1，如果模型阶次选择的不恰当对于参数模型功率谱估计将带来什么影响

同问。。。

如果模型阶次选择的不恰当对于参数模型功率谱估计将带来什么影响

2，模型中的rfm三个要素对网店的客户分级管理有何作用

搜一下：模型中的r，f，m三个要素对网店的客户分级管理有何作用

模型中的rfm三个要素对网店的客户分级管理有何作用

3，sklearn mape 怎么计算

支持一下感觉挺不错的
MAPE=(∑((X-Y)/X)*100%)/N，X为实测值，Y为模拟值，N为样本总数

sklearn mape 怎么计算

4，为什么时间序列分析没有数据挖掘或机器学习那么火

首先这个是透明通知栏功能，需要基于Android 4.4及以上系统。现在很多APP已经适配了这个功能，例如UC浏览器，360手机卫士等等，这个是需要各个软件开发商适配的。

5，用stata做的一道arima model的题急急急 在线等

可以啊主要是做散点图、估计模型和评估实际值和拟合值差异这个我做多啦
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6，svm的模型越大预测时间会不会变长

不知道你要怎样比较预测值和真实值，比如计算一下残差值，或者计算一下均方误差之类看 在linear regression对话框，点save按钮，会出现linear regression: save对话框，在predicted values（预测值）和residuals（残差）栏都选unstandardized，会在数据表中输出预测值和残差，然后你想怎么比较都行。 判断模型是否有预测能力，其实就是模型检验，模型检验除了统计意义上的检验，还有实际意义上的检验，就是检验是否跟事实相符，比如收入与消费应该是正相关的，如果消费为被解释变量、收入为解释变量，如果收入的系数小于零，那肯定是不对的。 统计意义上的检验，包括参数的t检验，方程的f检验，还要检验残差是否白噪声。 检验模型是否具有外推预测能力，还可以这样做：比如，你收集了一个容量为50的样本，你可以用其中的48个样本点估计模型，然后估计另两个样本点，把估计值跟实际值做一个比较。

7，matlab中计算mape

你好！你现在会了吗？仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。
function f=RMSE(h1,h2) %RMSE return RMSE(均方根误差) 求两图像的均方根误差 %input must be a imagehandle 输入图像句柄 %image fusion evaluate parameter 图像融合评价参数 % example % 标准图像 h1 % 融合后图像 h2 % f=RMSE(h1，h2); %融合图像与标准图像差异程度，差异越小说明融合图像与标准图像越接近 s=size(size(h1));%判断是灰度图还是RGB if s(2)==2 f1=h1; f2=h2; else f1=rgb2gray(h1); f2=rgb2gray(h2); end G1=double(f1); G2=double(f2); [m1,n1]=size(G1); [m2,n2]=size(G2); m=min(m1,m2); n=min(n1,n2); c=0; for i=1:m for j=1:n w=G1(i,j)-G2(i,j); c=c+w^2; end end f=sqrt(c/(m*n));

文章TAG：mape值怎么算怎么  如果  模型  
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