深入研究重庆市水系特征数据
该数据集利用河流拓扑数据,分析了地形特征与河流面积、流量、宽度和深度之间的关系,形成了一个详尽的水系宽度和深度数据库。这个数据库可用于水力或水文模型的初始估计,特别是在其他测量数据不足时。提供的估计值和95%置信区间为河流的宽度和深度提供了合理的范围。数据集涵盖全国范围,记录了每个要素的属性,包括河流宽度、深度和平均年峰值流量的估算。
数据挖掘
0
2024-08-05
重力坝水平变形模型研究
为解决统计模型在监测中的不足,文章提出了变形混合模型,对大坝坝体水平变形进行分析。研究表明,大坝水平位移与有限元计算结果基本一致,说明提出的变形模型可用于坝体变形分析。
统计分析
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2024-05-01
存储过程实践:以提高工资为例
本实例演示如何创建存储过程raise_salary,用于提高特定员工的工资。该存储过程接受两个参数:员工号empid和加薪金额increase。如果员工号无效,该过程会引发异常并输出错误信息。该存储过程通过UPDATE语句将员工工资更新为原有工资加上increase,并使用IF SQL%NOTFOUND THEN语句检查是否找到了员工记录。
Oracle
5
2024-05-30
社交网络主题检测与分类:以 Twitter 为例
本书提出了一种新颖的社交网络主题检测和分类方法。它解决了当前研究界关注的若干研究和技术挑战,包括对社区成员之间关系和交流的分析,内容质量、权威性、相关性和及时性,基于媒体消费的流量预测,垃圾信息检测,以及个人信息的安全、隐私和保护。
算法与数据结构
5
2024-04-30
信息增益计算示例:以天气数据集为例
信息增益计算示例:以天气数据集为例
本示例使用天气数据集 weather,目标是计算使用属性“wind”(风力)划分数据集 S 所获得的信息增益。
数据集 S:
| outlook | temperature | humidity | wind | play ball ||---|---|---|---|---|| sunny | hot | high | weak | no || sunny | hot | high | strong | no || overcast | hot | high | weak | yes || rain | mild | high | weak | yes || rain | cool | normal | strong | no || overcast | cool | normal | strong | yes || sunny | mild | high | weak | no || sunny | cool | normal | weak | yes || rain | mild | normal | weak | yes || sunny | mild | normal | strong | yes || overcast | mild | high | strong | yes || overcast | hot | normal | weak | yes || rain | mild | high | strong | no |
计算步骤:
计算数据集 S 的信息熵。
根据属性“wind”的取值将数据集 S 划分成子集。
分别计算每个子集的信息熵。
计算划分后子集信息熵的加权平均值。
信息增益 = 数据集 S 的信息熵 - 划分后子集信息熵的加权平均值。
具体计算过程:
(此处省略具体计算过程,建议参考信息熵和信息增益的计算公式进行计算。)
结果:
通过计算可以得到数据集 S 对属性“wind”的信息增益。
算法与数据结构
3
2024-05-23
MySQL数据库基础教程(以Mysql为例)
MySQL数据库基础教程专注于使用SQL语言与MySQL数据库进行交互。SQL,即结构化查询语言,是管理和处理关系型数据库的标准语言。MySQL是一款开源、免费的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种企业和项目中。学习SQL的基础知识,首先需了解数据类型,如整数类型(如INT、TINYINT)、浮点数类型(如FLOAT、DOUBLE)、字符串类型(VARCHAR、CHAR)、日期时间类型(DATE、TIME、DATETIME)及二进制类型(BLOB、TEXT)。理解每种数据类型的特点和用途对于设计合适的数据库表至关重要。接着,需要掌握创建数据库和表的语法。使用CREATE DATABASE语句可以创建新数据库,而CREATE TABLE语句用于定义表结构,包括字段名、字段数据类型和约束条件(如NOT NULL、UNIQUE、PRIMARY KEY等)。例如,sql CREATE DATABASE MyDatabase; USE MyDatabase; CREATE TABLE Employees ( ID INT PRIMARY KEY, Name VARCHAR(50) NOT NULL, HireDate DATE );随后学习插入、更新和删除数据的操作。INSERT INTO语句用于添加新记录,UPDATE语句用于修改已存在记录,DELETE FROM语句用于删除记录。例如,sql INSERT INTO Employees (ID, Name, HireDate) VALUES (1, 'John Doe', '2000-01'); UPDATE Employees SET Name = 'Jane Doe' WHERE ID = 1; DELETE FROM Employees WHERE ID = 1;查询数据是SQL的核心功能,SELECT语句允许我们从表中提取所需信息。基本语法包括SELECT字段名FROM表名,可以配合WHERE子句过滤结果,使用ORDER BY进行排序,GROUP BY进行分组,HAVING用于对分组后的结果进行过滤。例如,sql SELECT Name, HireDate FROM Employees WHERE HireDate > '2000-01-01' ORDER BY HireDate DESC;
MySQL
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2024-09-28
基于遥感与GIS的绿洲土地利用格局研究——以张掖绿洲为例
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本研究以2000年Landsat 5 TM影像为数据源,采用人工目视解译方法,结合GIS空间分析技术,对张掖绿洲土地利用格局进行分析。
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运用典型相关分析方法,探究自然因素和人文因素对张掖绿洲土地利用格局的影响程度,并通过典型相关系数和冗余度分析检验结果的可靠性。
统计分析
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2024-04-29
基于持续性分析的CVM数据统计评估以浙江临安市2009年数据为例
在中,持续性分析的参数估计方法被应用于条件价值评估法(CVM)的数据统计分析。具体而言,对浙江省临安市的支付意愿(WTP)调查数据分别使用了Logit模型和持续性分析模型进行了拟合。分析结果显示,使用持续性分析方法得出的结论与经典CVM模型如Logit模型的结果具有高度一致性,这表明持续性分析在CVM数据分析中具有适用性。
统计分析
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2024-11-07