 结果背后的理论。在 R 中执行 PCA 有两种通用方法:谱分解,检查变量之间的协方差/相关性 检查个体之间的协方差/相关性的奇异值分解根据 R 的帮助,SVD 的数值精度稍好一些。可视化创建基于 ggplot2 的优雅可视化。演示数据集我…