MATLAB Excel Import Code for Data Science Basics

MATLAB导入Excel代码 核机器测试脑网络与表型之间的关联 作者：亚历山大·詹森（MS），杰森·特雷格拉斯（Jason R Tregellas）博士，Brianne Sutton博士，邢福永博士，Debashis Ghosh博士 摘要：在过去的十年中，由于定量网络分析能够描述大脑网络的一般拓扑原理，因此在其功能上的应用已广受欢迎。然而，将标准统计分析技术应用于功能磁共振成像（fMRI）连接图时，会出现许多问题。通常，这些映射的摘要度量（例如全局效率和聚类系数）使图拓扑不断变化的结构从多个比例崩溃为一个比例。这可能会导致全脑时空模式信息的丢失，这在关联和预测分析中可能很重要。从电气工程领域来看，电阻扰动距离是对同一顶点集上的图之间相似度的量化，已显示该图可识别动态图的变化（例如来自fMRI的变化），而不会造成计算上的昂贵或导致损失信息。 这项工作提出了一种新颖的基于核的回归方案，该方案结合了阻力扰动距离，可以使用模拟和真实数据集更好地了解与fMRI的生物表型的关联。 真实数据集：COBRE随附手稿中使用的真实数据集来自卓越生物医学研究中心（COBRE）通过新墨西哥大学神经科学中心提供。

Bi-LSTM MATLAB Code – DataScience-Notes 数据科学笔记。提供有关数据科学的笔记、代码和实例，涵盖数学、统计、机器学习、深度学习等基础知识及相关应用场景。参考资料已在最后列出。大部分代码采用Python编写，涉及的库及框架包括： NumPy、SymPy、Scikit-learn、Gensim、TensorFlow 1.X、TensorFlow 2.X 和 MXNet。部分数值分析代码则使用MATLAB编写。 注释：- (notebook): Jupyter Notebook 文件链接- (MATLAB): 相应的 MATLAB 代码链接- (md): Markdown 文件链接- (link): 外部链接 目录1. Prerequisite Knowledge (必备知识)- 1.1 Basic Concepts Related to Mathematics and Python Implementation (数学相关基础概念和Python实现)- Vector and Determinant (向量和行列式)- Matrix (矩阵及其运算)

This MATLAB code imports time-series data related to riverbank and water depth coordinates in XY format, sampled every 10 minutes. The code calculates the cross-sectional area for each water depth and writes the following data to an Excel file: Date/Time, Water Depth, and the cross-sectional area for each water depth.

这个M文件从二进制*.dat文件导入数据，用PSpice创建。它已针对Pspice 6.0 (DOS)、9.1 (Student)、10.0.3和16.2.0进行了测试。如果您使用的是其他版本的PSpice，您可能需要调整代码！M文件还通过PSpice的瞬态分析、交流和频率扫描进行了进一步测试。但是，它可能无法导入数字数据。如果你能提供一个用另一个版本的PSpice创建或包含不同数据类型的小示例文件，我很乐意提供帮助。

这是一个R的数据科学资料库，涵盖统计分析、学习和整体数据科学相关的所有资源。我将上传自己编写的.R代码，以供将来参考。我的目标是在一年内完成以下内容（将持续更新）： 2015年夏季 漩涡 + Coursera的数据科学课程[1, 2] 描述性统计简介 + 推断性统计简介（Udacity） 使用R进行数据分析（Udacity） 2015年秋季 Coursera数据科学课程[3, 4, 5, 6, 7] 统计学习（斯坦福） + 教科书 2016年春季 Coursera数据科学课程[8, 9] 面向黑客的机器学习教科书 Coursera数据科学专业课程 (1) 数据科学家工具箱（Coursera） (2) R编程（Coursera）+ 漩涡（“R编程”） (3) 获取和清洁数据（Coursera）+ 漩涡（“获取和清洁数据”） (4) 探索性数据分析（Coursera）

数据类型的隐式转换: NUMBER, VARCHAR2, CHAR, DATE. VARCHAR2 or CHAR to/from NUMBER. VARCHAR2 or CHAR to/from DATE. 示例：- WHERE hire_date > '01-JAN-90'- WHERE name_varchar > 2345 不建议使用隐式转换，可能导致SQL的性能下降。

2018年全国省市区三级联动数据，可直接导入数据库。该数据集涵盖了全国省、地级市、区县三级行政区域划分，确保数据完整性与准确性。此数据可直接应用于各类数据库系统，便于快速部署和使用。适用于企业、政府、教育等多个领域的数据需求。

根据2019年9月中华人民共和国县以上行政区划代码数据，件整理了全国各级行政区划代码，生成Excel文件，可直接导入到SQL Server数据库。原始数据来源于中华人民共和国民政部官方网站，确保数据的权威性与准确性。

Data Science has become a pivotal skill set, capable of shaping everything from election outcomes to revolutionary business models. This field’s allure stems from its power to answer complex, meaningful questions through data. But how can one learn such a vast and interdisciplinary subject effectively? This book adapts Columbia University’s 'Introduction to Data Science' class into a user-friendly format, guiding you through essential skills chapter by chapter., Each lecture, presented by a guest data scientist from a leading company like Google, Microsoft, or eBay, introduces crucial algorithms, methods, and models backed by real-world case studies and code examples. Discover what data scientists do daily, and gain hands-on techniques as you progress through each topic., Key topics explored include:, - Machine learning and data mining algorithms, - Statistical models and methods, - The differences between prediction and description, - Techniques for exploratory data analysis, - Communication and visualization methods, - Data processing for large datasets, - Big data management, - Essential programming skills, - Data science ethics, - Strategies for asking insightful questions, Whether you’re comfortable with linear algebra or just starting, this resource provides a clear path toward mastering the skills that define today’s data science landscape.